#工作中哪个瞬间让你想离职#大部门 HR 搞滑雪团建，光看安排就已经够离谱了：就一下午，来回 2 小时地铁 + 1 小时大巴，本来还说在滑雪场吃饭，转头又改成回公司附近吃，抠门和寒酸都写在脸上了。我当时是部门实习生，一开始团建问卷还能点开，我没立刻填。结果没过多久，再点进去直接无访问权限。明眼人都看得出来：就是看我是实习生，不想让我去，悄悄把我权限关了。更搞笑的是，团建群还不把我踢出去，就这么挂着，主打一个体面不给、尴尬拉满。那段时间我毕业论文正赶得焦头烂额，本来也没打算去，就主动跟主管说不去了，回去写论文。结果主管还跑来问我：你怎么不去？你登记了吗？我当时真的又气又好笑：我想登记，可你们连问...

真觉得现在找个工作太不容易了，公司的招聘越来越提前，从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习，现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提，所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作，你都不敢休息，年前还得春招，然后中间休息一个年假，回来继续春招，基本可以说是过不好这个年了人也越来越多，越来越卷，学历门槛也越来越高，需要会的东西也越来越多，要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷，去堆实习经历，堆竞赛经历，而卷不动的人也没办法完全幸免，也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情，大家都辛苦了……

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...