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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...

岗位名称：游戏用户运营面试时长：50min–1h自评分：8/10是否下一轮：是用户运营基础认知如何理解用户运营？你觉得用户运营在游戏中的核心价值是什么？（追问）如果用一句话概括用户运营的目标，你会怎么说？游戏用户运营的核心目标有哪些？不同阶段是否会有变化？（追问）游戏上线初期和成熟期在运营侧的重点会有什么不同？用户运营与内容运营、活动运营之间有什么区别和协同关系？（追问）如果三者目标发生冲突，你认为优先级如何判断？实习经历与岗位匹配你之前在网易的实习是在哪个分部？团队主要负责什么产品？在网易实习期间你主要承担了哪些工作？更偏执行还是策略？（追问）有没有参与到具体方案制定？还是更多落地执行？你觉...