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...

最近腾讯开奖，非常有诚意，38k*15+8w签+10w股/2（吓哭了）上os查了下，🐧后端岗位没发现更高的，可以确定是直接给到了天花板的ssp+。不得不说鹅是真舍得给啊，后面也是纠结了好几天，向很多人打听了情况和询问意见之后，再结合个人情况，最后还是决定忍痛拒掉了选择了薪资对折去换一个轻松和稳定我的秋招应该是结束了，互联网其他家的战况大概是：字节：ssp美团：ssp小红书：sp拼多多：白菜快手：大概率泡死了在前面拿offer的时候有多开心，到后面一个个拒掉的时候就有多心痛。我经常跟朋友调侃说，自己面试中表现的特质很吸引大厂，但真把我招进去，他们多半是要后悔的我也明白自己聪明度尚可，但并非卷王体质，甚至有些懒散（实习的时候经常摸鱼被同事说hhh），再加上易焦虑，所以经常怀疑自己是否真的适合互联网当然每个人不一样，我也见到过很多高精力人群，热爱技术，校招去了国央企之后受不了跳到互联网反而如鱼得水的。选择工作本质上也是选择今后的人生，希望自己在未来不会后悔现在的决定也祝愿大家得到自己满意的工作

 没关系的，记录一下