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几年前还没有chatgpt的时候，刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解，题解有几个问题：第一个是每次看的写题解的人都不一样，很难有一个统一的思路；第二个也是最重要的是，题解只提供了作者自己的思路，但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路，我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难，每次做不出来难受，找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多！它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它，它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近，只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写，chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了，其实那样写也没错，只是chat老师的题解有一点优化，这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变，用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化，它会告诉你只有哪里变了，其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板，易错点。经过chat老师的指导，我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo，然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题，套用思路失败了，没有他的题解，也不知道到底哪里错了；看别人的题解，思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师，他会针对我的代码告诉我我哪里想错了，应该怎么做；还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈！

第一次找leader汇报的时候，他说“你book一下我的时间吧”，我心想book是啥、在哪里book、怎么book……？啊……？两个月过去了，学到的小黑话已经够我写一篇笔记了1、book一下：在企微日程里预约对方的时间开会2、拉个会对齐一下：开会同步信息，减少信息不对称3、颗粒度：从宏观到微观的各层内容对齐颗粒度：通过开会同步所有细节4、p0/p1：任务优先级，p0优先于p15、底层逻辑：从事物的本质发现任务要这样做的根本原因6、抓手：切入点7、闭环：接到任务-制定计划-执行操作-反馈结果-实现目标8、哈：同事之间表示亲切的语气词在腾讯的两个月，听到的“逻辑”连起来可绕地球三圈…

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...