核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

bg双非本 前一段时间oc了两个小厂,全都拒了,现在投中大厂暑期和日常,4月一个面试都没有,是我简历的问题嘛

上周去面试一家AI创业公司的全栈开发岗，HR提前发了封邮件：请带上笔记本电脑，预装Claude Code或Cursor。我心想：不会是现场写代码吧？这也太刺激了。结果到了面试现场，面试官说了一句话让我彻底放松——又彻底紧张起来："不是让你写代码，是让你教AI写代码。"面试题长这样面试官给了我一个需求："用Go实现一个分布式限流器，支持令牌桶和滑动窗口两种算法，QPS不低于10万。你可以用任何AI工具，时限1小时。"然后他补了一句："我们评估的是你的方法，不只是结果。"我打开Cursor，开始拆解任务：先让AI生成限流器的接口定义和整体...