秋招offer求助

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...

家里第一个大学生，工作又是难解释的程序员，亲戚问我干啥我就说玩电脑的最烦的是吃饭的时候，亲戚们讨论着八卦，扯舌头，我是一点都不了解，就闭上嘴不说吧，结果被亲戚说读书读傻了。。。我又是我们这一辈最大的，下面的弟弟妹妹还没上大学，哎

人生第一个offer，从此成为节孝子字节timeline:12.29  一面12.30  二面  hr面12.31  ocmomenta:12.25  一面12.30  二面 oc从刚开始面小厂被无情嘲讽，到一天拿下两个大厂offer，中间经历了好多好多困难和挫折，感谢一路上帮助的 人，感谢没有放弃的自己。再见2025，加油2026！

********上有个“扣友新春联欢活动”，点进去看了一下，大家太有才了