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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...

腾讯提前批，前端岗位，有没有面经，听说提前批都是神仙打架，难吗有没有面过的佬

用自己博士期间攒下的钱给女朋友买了一个包包。对于还没工作的我确实有点贵，但是攒钱的意义就是为了花，看到女朋友开心的时候还是会觉得物有所值。

开展公募指数 ETF 产品在不同周期的盈亏计算，掌握公募基金对大盘指数的做多与做空规律，评估产品操作对市 场情绪周期的影响。（每日盘后更新启动信号，星号表示明天可开仓，加号表示明日谨慎开仓。第二天买入后大盘指数短期成上涨趋势。））