Elasticsearch 的作用Elasticsearch 是一个分布式搜索与分析引擎，核心价值是把文本和结构化数据建立索引后，支持高性能检索与聚合统计。它适合做查询层，比如消息搜索、日志检索、复杂条件过滤和运营分析，不适合作为强事务主库。用户A给用户B发消息，如何做到消息转发标准做法是先持久化再投递。A 发消息到接入层后，服务端先完成鉴权、生成消息 ID、写入存储或消息日志，再根据 B 的在线状态做路由。在线就通过长连接实时推送，离线就写离线队列，等 B 上线拉取。B 收到后回 ACK，服务端更新投递状态；如果超时未 ACK，就走重试或补偿。这样才能同时保证可靠性和可追踪性。HTTP 做业...

不说别的东西hot100一定要熟练 一定要理解 不是死记硬背那种 很多公司都是考这些的 只有这些稳了才有冲击大厂的资格

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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...