1. 自我介绍我之前在某某公司实习，主要参与 C++ 后端相关开发工作。 实习期间参与消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和网络编程（TCP/IP），了解 MySQL、Redis 组件。 整体偏工程实践，关注代码质量、稳定性及性能优化，期待在 C++ 后端方向继续提升2. 项目介绍我参与开发了一个分布式实时流处理平台，负责事件数据的实时计算和多维聚合。项目难点在于高并发写入时线程锁竞争严重，导致延迟不稳定；同时状态同步复杂，内存容易泄漏。我主要通过以下方式解决了问题： 用无锁队列替代传统锁，减少线程竞争。 设...

已有一段实习经历，想在年后再找一段日常实习，求大佬拷打简历

1. 问实习经历，但是拷打的是自己的项目，正规的规则引擎了解过吗，没有。2. 浏览器键入网址全过程3. http为什么是无状态4. 死锁条件5. 子网掩码的作用6. mysql b+树和b树7. redis数据结构，用什么结构实现延迟消息队列8. redis分片集群，如何分片的，有什么好处9. jvm内存分布，有垃圾回收的是哪些地方10. spring的aop是如何实现的11. 算法： 数组最大子串和 经过提示才写对，太菜了面完一个小时约二面。

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...