#工作中哪个瞬间让你想离职#大部门 HR 搞滑雪团建，光看安排就已经够离谱了：就一下午，来回 2 小时地铁 + 1 小时大巴，本来还说在滑雪场吃饭，转头又改成回公司附近吃，抠门和寒酸都写在脸上了。我当时是部门实习生，一开始团建问卷还能点开，我没立刻填。结果没过多久，再点进去直接无访问权限。明眼人都看得出来：就是看我是实习生，不想让我去，悄悄把我权限关了。更搞笑的是，团建群还不把我踢出去，就这么挂着，主打一个体面不给、尴尬拉满。那段时间我毕业论文正赶得焦头烂额，本来也没打算去，就主动跟主管说不去了，回去写论文。结果主管还跑来问我：你怎么不去？你登记了吗？我当时真的又气又好笑：我想登记，可你们连问...

25.5*16，感觉是个大白菜，应该是最低的了，该不该去

空了好多，还是给苍穹外卖写上了我想再做个别的项目替换掉这个外卖接下来是做微服务好，还是做个AI好啊

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...