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...

只有1段实习，简历问题很大嘛，为什么个个投完简历就没声音了😭求大佬指点

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自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解