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...

mt也鼓励用ai，感觉以后都差不多就是ai和我一起删删改改了，这个模式我能当几年程序员呢……唉感觉很容易失业

面试题简述你平时用过线程池吧？那你说一下线程池有哪些核心参数？提交任务有哪几种方式？如果线程池里的任务抛异常了，你一般是怎么感知和处理的？面试官想听的这道题本质上考察的是并发模型的理解。核心考点在于：1、你是否理解线程池设计背后的资源控制和并发治理，而不仅仅是记住参数；2、你是否理解不同任务提交方式的语义差异，特别是它们如何影响任务的执行和异常处理；3、你是否处理过线程池异常丢失的问题，并能在生产环境中做到预防和监控。面试回答举例线程池的核心目标在于 复用线程、控制并发度、避免资源耗尽。线程池的设计围绕着资源控制和并发治理展开，其核心参数都是为了确保在并发任务量突增的情况下，既能保证系统稳定运...