途游游戏内推

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...

痴情的人啊请再刷一道吧

家人们，帮我看看简历有什么优化的，考完研想找份实习干干

双非，现在想找暑假实习。许多公司都招长期实习。双非 + 暑假实习2个月 + Golang就已经很困难了。Golang的暑假实习不知道有哪些公司招，希望有前辈或者大佬指点指点。（腾讯、字节已投）阿里云云计算高级工程师ACP认 证 项目 K8S + 敏捷 + CD/CD + 网页全栈 两次团队比赛二等奖，队长面经和算法自驱、学习都个人认为不错望有大佬可以指点一下，谢谢。