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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...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

大佬们27届民办二本投实习咋都没反应啊，没一个面试，三天投了近一千个了一个面试也没有，是简历的问题吗？

岗位名称：招商运营面试时长：45min–1h自评分：7.5/10是否下一轮：是自我介绍与动机背景三分钟自我介绍研究生专业和互联网不相关，为什么想进入互联网行业？是什么契机让你对跨境电商或平台招商运营产生兴趣？（追问）你是从什么时候开始系统了解跨境电商的？具体做过哪些调研？（追问）如果最终没有进入平台招商方向，你还会考虑哪些岗位？实习经历与个人能力实习中最有成就感的一件事是什么？你主要负责哪些具体工作？（追问）这件工作最终结果如何衡量？有没有量化指标？（追问）如果重新再做一次，你会优化哪个环节？遇到高强度任务时你是如何推进和完成的？（追问）有没有出现过延期或目标未达成的情况？当时怎么处理？行业认...