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...

偶然刷抖音被喂到的，号称不会被共享屏幕截取

没错，这个04男大就是我，家里人一听我不念书了（没考研），就立马给我介绍，让我去相亲紧张死我了😰买了盒烟，买了两包糖去到女方家里，两个人坐着聊天人家还说我为啥这么紧张😭

前言：打破“隔行如隔山”的幻觉 半年前，我还是一个纯粹的 ACMer（程序设计竞赛选手）。 我的世界里只有算法、数据结构和 StdIO，对于现代软件工程——无论是前端的 CSS/JS，还是后端的架构设计——我的经验是绝对的 0。毕业后，我长期从事编程题命题工作，虽然为大厂贡献了数千道题目，但那依然是“做题家”的思维逻辑。 然而，在短短不到半年的时间里，我借助 AI（Cursor 等工具）的力量，从零开始独立完成了多个全栈项目：包括包含每日一题、技能树、对战系统的 牛客竞赛题目追踪器 (Tracker)，集成抽奖与 Prompt 互动的 2026 春季 AI 体验站，以及基于紫微斗数的 牛客 A...