待验证50% 置信解决方案精确时间
对确定性意图（unambiguous intents）在进入 LLM 之前用代码直接处理，可以减少 Supervisor 的 Token 消耗。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证减少 LLM 调用通常会牺牲任务完成质量，但 ChunkAct 通过消除冗余推理使规划器更专注于真正需要判断的环节，从而同时改善成功率和效率69% 相似待验证减少暴露给 Agent 的工具数量可降低提示注入或误触发高危操作的风险，并因 LLM 推理需传入工具描述而降低 Token 成本69% 相似待验证在规则文件中要求先输出模块设计和函数签名再实现的'计划-确认-执行'模式能显著降低返工率69% 相似待验证针对 LLM 幻觉式补全的工程缓解手段包括：设置最小 token 阈值、引入「不确定性」类别输出、以及用检索结果而非参数记忆来约束生成，这与 RAG 的设计动机一脉相承。67% 相似待验证将大任务分批处理可降低触发使用限额的概率66% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1028381MCP
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