待验证50% 置信事实精确时间

当LLM反复调用同一个工具却始终得不到满意结果时，可能陷入死循环。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/16

首次发现

来源

ReAct模式拆解：手搓AI Agent的实战指南

bilibili枫叶边城2026/10/16

涉及实体

ReActconcept LLMconcept

相关事实

待验证终止条件设计不当会导致无限循环（反复调用工具无法收敛）或过早终止（信息不足时就回复）两类故障73% 相似待验证LLM 调用链路长、非确定性强，单次失败可能源于提示词、工具调用、上下文截断或模型幻觉中的任意一环72% 相似待验证早期的LLM在长周期任务上容易出现进展停滞，陷入重复、迷失方向或无法从错误中恢复72% 相似待验证过度持久的约束不仅会引发死循环，还会让智能体失去根据中间结果调整策略的能力，在遇到异常返回、工具报错或需要向用户澄清时无法脱身。71% 相似待验证长时间运行的LLM智能体任务存在网络中断、模型限流、超时等失败风险，缺乏可恢复性机制会导致工作流需从头重跑69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1042398

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1042398

MCP

get_claim(id=1042398)