待验证50% 置信事实精确时间
LangChain的AgentExecutor在复杂场景下会把ReAct循环重复多轮，直到模型判断无需再调用工具为止。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/17
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证相比 LangChain 的链式调用，LangGraph 引入了循环支持，使得 Agent 可以反复调用工具、自我校正，直到满足终止条件74% 相似待验证ReAct 是一种提示与执行模式，本身不必然等于 Agent——如果循环次数和工具集合由代码写死，它更接近带工具的工作流；只有当模型真正根据中间观察动态决定下一步做什么时，ReAct 循环才构成 Agent 的骨架。74% 相似待验证推理-行动循环（ReAct Loop）可以持续多轮，AI分析状态、决定调用工具、获取结果后再规划下一步直至任务完成73% 相似已验证LangGraph将Agent的执行过程抽象为可持久化、可回放的状态图，使复杂多步骤任务在中断后能够从断点恢复72% 相似待验证LangGraph支持循环图结构，使Agent能够在「思考-行动-观察」循环中反复迭代直到满足终止条件72% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1052746MCP
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