待验证50% 置信事实精确时间
ReAct循环中，代码反复把对话历史与工具执行结果回传给LLM，直到模型输出终止信号或达到最大步数。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/18
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM 模型本身没有记忆，每一轮 Loop 都要从第一条 message 开始把整个消息数组重新发送一次，之前的内容每轮都要重新计费78% 相似待验证传统ReAct框架要求模型在每次工具调用后将结果写回上下文再重新读取整个对话历史决定下一步，导致Token消耗和延迟累积76% 相似待验证流式输出（stream）开启时模型生成多少就输出多少，关闭时模型等全部内容处理完毕再一次性返回73% 相似待验证ReAct循环的终止条件由大模型判断，当大模型认为上下文信息足以解决用户问题时停止调用工具并输出最终答案73% 相似待验证ReAct的核心思想是让LLM在生成行动之前先进行显式推理，并将执行结果作为观察反馈回模型形成闭环71% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1058719API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1058719MCP
get_claim(id=1058719)