待验证50% 置信事实精确时间
在AI-Node-Sentinel中，LangChain provider是一个占位实现，构造函数直接抛出NotImplementedError，尚未完成任何模型调用逻辑；文中所有LLM实验均使用作者自写的假provider，而非LangChain或真实模型。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/19
首次发现
有效期至：2027/1/17
来源
涉及实体
相关事实
待验证AI-Node-Sentinel的LLM集成点位于agent/llm.py，协议为reason(system_prompt, evidence) -> str，编排器只将LLM返回文本以[LLM]前缀追加到结论的rationale中，从不解析JSON或覆写确定性结论。72% 相似待验证具身智能中“LLM+机器人”架构的各模块之间缺乏显式的因果接口，LLM输出符号化动作指令，底层控制器执行连续力矩，映射靠数据拟合而非因果模型。68% 相似待验证直接 LLM 调用架构的流程是「输入 → 模型 → 验证输出」，模型不控制执行路径，因此不属于 Agent。67% 相似待验证在推理网络中，节点代表不同的LLM，边代表条件性的模型激活（即在满足某种条件时才触发下一个模型调用）67% 相似待验证Basic LLM Chain 是一次性输入到输出的管道，而 Agent 节点引入 ReAct 推理-行动循环，可自行决定调用工具67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1065595API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1065595MCP
get_claim(id=1065595)