待验证80% 置信事实时间未知

Agent类工具的技术本质是基于LLM的自主决策循环，即ReAct框架（推理→行动→观察→再推理）

1

来源数

80%

置信度

长期有效

时效性

2026/6/1

首次发现

来源

零基础学Codex：工具选择逻辑与国内登录全攻略

bilibili麦当mdldm

涉及实体

ReActconcept Agentconcept

相关事实

待验证Agent的Planning模块通常基于思维链CoT或ReAct等推理框架实现81% 相似已验证ReAct是谷歌与普林斯顿大学于2022年提出的LLM Agent核心范式，将推理过程与外部工具调用交织进行形成思考-行动-观察闭环81% 相似待验证现代LLM Agent的核心逻辑可归结为一个循环：接收目标、调用LLM、解析输出、执行工具、重复迭代80% 相似已验证Agent的实现通常通过ReAct（Reasoning + Acting）框架来实现规划能力79% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/19215

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/19215

MCP

get_claim(id=19215)