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部分验证65% 置信事实时间未知

LLM 0.32a0 中 response.reply() 支持自动执行工具调用并将结果回传给模型，简化多轮 Agent 循环的实现

3

来源数

65%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/6/1

首次发现

有效期至：2026/8/30

来源

LLM 0.32重构详解：消息序列与流式分片如何重塑Python LLM库

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相关事实

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77% 相似待验证ReAct通过交替生成Thought、Action、Observation三类token，使模型能根据工具返回结果动态修正推理路径76% 相似已验证ReAct框架使LLM在回答问题时能够交替进行'推理'和'行动'步骤75% 相似待验证对于复杂问题工具交由 LLM Agent 分析，通常遵循 ReAct（Reasoning + Acting）范式72% 相似待验证LLM 0.32a0引入了两个核心变化：将模型输入建模为消息序列，以及将模型响应建模为类型化的流式部分72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/31285

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/31285

MCP

get_claim(id=31285)