待验证50% 置信观点精确时间

LLM 输出具有概率性，同一规范在不同运行时可能产生截然不同的行为，因此AI Agent声明式规范更接近约束声明而非状态声明

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/10

首次发现

来源

Kastor：用声明式规范管理AI Agent的新思路

hackernewshackernews2026/7/8

相关事实

待验证基于LLM的决策具有非确定性，相同输入可能因为模型的概率采样而产生不同的执行路径，这是Agent需要人机协作协议的根本技术原因77% 相似待验证LLM动态编排导致系统进入概率性运行模式，同一请求可能产生不同执行路径，与传统软件确定性行为形成根本区别76% 相似已验证LLM的输出具有天然的非确定性，即使输入相同的Prompt，模型在不同时刻可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果74% 相似待验证由于LLM输出具有非确定性，Temporal的重放机制在处理AI活动时记录实际的API响应结果而非重新执行调用73% 相似待验证在纯Agent场景下，模型的指令遵循能力往往比参数量更重要73% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/459430

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/459430

MCP

get_claim(id=459430)