待验证60% 置信事实精确时间
现代Agent通常以大语言模型作为决策大脑，结合ReAct、Chain-of-Thought等推理范式
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/11
首次发现
来源
AI Agent开发入门：从零构建智能应用的完整学习路径
bilibili小全栈2026/7/10
相关事实
已验证在大模型时代，Agent架构中LLM充当大脑负责推理决策，工具充当四肢负责与外部世界交互，记忆模块保存对话历史和中间状态81% 相似待验证Agent能力的底层依赖于大语言模型的推理能力（Chain-of-Thought）以及ReAct（Reasoning + Acting）框架78% 相似待验证豆包、DeepSeek等大语言模型可以作为Agent的大脑，负责理解需求、拆解任务和决策78% 相似待验证模型是Agent的大脑，承担决策角色，负责读取用户请求并决定下一步动作，但不直接执行动作77% 相似待验证React Agent架构的名称来源于论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》77% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/484914API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/484914MCP
get_claim(id=484914)