待验证50% 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
1
来源数
50%
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
待验证在大模型时代，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% 相似待验证现代Agent系统能够在单次会话中维持长达数万token的上下文窗口，并通过思维链推理机制对复杂实验方案进行多步骤逻辑分解75% 相似待验证The technical foundation for the shift to the Agent paradigm includes advances in large language models' reasoning capabilities, long-context processing, and Function Calling74% 相似部分验证主流Agent框架如LangChain、AutoGen、CrewAI均围绕感知-决策-执行循环构建74% 相似
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