待验证50% 置信事实精确时间
典型的 ReAct 范式 Agent 可能需要经历 5-20 轮循环才能完成一个复杂任务，每轮循环都涉及至少一次 LLM 调用
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
CascadeFlow：AI Agent级联运行时优化框架深度解析
githublemony-ai2026/5/16
相关事实
待验证推理-行动循环（ReAct Loop）可以持续多轮，AI分析状态、决定调用工具、获取结果后再规划下一步直至任务完成72% 相似待验证Agent 的每一轮循环都需将完整历史上下文传入 LLM，导致 token 消耗随任务复杂度呈线性乃至指数增长72% 相似待验证The ReAct pattern's core idea is to have the LLM alternately execute 'Reasoning' and 'Acting' steps in a loop to handle complex multi-step tasks.71% 相似待验证在Agent应用中，每一轮推理-行动-观察循环都需要将完整历史上下文重新输入模型，导致Token消耗随任务复杂度呈非线性增长71% 相似待验证ReAct的推理链会持续消耗上下文token，一个执行20步操作的Agent其历史推理链可能消耗数万token70% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/49377API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/49377MCP
get_claim(id=49377)