待验证50% 置信事实精确时间
现代LLM Agent的核心逻辑可归结为一个循环：接收目标、调用LLM、解析输出、执行工具、重复迭代
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/13
首次发现
来源
百行Lisp实现AI Agent：极简代码揭示智能体本质
hackernewshackernews2026/7/7
相关事实
待验证The Agent Runtime encapsulates the complete Reason-Action main loop, including assembling messages, calling the LLM, determining tool usage, executing tools, and returning responses.81% 相似待验证Agent类工具的技术本质是基于LLM的自主决策循环，即ReAct框架（推理→行动→观察→再推理）80% 相似待验证Agent Loop的底层运行逻辑是一个「感知-规划-行动-观察」的迭代循环77% 相似待验证LLM时代的MAS范式中，每个Agent以LLM为核心推理引擎，能够动态规划行动序列、调用外部工具并与其他Agent协商75% 相似待验证Terminal Agents introduce an LLM reasoning layer that enables them to adjust subsequent strategies based on real-time command output, a capability known in engineering as 'Reactive Planning'75% 相似
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