待验证50% 置信事实精确时间
Agentic Workflows的底层技术基础包括ReAct框架、Chain-of-Thought提示工程以及Tool Use/Function Calling接口
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/23
首次发现
来源
GPT-5.6发布：多智能体协同如何终结对话框时代
bilibili吃人的代码2026/7/11
相关事实
待验证智能体工作流（Agent Workflow）技术上依赖于ReAct框架、工具调用（Function Calling）以及多智能体协作机制81% 相似待验证The technical architecture of an Agentic Workflow typically includes a large language model as reasoning engine, function calling interfaces, memory modules, and a planning module79% 相似待验证Mainstream Agent architectures currently include ReAct (Reasoning + Acting), Plan-and-Execute, and state machine-based workflow architectures.79% 相似待验证Agent的工作链路可概括为：接收用户指令 → 拆解复杂任务为多个子步骤 → 依次调用相应工具执行 → 汇总结果输出77% 相似待验证Agentic Loop的技术基础是大语言模型的工具调用（Tool Use/Function Calling）能力76% 相似
引用此条事实
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