待验证50% 置信事实精确时间
由于LLM输出具有非确定性，Temporal的重放机制在处理AI活动时记录实际的API响应结果而非重新执行调用
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/5
首次发现
来源
相关事实
待验证LLM 输出具有概率性，同一规范在不同运行时可能产生截然不同的行为，因此AI Agent声明式规范更接近约束声明而非状态声明73% 相似已验证LLM的输出具有天然的非确定性，即使输入相同的Prompt，模型在不同时刻可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果71% 相似部分验证LLM 0.32a0 中 response.reply() 支持自动执行工具调用并将结果回传给模型，简化多轮 Agent 循环的实现70% 相似待验证ReAct的核心思想是让LLM在生成行动之前先进行显式推理，并将执行结果作为观察反馈回模型形成闭环69% 相似待验证LLM 在处理复杂任务时容易出现幻觉和逻辑漂移，这与其自回归逐 token 预测机制有关，早期错误会被后续内容放大67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/691080API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/691080MCP
get_claim(id=691080)