待验证50% 置信事实精确时间
在ReAct等Agent范式中，模型每一步需要处理之前所有步骤的完整历史，导致payload体积的成本影响呈二次方级别增长而非线性增长
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/8
首次发现
来源
相关事实
待验证在ReAct框架下，每次工具调用需将完整历史上下文重新传入模型，导致上下文窗口随执行步骤线性累积，而计费成本呈近似二次方增长79% 相似待验证自回归生成机制决定了推理延迟与成本随输出长度线性增长73% 相似待验证大语言模型每次调用的费用与输入token数量正相关，在Agent循环中随着对话历史积累每次调用成本会线性增长70% 相似待验证成本与延迟优化的策略包括结果缓存、并行执行无依赖关系的任务、以及模型分级70% 相似待验证在ReAct提出之前，大模型的推理能力（以Chain-of-Thought为代表）和行动能力（以Action Generation为代表）是两条独立的研究路线69% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/711416API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/711416MCP
get_claim(id=711416)