待验证50% 置信权衡取舍精确时间
LLM动态编排导致系统进入概率性运行模式，同一请求可能产生不同执行路径，与传统软件确定性行为形成根本区别
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/21
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76% 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74% 相似待验证即便所有厂商采用同一 schema 格式，由于 LLM 是概率系统，不同模型对同一 schema 的理解方式仍会不同，这是 MCP 面对的额外挑战73% 相似待验证基于LLM的决策具有非确定性，相同输入可能因为模型的概率采样而产生不同的执行路径，这是Agent需要人机协作协议的根本技术原因73% 相似待验证llmfit 给出的是基于规则的预估结果，实际运行还会受操作系统占用、并发请求、上下文长度等因素影响73% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/783939MCP
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