待验证50% 置信事实精确时间
deadly triad问题指函数逼近、自举更新和off-policy学习三者结合时产生的不稳定性
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/27
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证复合错误效应（Compounding Error Effect）指每一步决策的微小偏差会在后续步骤中被持续继承和放大，在多智能体协作场景中错误还会在智能体间传播66% 相似待验证级联失败是指单次工具调用错误会污染后续上下文，导致模型在错误的中间状态上继续推理，最终使整个任务偏轨66% 相似待验证多步推理链结构存在级联错误传播的脆弱性——若某一步骤工具调用返回错误结果，后续所有步骤将基于错误前提继续推理66% 相似待验证多步Agent循环中，中间步骤的错误会以被污染的上下文形式传播和放大，产生错误级联现象66% 相似已验证多代理系统存在失控的递归调用、协调开销激增和错误逐层放大（级联失败）的隐患65% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/810021API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/810021MCP
get_claim(id=810021)