待验证50% 置信事实精确时间
有状态图会在整个推理过程中持久化中间结果，并将中间状态作为后续节点的输入，这与无状态的单次LLM调用不同
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/16
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM每次推理时仅处理当前输入的token序列，不保留跨会话的持久化状态（无状态性）70% 相似待验证在 UnFlow 的实验图谱中，节点代表某次实验的状态（配置与计算结果），边代表从一个状态到另一个状态的转换（改变）69% 相似待验证LangGraph将图状态机与LLM推理相结合，节点是工具或LLM调用，边是条件转移逻辑，通过持久化层（Checkpoint）保证流程可中断恢复69% 相似待验证思维链提示有效的原理是：LLM是逐词生成的自回归模型，先生成推理过程可作为后续推断的工作记忆，降低直接跳结论的错误率68% 相似待验证在 LangGraph 中，每个节点执行后返回的字典数据会被合并进全局 State 对象，State 的变化本质上就是状态转换68% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/927619MCP
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