待验证50% 置信事实精确时间

LLM 模型本身没有记忆，每一轮 Loop 都要从第一条 message 开始把整个消息数组重新发送一次，之前的内容每轮都要重新计费

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/10

首次发现

来源

AI Agent 的核心原理：一个 Loop 讲透 Codex 与 Claude Code

涉及实体

相关事实

待验证LLM本质上是无状态的推理引擎，每次调用模型时所有记忆都必须以文本形式塞入上下文窗口76% 相似已验证LLM的记忆依赖于上下文窗口，即模型在单次推理时能够处理的最大Token数量74% 相似待验证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）74% 相似待验证当前主流LLM应用采用无状态交互模式，模型本身不保存跨会话记忆，所有上下文需通过prompt临时喂入73% 相似待验证LLM采用自回归方式生成文本，每次只生成一个Token，生成N个Token需要N次前向推理，延迟与输出长度呈线性关系72% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/995122

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/995122

MCP

get_claim(id=995122)