Unverified50% confidenceFactExact time
LLM驱动的Agent引入了推理随机性（temperature参数控制采样）和上下文依赖性，使传统链路追踪工具无法直接捕获模型决策的语义信息
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50%
Confidence
Long-term
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7/7/2026
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自建AI Studio实践：编码到发布全流程自动化
bilibiliXiao小酥1234567/5/2026
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UnverifiedAgent系统依赖大型语言模型进行动态决策，其行为具有由temperature参数控制的采样过程决定的随机性74% similarUnverified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74% similarUnverifiedLLM驱动的Agent行为由概率分布决定，使得经典MAS理论中的许多假设不再成立74% similarUnverifiedAgent的非确定性源于LLM基于概率分布的token采样机制、上下文窗口的动态变化以及模型版本的静默更新73% similarUnverifiedLLM辅助代码调试依赖对代码语义的概率推断，需要在调用图中追踪因果链条，区别于依赖确定性规则引擎的传统静态分析工具72% similar
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