Unverified50% confidenceFactExact time
典型的 ReAct 范式 Agent 可能需要经历 5-20 轮循环才能完成一个复杂任务，每轮循环都涉及至少一次 LLM 调用
1
Sources
50%
Confidence
Medium-term (~90 days)
Relevance
7/2/2026
First Seen
Valid until: 9/30/2026
Sources
CascadeFlow：AI Agent级联运行时优化框架深度解析
githublemony-ai5/16/2026
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Unverified推理-行动循环（ReAct Loop）可以持续多轮，AI分析状态、决定调用工具、获取结果后再规划下一步直至任务完成72% similarUnverifiedAgent 的每一轮循环都需将完整历史上下文传入 LLM，导致 token 消耗随任务复杂度呈线性乃至指数增长72% similarUnverifiedThe ReAct pattern's core idea is to have the LLM alternately execute 'Reasoning' and 'Acting' steps in a loop to handle complex multi-step tasks.71% similarUnverified在Agent应用中，每一轮推理-行动-观察循环都需要将完整历史上下文重新输入模型，导致Token消耗随任务复杂度呈非线性增长71% similarUnverifiedReAct的推理链会持续消耗上下文token，一个执行20步操作的Agent其历史推理链可能消耗数万token70% similar
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