Unverified50% confidenceSolutionExact time
在Agent策略选择上，实测ReAct比Function Calling更稳定，尤其在多步骤多工具协同的复杂任务中容错性更强
1
Sources
50%
Confidence
Long-term
Relevance
7/16/2026
First Seen
Sources
Related Claims
Unverified随着模型能力持续提升，Agent可以运行更长时间并处理更复杂的任务，但方向错误时token消耗也会更大。82% similarUnverifiedAutonomous Agent（如ReAct架构）依赖大模型在运行时动态决定下一步调用哪个工具，灵活性强但不确定性高，Token消耗更大77% similarUnverifiedReAct（Reasoning + Acting）模式指多步骤 Agent 任务在每一步根据上一步输出动态决策下一步行动，状态在整个链路中持续传递和累积76% similarUnverified更复杂的Agent框架引入多层规划、反思、多智能体协作等机制，会带来更多中间步骤、更高Token消耗和更多潜在失败节点76% similarUnverified进入Agent时代，模型必须能长时间稳定运行、成本可控并嵌入实际工作流，稳定性与可用性比跑分更重要75% similar
Cite This Claim
Stable URI
https://kongchang.com/claim/527215API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/527215MCP
get_claim(id=527215)