待验证50% 置信观点精确时间
LLM Agent的行为是模型在运行时根据上下文逐步生成的，同一条权限在不同语境下的风险截然不同，且组合行为空间远超任何静态枚举能力。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/13
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证LLM 输出具有概率性，同一规范在不同运行时可能产生截然不同的行为，因此AI Agent声明式规范更接近约束声明而非状态声明79% 相似待验证Agent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77% 相似待验证Agentic LLM 的根本转变在于将语言模型的推理能力与在真实环境中行动的能力结合起来，使模型从被动的咨询者演变为主动的行动者76% 相似待验证基于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75% 相似待验证LLM 越狱是指攻击者通过精心构造的提示，诱使模型突破其内置的安全对齐或系统指令，执行本应被禁止的行为。75% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1015933MCP
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