已验证75% 置信事实时间未知
Agent的工具调用决策完全依赖大模型的语义理解和逻辑推理能力，不是程序员用if-else硬编码控制的
3
来源数
75%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
Agent智能体工作原理拆解：四要素与ReAct循环决策机制详解
bilibili大模型小阳
涉及实体
相关事实
待验证Agentic Coding 范式要求大模型具备长上下文、工具调用与结构化输出、多步推理与自我纠错三项核心能力。76% 相似已验证Agent具备规划、工具调用、记忆与自主迭代的能力，区别于传统大语言模型的单次问答模式76% 相似待验证纯智能体（Autonomous Agent）将决策权交给大模型，工作流编排（Workflow）保留决策权在开发者手中76% 相似待验证Agent能理解自然语言语义和上下文，无需依赖布尔值等硬编码数据结构即可处理个性化指令75% 相似已验证Agent系统的可观测性需要处理语义层面的信息，不仅要知道调用了什么API和耗时，还需理解Agent决策原因和推理质量，因此评估引擎必须与追踪系统深度耦合75% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/16557API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/16557MCP
get_claim(id=16557)