待验证90% 置信事实时间未知
Datasette Agent 利用 LLM 的工具调用（Function Calling）能力形成 ReAct（Reasoning + Acting）循环来执行数据查询
1
来源数
90%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
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相关事实
待验证Function Calling机制使大模型能够驱动数据库查询、API调用、代码执行等真实操作，是Agent架构的基础能力69% 相似待验证The Agent Runtime encapsulates the complete Reason-Action main loop, including assembling messages, calling the LLM, determining tool usage, executing tools, and returning responses.68% 相似待验证现代LLM Agent的核心逻辑可归结为一个循环：接收目标、调用LLM、解析输出、执行工具、重复迭代68% 相似待验证科研自动化 Agent 通常基于 LLM 的工具调用与任务规划能力，结合代码执行沙箱、文件系统访问、学术检索及 GitHub/Hugging Face API 等外部工具，形成感知-规划-执行-反馈的闭环67% 相似待验证Databricks预计将有大量客户通过AgentBricks和AgentSupervisor API来构建自定义智能体工作流66% 相似
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