待验证60% 置信观点精确时间
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
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来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/10
首次发现
来源
Kastor：用声明式规范管理AI Agent的新思路
hackernewshackernews2026/7/8
相关事实
待验证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。79% 相似待验证将 LLM 限定在解释环节，把评分交给确定性引擎，本质是把生成式 AI 放在可容错的辅助位置，而非不可回滚的决策位置，这与金融风控中“模型出分、人工复核”的分层思路相通。77% 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77% 相似已验证LLM动态编排导致系统进入概率性运行模式，同一请求可能产生不同执行路径，与传统软件确定性行为形成根本区别76% 相似已验证LLM的输出具有天然的非确定性，即使输入相同的Prompt，模型在不同时刻可能返回格式、内容甚至逻辑不同的结果74% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/459430MCP
get_claim(id=459430)