已验证75% 置信权衡取舍精确时间

LLM输出具有概率性，存在幻觉风险，可能误判情境并调用本不该调用的工具

3

来源数

75%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/22

首次发现

来源

AI Agent权限配置实战：PRD文档自动落档完整指南

相关事实

待验证LLM因幻觉、提示注入或上下文误解可能做出错误判断，若无独立验证机制，错误推理会直接转化为错误的生产操作79% 相似待验证LLM在处理实时性需求时极易产生幻觉，输出过时或错误的信息79% 相似待验证LLM应用面临输出非确定性、评估主观性、成本不可预测性和安全风险等独特挑战78% 相似待验证LLM调用具有天然的不确定性，相同的输入可能产生不同的输出，Token消耗和延迟波动较大，Agent的推理路径难以预测77% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/587189

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/587189

MCP

get_claim(id=587189)