已验证65% 置信事实精确时间

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

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/5

首次发现

来源

LangGraph的边界：Agent何时变成分布式应用？

涉及实体

相关事实

待验证由于LLM的输出带有不确定性，Agent场景下无法保证两次调用生成的参数完全一致，这使得幂等键的生成和匹配比传统系统更复杂79% 相似已验证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77% 相似待验证LLM推理带来了泛化能力，却也引入了不确定性和额外的延迟成本，浏览器Agent与传统RPA在企业场景中往往是互补而非替代关系76% 相似待验证大模型应用的输出具有不确定性，同样的输入可能得到不同结果，因此需要建立可观测的日志与评估体系来定位问题76% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/862206

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/862206

MCP

get_claim(id=862206)