待验证50% 置信事实精确时间
ReAct框架的智能体在完成任务时需要反复进行思考—行动—观察的循环，一个中等复杂度的任务可能需要5到20轮甚至更多的迭代
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/10
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证推理-行动循环（ReAct Loop）可以持续多轮，AI分析状态、决定调用工具、获取结果后再规划下一步直至任务完成80% 相似待验证智能体系统采用感知-规划-执行的闭环架构，通过ReAct、Chain-of-Thought等推理框架将复杂任务分解为子任务序列79% 相似待验证编程智能体的循环采用「思考→行动→观察」的反复迭代，一个 bug 修复任务可能需要 10-30 轮循环79% 相似待验证典型的 ReAct 范式 Agent 可能需要经历 5-20 轮循环才能完成一个复杂任务，每轮循环都涉及至少一次 LLM 调用77% 相似待验证在Agent应用中，每一轮推理-行动-观察循环都需要将完整历史上下文重新输入模型，导致Token消耗随任务复杂度呈非线性增长77% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/887354MCP
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