Agentic AI 系统利用“Agentic Loop”（智能体循环），其中大型语言模型（LLM）可以与外部工具交互以检索信息或执行操作。这个过程包括 LLM 生成一个可能包含工具调用的响应，通常格式化为 JSON。然后，系统会检测到这些工具调用，执行指定的工具（例如，网络搜索或计算器），并将结果反馈给 LLM。这种迭代循环允许 LLM 通过整合实时数据或计算结果来完善其答案，从而超越其静态知识库。此类系统的示例包括闭源平台，如 Claude Code、Codex 和 Cursor，以及开源替代方案，如 Opencode 和 Kilocode。 AI
影响 解释了 LLM 如何访问外部工具以获取实时信息和执行操作，从而增强其超越静态知识的能力。
排序理由 该条目解释了一个概念（Agentic AI），并使用了示例，而不是宣布一项新进展。
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