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当前LLM的推理局限性已成为制约智能体AI企业级应用的核心瓶颈。由于智能体系统在任务规划阶段高度依赖LLM能力，这种局限性直接影响了AI智能体的自主决策水平。通过深入分析基于统计相关性的传统模型架构，可以识别出"因果关系理解"这一关键缺失环节。在推理阶段，通过引入"内省机制"对ReAct框架进行扩展，显著改善了智能体在实体消歧、领域特定推理等复杂场景下的表现。