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因果推理透明性(CRT)
让因果推理链条变得明确且易于理解
复杂度: high可解释性
30秒速览
- 是什么
- 显式绘制因果关系并给出强度分值，识别混杂因素，预测干预效果，使推理过程可审计。
- 何时使用
- 高风险决策场景，相关方需要核验智能体的逻辑链条，并了解哪些因素导向了每一条结论。
- 注意
- 因果强度分值和混杂因素清单看似严谨，实则仍带主观性；用户可能在未验证假设的情况下过度信任这些数字。
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因果推理透明性: 概览
让因果推理链条变得明确且易于理解
- Causal chain visualization
- Cause-effect relationship mapping
- Confounding factor identification
- Intervention effect prediction
- Causal strength quantification
- Assumption transparency
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
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为你的智能体架构做一次评审
本页讲的是一个模式。真实系统会同时跑几十个，而多数故障恰恰出在它们的衔接处。我们按本目录的 288 个模式评审你的整体设计：架构、可靠性、评测与成本，每一条结论都对应到能修复它的模式。
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