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溯因推理(ABR)
从不完整的观察中推断出最可能的解释
复杂度: high推理技术
30秒速览
- 是什么
- 从不完整的数据中生成相互竞争的假设，再根据现有证据按可能性排序。
- 何时使用
- 在信息不完整时诊断根因、排查故障，或从可观测的现象推断隐藏状态。
- 注意
- 它偏向最连贯的叙事，而非最可能的解释；确认偏误会让你早早锁死在错误的假设上。
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溯因推理: 概览
从不完整的观察中推断出最可能的解释
- Best explanation inference
- Hypothesis generation
- Evidence-based reasoning
- Uncertainty handling
- Pattern completion
- Diagnostic reasoning
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。
- Abduction, Reason and Science: Processes of Discovery and Explanation (Josephson & Josephson, 1994)
- The Logic of Scientific Discovery and Abductive Inference (Peirce, 1903)
- Computational Models of Scientific Discovery and Theory Formation (Langley et al., 1987)
- OpenAI Hypothesis Generation and Testing
- SWI-Prolog: Logic Programming for Hypothesis Generation
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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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