20｜迭代假设验证：用科学方法猜至证据的收敛

黄佳

你好，我是黄佳。这是推理模块的最后一个模式，迭代假设验证（Iterative Hypothesis Testing）。
上一讲，并行探索是深水区里的广度诊室。当一件事有好几个口径都说得通时，Agent 同时铺开几条路径，把分歧暴露出来，再由证据、验证器或人审裁决。
这一讲进入另一间诊室，深度诊室。它处理的不是口径多，而是根因深。比如，月底总账差了 37 万。这不是查一张表就能回答的问题，也不是同时算三套口径就能解决的问题。它更像排查一个复杂故障：先猜一个可能原因，查证据，发现只解释了一部分，再修正假设，继续查，直到解释清楚，或者系统承认证据不足，把半成品交给人审。
Agent 一轮轮拿证据推翻、修正和收敛。这也来自于我们人类的文明进化史，而且有个我们都熟悉的名字，叫科学方法。
迭代假设在推理契约中的位置在双轴图谱里，迭代假设验证落在“推理 × 循环”的交点。
它属于推理，因为它要解决的是：基于当前证据，哪个解释更可信？它属于循环，因为它不是一次性生成答案，而是反复走一条闭环：提出假设，设计验证，观察证据，修正判断，再进入下一轮。
这个闭环和普通的多轮对话不是一回事。
普通多轮对话可能只是模型换个说法继续解释。第一轮说“可能是奖金”，第二轮说“进一步看也可能是奖金”，第三轮又补充一段更完整的奖金分析。表面上它在迭代，实际上没有新证据进入，也没有任何假设被推翻。这样的循环，只是在旧想法上继续加厚。

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Geek_75ba88
想问下老师想这样的设计模式实际落地生产的表现形式是怎么样的，看老师的伪代码感觉好像实现起来是要自己编排复杂的流程比如langgraph去实现这一套流程，还是说通过agent加上抽象出一个skill定义好sop，结合一些自定义的tool去实际落地？基于当下流行的harness模式我偏向是后者，不过感觉这么复杂的流程好像又不是一个skill能搞定的，太复杂的逻辑很难保证模型一步一步按照我们的要求走，应该又要和前面课程关于记忆等等相关内容又有结合起来看，总之要实际落地还是有点懵~
2026-07-16归属地：福建
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