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技术架构AI 智能体
Critic Agent 是怎么工作的？——多智能体协作的反向证伪
2026-02-25陈维 · 首席分析师2 分钟阅读
单个 LLM 容易陷入幸存者偏差。Critic Agent 的任务是证伪，不是证成。
传统 LLM 应用倾向于「让用户满意」，这导致一类系统性偏差：过度乐观。
Critic Agent 是一个独立运行的、奖励函数完全相反的智能体——它的目标是找出主分析的逻辑漏洞、未交叉验证的证据、与历史数据相反的结论。
在我们的评测集上，启用 Critic 后报告的「致命假设遗漏率」下降 67%。
Critic 不会推翻主分析的结论，但会强制要求主分析对反向论证给出明确回应。
这就是为什么我们的报告比一般 AI 输出多 30% 的「我们承认不知道」式陈述——这是诚实的代价，也是诚实的价值。
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