belief-revision

本文综述了计算信念改变的历史和理论基础，追溯了从Doyle的分类法到AGM框架的演变，并提供了当代方法的实现路线图。

本文提出了一种新的次协调AGM类溯因扩展操作，基于次协调逻辑RCbr，能够吸收矛盾的说明性假设而不导致平凡化。这是AGM文献中首个此类操作。

Struct-Searcher 引入了一种基于信念修正理论的结构化主体工作流，用于多模态深度信息获取，相较于现有的视觉语言模型和深度研究智能体，实现了显著的准确率提升。

XTraceAI推出了一个面向对话式AI代理的托管内存API，其特色是开源SDK（xmem），该SDK采用AGM风格的信念修正来处理矛盾并自动提取事实。它使用PostgreSQL和pgvector进行语义检索，支持多租户隔离，使开发者能够将内存管理外包出去。

本论文引入预注册信念修正合约（PBRC），这是一种用于多智能体系统（包括基于大语言模型的智能体）的协议级机制，通过公开固定证据触发器和修正算子来将开放通信与可接纳的信念变化分离。该工作解决了智能体协商中的危险从众效应，并提供了形式化保证确保纯粹的社会压力不会驱动虚假共识。

大规模研究发现，基于LLM的科学智能体68%的情况下忽视证据，极少修正信念，表明它们能执行工作流，但缺乏真正的科学推理能力。