4D-ARE

让智能体说清为什么，而不只是给答案

4D-ARE 是一个面向 LLM 智能体的归因驱动需求工程框架，目标是让智能体不仅给出结论，还能解释“为什么”得出该结论。它把智能体的行为拆解为可追溯的归因链路，帮助开发者在设计阶段就明确每个决策的依据来源，从而减少幻觉、提升可调试性与可信度。项目基于同名论文实现，采用 Python 编写，涉及因果推理、提示工程与 MCP 等技术栈，适合需要构建可解释、可审计智能体系统的团队。核心能力包括：为智能体需求建模提供结构化方法，将任务目标与归因依据关联；支持在运行中输出决策理由而非仅结果；便于定位错误归因并迭代优化提示与工具调用。当前星标约 182，属于早期项目，社区与文档仍在成长中。