可解释创新引擎：具有方法即节点和可验证写回机制的双树 Agent-RAG

检索增强生成（RAG）虽提升了事实依据，但现有系统多依赖扁平化片段检索，缺乏对多步合成的控制。本文提出“可解释创新引擎”，将知识单元从文本块升级为“方法即节点”。该引擎维护加权方法谱系树以追踪推导过程，并利用层次聚类抽象树实现高效自顶向下导航。推理时，策略智能体选择显式合成算子（如归纳、演绎、类比），组合新节点并记录可审计轨迹。验证评分层随后剪枝低质候选并将有效节点写回以支持持续生长。实验表明该方法在重推导场景下显著优于基线。