分析性溯因：用于人机协同的因果分解与受控承诺

本文提出一种非贪婪、风险敏感的分析性溯因推理模式，通过候选因子交互直至满足明确治理条件才形成结论。核心贡献为$κ$-$τ$装置与“因果簇”结构对象，记录潜在因子的权重与交互，利用双层架构防止因果误归因。该框架在流行病危机与网络威胁分析中验证，将悬置的分解过程作为人机共享协调对象，提供抗过早收敛的结构阻力，使决策者能在歧义未解时基于竞争性场景采取稳健行动。