ADHD：一个让 AI 编程 Agent"发散思考"的技能，告别过早收敛

📅 2026年05月28日 · 技术

AI 推理的"过早收敛"问题

如果你用过 AI 编程助手，你大概率遇到过这样的情况：模型给出了一个方案，看起来还不错，但当你深究下去，才发现它其实陷在了一个局部最优解里——这就是"过早收敛"。传统的 Chain-of-Thought（链式思考）每一步推理都依赖于前一步的输出，一旦模型在早期锚定了一个方向，后续的探索就会被锁死。

ToT（Tree-of-Thought，思维树）试图扩大搜索空间，但它依然共享一个上下文，锚定效应仍然存在。

ADHD：从架构层面解决问题

ADHD 是一个全新的思路：它把这个问题看作架构问题而非提示词问题。它同时启动 N 个完全隔离的推理进程，每个进程带着故意扭曲的认知框架（不同的人格、不同的约束条件），在零共享上下文的情况下各自发散思考，然后再用一个独立的批判通道来评分、聚类、剪枝陷阱、深挖幸存者。

就像乔布斯说的"connecting the dots"——只不过这些"dots"是先被刻意扭曲、并行生成、然后在没有任何偏见的情况下被评估的。

什么时候用 ADHD

ADHD 是 Claude Agent SDK 的一个 skill，特别适合以下场景：

创意性工作：头脑风暴、产品命名、API 接口设计
跨学科问题：需要结合多个领域知识的复杂决策
模糊调试：Bug 原因不明确、需要多种假设并行验证
策略定位：技术选型、架构决策等需要权衡的讨论

简单来说，当你对 AI 说"给我几个不同的思路"时，ADHD 能让这些思路真正地不同——而不是同一思路的变体。

参考来源

ADHD — GitHub