AGM (Abductive Graph Matching) 是一种基于图匹配的推理方法，由 Antonis Kakas 和 Fariba Sadri 在 1992 年提出。AGM 主要用于在逻辑推理中进行假设和解释的推导和验证。AGM 算法将问题表示为一个图形式，并通过对比和匹配不同的图模式，从而得到最优的假设和解释。在 AGM 中，每个假设都被看作是两个图之间的匹配，其中一个图代表已知的事实，另一个图则代表待求的假设。AGM 算法通过不断添加约束条件，逐步排除不可能的假设，最终得到最优的解释。AGM 算法在人工智能、知识表示与推理等领域中得到了广泛的应用，如自动化推理、故事解释、认知模型构建等。由于其高效、准确和灵活的特点，AGM 算法在未来仍然具有重要的研究和应用价值。