神经符号编程的智能体框架
人工智能
2026-01-05 v1
摘要
将符号约束集成到深度学习模型中，可能使其更具鲁棒性、可解释性和数据效率。然而，这仍然是一项耗时且具有挑战性的任务。现有的框架如 DomiKnowS 通过提供高级声明性编程界面来帮助实现这一集成，但它们仍假设用户熟悉该库的特定语法。我们提出了 AgenticDomiKnowS（ADS），以消除这一依赖。ADS 通过智能体工作流程将自由形式的任务描述翻译为完整的 DomiKnowS 程序，该工作流程单独创建和测试每个 DomiKnowS 组件。该工作流程支持可选的人类在回路介入，使熟悉 DomiKnowS 的用户能够细化中间输出。我们展示了 ADS 如何使经验丰富的 DomiKnowS 用户和非用户能够快速构建神经符号程序，将开发时间从数小时缩短到 10-15 分钟。
引用
@article{arxiv.2601.00743,
title = {An Agentic Framework for Neuro-Symbolic Programming},
author = {Aliakbar Nafar and Chetan Chigurupati and Danial Kamali and Hamid Karimian and Parisa Kordjamshidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00743},
year = {2026}
}