一个用于神经符号编程的Agentic框架

将符号约束集成到深度学习模型中可以使模型更稳健、更可解释、更省数据，但这仍然是一项耗时且具挑战性的任务。现有框架（如DomiKnowS）通过提供高级声明式编程接口来帮助这一集成，但它们仍然假设用户熟练掌握该库的特定语法。我们提出AgenticDomiKnowS（ADS）来消除这种依赖。ADS使用一个agentic工作流将自由形式的任务描述翻译成完整的DomiKnowS程序，该工作流分别创建并测试每个DomiKnowS组件。该工作流支持可选的人在回路干预，使熟悉DomiKnowS的用户能够细化中间输出。我们展示了ADS如何让有经验的DomiKnowS用户和非用户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。