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用神经符号编程构建可训练、可验证的智能体工作流
synalinks
synalinks 是 SkillFeeder 收录的Agent Skill，来自 GitHub 仓库 SynaLinks/synalinks-skills，★ 908。用神经符号编程构建可训练、可验证的智能体工作流。适合AI 工程师、RAG 构建者。场景是Agent工具链 · 提示词工作流。能做的事包括用 DataModel 定义结构化输入输出，自动校验类型、用 Program 编排模块 DAG，支持条件分支与循环、用 Reward + Optimizer 实现上下文强化学习。打开 GitHub 自行安装。
能做什么
- 用 DataModel 定义结构化输入输出，自动校验类型
- 用 Program 编排模块 DAG，支持条件分支与循环
- 用 Reward + Optimizer 实现上下文强化学习
原文简介
Use for anything involving the Synalinks neuro-symbolic LM framework (Keras-inspired): DataModel/Field/Input, JSON operators (+ & | ^ ~), synalinks.ops; LanguageModel/EmbeddingModel and provider prefixes; DecisionModel (TypeSafe jev decision models, decision_model=, min_confidence/threshold); the Program class and its four APIs, save/load; modules (Generator, ChainOfThought, SelfCritique, PythonSy
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