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| Symbolic Back-Propagation (符号反向传播) | 2026-05-29 | 2026-05-29 | concept |
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Symbolic Back-Propagation (符号反向传播)
Symbolic Back-Propagation 是 agent-symbolic-learning 的梯度传播机制：将 language-loss 从 symbolic-network 末节点向前逐节点传播，为每个节点生成 language-gradient。
过程
Forward 轨迹: Node1 → Node2 → ... → NodeN → Output
Backward: Language Loss(NodeN) → LG(NodeN) → LG(Node_{N-1}) → ... → LG(Node1)
每个节点的 Language Gradient 基于下游梯度 + 本节点的操作 + 全局因果分析。
核心优势：Holistic
与 DSPy 等分别优化单个 prompt 的方法不同，Symbolic BP 同时传播到所有节点，考虑 pipeline 级联效应，避免局部最优。
相关
- agent-symbolic-learning — 整体框架
- language-gradient — BP 的产物