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| Symbolic Network (符号网络) | 2026-05-29 | 2026-05-29 | concept |
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Symbolic Network (符号网络)
Symbolic Network 是 agent-symbolic-learning 的核心抽象：将 Agent Pipeline 建模为可训练的"符号网络"——节点是处理步骤，prompts 和 tools 是"权重"。
精确映射
| 神经网络 | Symbolic Network |
|---|---|
| 计算图 | Agent Pipeline |
| 层 (Layer) | 节点 (Node) |
| 可学习权重 | Prompts + Tools（自然语言字符串 + 函数定义） |
| 前向传播 | Agent 执行 |
| 反向传播 | symbolic-backpropagation |
| 权重更新 | language-gradient → LLM 生成新内容 |
为什么是"符号"
- 优化对象是自然语言和代码，而非浮点数
- "权重"可读、可编辑、可审计
- 更新操作是 LLM 生成新文本，而非
θ ← θ - η∇L
与后续工作的关系
Symbolic Network 是更早期的底层抽象。skill-as-external-state（SkillOpt）和 heuristic-learning 均可视为其具体实例。
相关
- agent-symbolic-learning — 完整框架
- language-gradient — 符号网络的"梯度"