SymAgent: A Neural-Symbolic Self-Learning Agent Framework for Complex Reasoning over Knowledge Graphs
作者: Ben Liu, Jihai Zhang, Fangquan Lin, Cheng Yang, Min Peng, Wotao Yin
分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-02-05 (更新: 2025-02-18)
💡 一句话要点
提出SymAgent，通过神经-符号自学习框架增强LLM在知识图谱上的复杂推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 知识图谱 大型语言模型 神经符号推理 自学习 智能体 复杂推理 知识图谱补全
📋 核心要点
- 现有方法忽略了知识图谱（KG）的不完整性，并且将KG视为静态存储库，忽略了KG中固有的逻辑推理结构。
- SymAgent将KG视为动态环境，通过Agent-Planner提取符号规则指导问题分解，Agent-Executor整合KG和外部信息解决KG不完整问题。
- 实验结果表明，SymAgent使用较弱的LLM即可达到甚至超过现有方法的性能，并且能够识别缺失的三元组，促进KG自动更新。
📝 摘要（中文）
针对大型语言模型（LLM）在解决复杂推理问题时容易产生幻觉的问题，本文提出了一种创新的神经-符号智能体框架SymAgent，旨在实现知识图谱（KG）与LLM之间的协同增强。SymAgent将KG视为动态环境，并将复杂推理任务转化为多步交互过程，使KG能够深入参与推理过程。该框架包含Agent-Planner和Agent-Executor两个模块。Agent-Planner利用LLM的归纳推理能力从KG中提取符号规则，指导高效的问题分解。Agent-Executor自主调用预定义的操作工具，整合来自KG和外部文档的信息，解决KG不完整的问题。此外，本文设计了一个包含在线探索和离线迭代策略更新阶段的自学习框架，使智能体能够自动合成推理轨迹并提高性能。实验结果表明，使用较弱LLM骨干网络（即7B系列）的SymAgent能够产生优于或可与各种强大基线相媲美的性能。进一步的分析表明，我们的智能体可以识别缺失的三元组，从而促进自动KG更新。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在知识图谱（KG）上进行复杂推理时容易产生幻觉，导致错误结果的问题。现有方法主要存在两个痛点：一是假设所有答案都包含在KG中，忽略了KG的不完整性；二是将KG视为静态存储库，忽略了KG中蕴含的逻辑推理结构。
核心思路：论文的核心思路是将KG视为一个动态环境，并将复杂的推理任务转化为一个多步交互的过程。通过让KG深度参与到推理过程中，利用LLM的归纳推理能力和KG的结构化知识，实现二者的协同增强，从而提高推理的准确性和可靠性。
技术框架：SymAgent框架主要包含两个模块：Agent-Planner和Agent-Executor。Agent-Planner利用LLM的归纳推理能力从KG中提取符号规则，用于指导问题分解，将复杂问题分解为更小的子问题。Agent-Executor则负责自主调用预定义的操作工具，整合来自KG和外部文档的信息，以解决KG不完整的问题。此外，还有一个自学习框架，包含在线探索和离线迭代策略更新两个阶段，用于自动合成推理轨迹并提高智能体的性能。
关键创新：SymAgent的关键创新在于其神经-符号结合的自学习框架，它将LLM的推理能力与KG的结构化知识相结合，并通过自学习的方式不断优化推理策略。与现有方法相比，SymAgent能够更好地处理KG的不完整性，并且能够利用KG中蕴含的逻辑推理结构。
关键设计：Agent-Planner使用LLM进行规则提取和问题分解，具体实现方式未知。Agent-Executor通过预定义的操作工具与KG进行交互，操作工具的具体内容未知。自学习框架采用在线探索和离线迭代策略更新的方式，具体的策略更新算法和损失函数未知。论文中使用了7B系列的LLM作为骨干网络，具体的LLM选择和参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用7B系列LLM的SymAgent在复杂推理任务上取得了优于或可与各种强大基线相媲美的性能。更重要的是，SymAgent能够识别知识图谱中缺失的三元组，这表明其具有自动更新和完善知识图谱的能力。具体的性能提升幅度未知，需要查阅原文。
🎯 应用场景
SymAgent可应用于智能问答、知识图谱补全、推荐系统等领域。通过增强LLM在知识图谱上的推理能力，可以提高问答系统的准确性和可靠性，自动补全知识图谱中的缺失信息，并为推荐系统提供更准确的知识支持，从而提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Recent advancements have highlighted that Large Language Models (LLMs) are prone to hallucinations when solving complex reasoning problems, leading to erroneous results. To tackle this issue, researchers incorporate Knowledge Graphs (KGs) to improve the reasoning ability of LLMs. However, existing methods face two limitations: 1) they typically assume that all answers to the questions are contained in KGs, neglecting the incompleteness issue of KGs, and 2) they treat the KG as a static repository and overlook the implicit logical reasoning structures inherent in KGs. In this paper, we introduce SymAgent, an innovative neural-symbolic agent framework that achieves collaborative augmentation between KGs and LLMs. We conceptualize KGs as dynamic environments and transform complex reasoning tasks into a multi-step interactive process, enabling KGs to participate deeply in the reasoning process. SymAgent consists of two modules: Agent-Planner and Agent-Executor. The Agent-Planner leverages LLM's inductive reasoning capability to extract symbolic rules from KGs, guiding efficient question decomposition. The Agent-Executor autonomously invokes predefined action tools to integrate information from KGs and external documents, addressing the issues of KG incompleteness. Furthermore, we design a self-learning framework comprising online exploration and offline iterative policy updating phases, enabling the agent to automatically synthesize reasoning trajectories and improve performance. Experimental results demonstrate that SymAgent with weak LLM backbones (i.e., 7B series) yields better or comparable performance compared to various strong baselines. Further analysis reveals that our agent can identify missing triples, facilitating automatic KG updates.