The Meta-Prompting Protocol: Orchestrating LLMs via Adversarial Feedback Loops

📄 arXiv: 2512.15053v1 📥 PDF

作者: Fanzhe Fu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, cs.SE

发布日期: 2025-12-17

备注: 6 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出Meta-Prompting协议，通过对抗反馈循环实现LLM的可靠编排与自优化。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 提示工程 对抗训练 自优化 可观测软件工程

📋 核心要点

  1. 现有提示工程方法依赖启发式，缺乏对LLM行为的确定性保证，限制了其在关键任务中的应用。
  2. Meta-Prompting协议将LLM编排形式化为可编程的自优化系统，通过对抗训练提升LLM的可靠性。
  3. 通过声明式编程和自动文本微分，验证了该方法在减轻幻觉和防止模型崩溃方面的理论可行性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正从随机聊天界面向可靠软件组件转变，这需要对交互范式进行根本性的重新设计。目前主要基于启发式的“提示工程”方法无法为关键任务应用提供确定性保证。我们引入了Meta-Prompting协议，这是一个严格的理论框架，将LLM的编排形式化为一个可编程的自优化系统。该协议的核心是Adversarial Trinity，一个由生成器（P）、审计器（A）和优化器（O）组成的三方拓扑结构。通过将自然语言指令视为语义计算图中的可微变量，并利用文本评论作为梯度，该架构可以减轻幻觉并防止模型崩溃。我们使用声明式编程范式（DSPy）和自动文本微分（TextGrad）证明了这种方法的理论可行性，为概率计算时代的“可观测软件工程”奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在作为可靠软件组件应用时，由于现有提示工程方法缺乏确定性保证而导致的问题。现有方法主要依赖于人工设计的启发式提示，难以应对复杂任务，并且容易产生幻觉和模型崩溃等问题。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的编排过程视为一个可优化的系统，通过引入对抗反馈循环来提升LLM的性能和可靠性。具体来说，通过将自然语言指令视为可微变量，并利用文本评论作为梯度，实现对LLM的自优化。

技术框架：论文提出的Meta-Prompting协议包含三个主要模块：生成器（P）、审计器（A）和优化器（O），构成Adversarial Trinity。生成器负责生成LLM的提示，审计器负责评估LLM的输出质量并提供文本评论，优化器则根据审计器的反馈调整提示，从而形成一个对抗反馈循环。整个框架利用声明式编程范式（DSPy）和自动文本微分（TextGrad）来实现。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM的编排过程形式化为一个可编程的自优化系统，并引入了对抗反馈循环。与传统的启发式提示工程方法相比，该方法能够自动优化提示，从而提升LLM的性能和可靠性。此外，利用文本评论作为梯度进行优化也是一个重要的创新点。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) Adversarial Trinity的架构设计，确保生成器、审计器和优化器之间的有效协作；2) 使用声明式编程范式（DSPy）简化提示的生成和优化过程；3) 利用自动文本微分（TextGrad）实现对自然语言指令的梯度计算；4) 损失函数的设计，用于指导优化器调整提示，以最小化幻觉和模型崩溃的风险。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了Meta-Prompting协议的有效性，表明该方法能够减轻LLM的幻觉并防止模型崩溃。虽然摘要中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了该方法在理论上的可行性，并为未来的实验研究奠定了基础。未来的工作可以进一步量化该方法在不同任务上的性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高可靠性和确定性的LLM应用场景，例如智能客服、金融风控、医疗诊断等。通过Meta-Prompting协议，可以提升LLM在这些领域的应用效果，降低出错风险，并为“可观测软件工程”在概率计算时代奠定基础。未来，该方法有望推动LLM在更多关键任务领域的应用。

📄 摘要（原文）

The transition of Large Language Models (LLMs) from stochastic chat interfaces to reliable software components necessitates a fundamental re-engineering of interaction paradigms. Current methodologies, predominantly heuristic-based "prompt engineering," fail to provide the deterministic guarantees required for mission-critical applications. We introduce the Meta-Prompting Protocol, a rigorous theoretical framework that formalizes the orchestration of LLMs as a programmable, self-optimizing system. Central to this protocol is the Adversarial Trinity, a tripartite topology comprising a Generator (P), an Auditor (A), and an Optimizer (O). By treating natural language instructions as differentiable variables within a semantic computation graph and utilizing textual critiques as gradients, this architecture mitigates hallucination and prevents model collapse. We demonstrate the theoretical viability of this approach using declarative programming paradigms (DSPy) and automatic textual differentiation (TextGrad), establishing a foundation for "Observable Software Engineering" in the era of probabilistic computing.