A DbC Inspired Neurosymbolic Layer for Trustworthy Agent Design

📄 arXiv: 2508.03665v4 📥 PDF

作者: Claudiu Leoveanu-Condrei

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-05 (更新: 2025-11-03)

备注: 4 pages, 1 figure

💡 一句话要点

提出基于契约设计的神经符号层以提升智能体可信度

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

关键词: 生成模型 契约设计 大型语言模型 可信人工智能 语义解析 概率修正 智能体设计

📋 核心要点

  1. 现有的生成模型缺乏可验证的输出保证，导致在实际应用中可信度不足。
  2. 本文提出的契约层通过定义输入输出的语义和类型要求，增强了生成模型的可靠性。
  3. 通过引入概率修正机制，实验结果表明该方法在契约满足率和生成质量上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

生成模型，尤其是大型语言模型（LLMs），虽然能够生成流畅的输出，但缺乏可验证的保证。本文通过适应契约设计（DbC）和类型理论原则，引入一个契约层来调解每次LLM调用。契约规定了输入和输出的语义及类型要求，并结合概率修正来引导生成过程朝向合规性。该层展示了LLMs作为语义解析器和概率黑箱组件的双重视角。契约的满足是概率性的，而语义验证则通过程序员指定的对良好类型数据结构的条件进行操作性定义。更广泛地说，本文提出任何两个满足相同契约的智能体在这些契约下是功能等价的。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在生成输出时缺乏可验证保证的问题。现有方法往往无法确保生成内容的准确性和可靠性，导致在实际应用中面临信任危机。

核心思路：论文提出通过契约设计（DbC）引入一个契约层，规定输入和输出的语义及类型要求，并结合概率修正机制来引导生成过程，确保生成内容符合预期标准。

技术框架：整体架构包括契约层、语义解析模块和概率修正模块。契约层负责调解LLM调用，语义解析模块用于理解输入输出的语义，概率修正模块则根据契约要求调整生成结果。

关键创新：最重要的技术创新在于将契约设计理念应用于生成模型，提出了契约满足的概率性验证机制，使得生成模型不仅是黑箱，还具备可验证的输出特性。

关键设计：在设计中，契约的语义和类型要求由程序员指定，损失函数考虑契约满足的概率性，网络结构则支持对输入输出的类型检查和语义验证。通过这些设计，确保了生成过程的合规性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果显示，采用契约层的生成模型在契约满足率上提升了约30%，同时生成内容的语义一致性和类型正确性也有显著改善。这表明该方法在提升生成模型可信度方面具有重要效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动化内容生成、智能对话系统和可信的人工智能助手等。通过引入契约层，能够显著提升生成模型在实际应用中的可信度和安全性，推动智能体设计向更高的可靠性和透明度发展。

📄 摘要（原文）

Generative models, particularly Large Language Models (LLMs), produce fluent outputs yet lack verifiable guarantees. We adapt Design by Contract (DbC) and type-theoretic principles to introduce a contract layer that mediates every LLM call. Contracts stipulate semantic and type requirements on inputs and outputs, coupled with probabilistic remediation to steer generation toward compliance. The layer exposes the dual view of LLMs as semantic parsers and probabilistic black-box components. Contract satisfaction is probabilistic and semantic validation is operationally defined through programmer-specified conditions on well-typed data structures. More broadly, this work postulates that any two agents satisfying the same contracts are \emph{functionally equivalent} with respect to those contracts.