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anteriorai/symbolic-reasoning — .srg ポリシーグラフと根拠トレース

anteriorai/symbolic-reasoning は、エージェントのポリシー規則を記号グラフとして処理し、判断の経路を記録する Python ライブラリである。

リポジトリ情報anteriorai/symbolic-reasoning ↗

anteriorai/symbolic-reasoning は、エージェントのポリシー規則を記号グラフとして処理し、判断の経路を記録する Python ライブラリである。

GitHub の説明: Policy-adherent, auditable reasoning for AI Agents.

スター
★ 11
フォーク
0
言語
Python
ライセンス
Apache-2.0
最新リリース
@anteriorai/srg-parser@0.7.0
原文を見る ↗GitHub で見る ↗

anteriorai/symbolic-reasoning で確認できる最新リリースは @anteriorai/srg-parser@0.7.0 である。このリポジトリは、エージェントがポリシー規則を漏らしたり、誤って適用したりする問題を取り扱う Python ライブラリだ。ポリシーの判断をモデルの応答だけに委ねず、規則を記号論理として処理する方式である。ただし、提供された情報には、このリリースで何が変わりandisのかを示す具体的な変更項目はない。

ポリシーは .srg 言語でグラフの 형태로表現される。ケースの事実はエージェントまたは外部の判断器が提供し、ライブラリはそれを基に次の問いと結果を決定し、判断の経路を記録する。ソルバーが問いかけるオラクルは、ケースの事実に応答する判断主体を意味する。この構成は、規則を定めるポリシーファイルとケースごとの事実判断を分けて処理することに重点を置いている。通常の作業フローとして実行することも、ツール呼び出しとしてエージェントに接続することもでき、ツールサーバは MCP で提供される。リポジトリの言語は Python、ライセンスは Apache-2.0 である。FACTS に記録されたスター数は 11 だ。

API は 1.0 未満で、研究段階と説明されている。提供された情報には、規則の漏らしや誤適用をどれだけ減らせるかを示すベンチマークもない。したがって、ポリシー規則を記号グラフとして処理し経路を記録する設計は確認できるが、実際の効果の大きさや安定性まで判断できる根拠は不足している。