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本文介绍了MOOSEDev，一个面向编程智能体的神经符号记忆系统，该系统使用本体来结构化项目知识，并展示了在处理架构决策和理由方面，相较于向量记忆工具具有更优的检索性能。
ANCHOR-RE是一种智能体神经符号框架，它将本体引导推理和外部知识锚定集成到LLM推理中，用于生物医学关系抽取，无需微调即可在多个基准上提升F1分数。