DeepClause: Programmierbare, nachvollziehbare KI-Systeme mit Prolog-DML
DeepClause verbindet deklaratives Prolog mit LLM-generiertem Code, um programmierbare, nachvollziehbare und wiederholbare KI‑Systeme zu schaffen, die die Unsicherheit von reinen Agenten umgehen.
Key Takeaway
DeepClause verbindet deklaratives Prolog mit LLM‑generiertem Code, um programmierbare, nachvollziehbare und wiederholbare KI‑Systeme zu schaffen, die die Unsicherheit von reinen Agenten umgehen.
Motivation
- Unzufriedenheit mit aktuellen LLM‑Anwendungen (RAG‑Sätze, Chatbots, Agenten) wegen Unzuverlässigkeit, inkonsistenter Ergebnisse und fehlender Kontinuität bei leicht veränderten Eingaben.
Problem
Agenten‑Modelle erzeugen oft unvorhersehbare Tool‑Aufrufe, unendliche Schleifen und hohe Token‑Kosten; statische Orchestrierungen sind vorhersehbar, aber wie klassische Programmierung.
Lösung
DeepClause nutzt ein Domain‑Specific Language (DML) basierend auf Prolog, das von LLMs kompiliert wird. Der LLM übersetzt strukturierte Englisch‑Prompts in DML‑Code, wodurch deterministischer, nachvollziehbarer Ablauf entsteht.
Architektur
- Meta‑Interpreter (SWI‑Prolog) führt DML aus, überwacht Ausführung, speichert globale Zustände (Sitzungs‑ID, Konversations‑Speicher, Parameter).
- DML enthält Prolog‑Logik, deklarative Regeln und soft predicates, die von LLMs interpretiert werden.
- UI/CLI/Electron‑App: Eingabe strukturierter Prompts, automatisches Kompilieren zu DML, Ausführen und Debugging.
Vorteile
- Reproduzierbare Ergebnisse (Code statt dynamischer Agentenentscheidungen).
- Nachvollziehbarkeit & Audit‑Trail durch Meta‑Interpretation.
- Möglichkeit, Code formal zu prüfen (Verifizierbarkeit in Prolog).
- Hohe Wiederverwendbarkeit (agentielle Pfade können in statischen DML‑Programmen gespeichert werden).
Begrenzungen
- Eingeschränkte Flexibilität/Adaptivität im Vergleich zu reinem Agenten‑Ansatz.
- Erfordert zunächst eine klare Vorstellung vom Ziel, um einen strukturierten Prompt zu erstellen.
Entwicklungsweg
Ursprüngliche Entwicklung mit 2000 Zeilen “hässlicher” Prolog‑Code, später von Agenten angepasst. Einsatz neuester LLM‑Agenten (Claude 4.5 Sonnet, Opus).
Zukünftige Ideen
- DML als Skill in Claude Code einbinden.
- Framework für spec‑driven Development auf DML‑Basis.
- Kombination von Prolog‑DCG‑Grammatiken mit LLMs.
- Weitere Möglichkeiten zur Integration und Erweiterung.
Verfügbarkeit
DeepClause als JavaScript‑WASM‑Runtime, CLI und Electron‑App, GitHub‑Repository bereit.
Related queries
- Wie funktioniert die Kompilierung strukturierter Prompts in DML bei DeepClause?
- Welche Vorteile bietet ein Prolog‑basierte DML gegenüber traditionellen LLM‑Agenten?
- Wie kann DeepClause die Reproduzierbarkeit von KI‑Applikationen sicherstellen?