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Poml is a prompt management framework and templating engine designed for authoring, versioning, and rendering structured prompts for large language models. It uses a semantic markup language to organize prompts into reusable templates, combining them with dynamic context and data to generate formatted inputs. The system distinguishes itself by decoupling core prompt logic from final presentation through a stylesheet-based approach. It provides a dedicated JSON schema output generator to enforce strict, machine-parsable model responses and a configuration interface for managing function tool s

这是一个用于 LLM 代理技能迭代优化和验证的框架。它充当代理能力编排器和提示词优化器，利用评估框架通过加权准则和自动化重写来衡量性能。 该系统通过闭环优化周期脱颖而出，该周期采用独立评审代理以防止锚定效应，并采用基于棘轮（ratchet-based）的版本控制机制，如果更改未能提高基准分数，则自动恢复更改。它还具有探索性结构重写功能，以在增量调优停滞时克服局部最优解。 该平台涵盖了广泛的功能，包括多维技能评估、用于量化执行提升的性能基准测试，以及用于手动验证代码差异的人机协作监督门控。它通过基于状态的历史跟踪和视觉性能卡的生成来保持可观测性。