主要观点：

• Predibag 即基于谓词的代理，在计算机领域常进行类似复活“死数据”的操作，如将 numpy 与 Fortran 联系起来，计算机科学中半死的想法能获新生，如将 AI 模型置于基于代理的架构中能提升性能。
• 基于代理的架构旨在规划分析的不同阶段，生成可能的答案并迭代修正，目标是遍历图找到解决方案路径，Prolog 是用于遍历分析图的已知语言，其通过变量统一和回溯工作。
• Tamgu 是一种混合了多种编程方式的语言，可将类似 Prolog 的推理引擎与 Python 语言结合，能统一函数中的变量，还可创建包含方法的复杂数据结构用于 RAG 系统，其中可自定义比较帧实例的平等函数。
• 介绍了用 Tamgu 实现简单 RAG 系统的示例，包括创建表示文档的帧、语义搜索、生成响应等步骤，展示了 Tamgu 与谓词引擎结合的强大功能。
• Tamgu 允许在谓词中直接执行 Python 代码，能指定变量提取 Python 执行结果，若执行失败可触发纠正过程，创建稳健自纠错系统。
• Prolog 作为用于代理架构的语言，具有声明性、回溯搜索、知识表示、与现代 AI 技术集成、透明可解释、多代理协作等优势，基于 Prolog 的代理架构能提供独特的智能系统构建框架。
• 结论认为 Prolog 基代理架构有独特优势，Tamgu 基代理在解释性、动态知识表示等方面有价值，Prolog 在大语言模型时代有新可能。

关键信息：

• Predibag 相关操作及示例，如 numpy 与 Fortran 的联系。
• 基于代理架构的目标及作用，Prolog 的工作原理及示例。
• Tamgu 的语言特点、与 Python 的结合及用于 RAG 系统的示例。
• Tamgu 中执行 Python 代码的方式及相关示例。
• Prolog 用于代理架构的优势，如声明性、回溯等。

重要细节：

• Prolog 由 Alain Colmerauer 和 Philippe Roussel 在 20 世纪 70 年代初于马赛大学发明，80 - 90 年代达高峰后因 AI 冬季等原因逐渐被遗忘。
• Tamgu 中函数可通过 vprompt 调用外部 API 并接收响应，通过 extractcode 提取代码，execution 运行 Python 代码。
• 在 RAG 系统示例中，通过 Vectordb 帧计算句子的嵌入，利用自定义平等函数进行语义搜索，结合 LLM 生成响应。
• Tamgu 中调用谓词时，接收变量类型影响推理引擎处理查询的方式，vector返回多个解，?:-寻找单个解，Boolean检查真假。
• Prolog 用于代理架构的优势在逻辑推理、规则系统、回溯搜索、知识表示、与现代技术集成、透明可解释、多代理协作等方面体现。