Imp: declarative self-improving language-model programs for Elixir/BEAM
原文链接: https://github.com/deepfates/imp
作者: deepfates
发布时间: 2026-09-27
源: arXiv外部扫描 (2026-09-28)
摘要
deepfates/imp 是把 DSPy 全量移植到 BEAM（Elixir/Erlang 虚拟机）上的项目：开发者用 signature 声明"输入 输出字段"（如 issue -> kind: enum[bug,feature,question], summary），由 Imp 生成 prompt解析并做字段校验，全程不需要手写提示词或解析器；predict / chain_of_thought / react 三种模块风格覆盖单次推理与多步 tool 调用；BEAM 上的 agent 是独立进程，自带 state可被 supervisor 接管优化器侧覆盖 GEPA（读失败重写指令）LabeledFewShot / BootstrapFewShot（挑样例）MIPROv2（搜索指令+样例组合）SIMBA（从自身尝试里学规则与样例）以及 fine-tuning / GRPO，且优化产物可读可存为 JSON可走 diff reviewImp.call/2 在调用者进程跑，Imp.start_run/3 把同一程序跑成独立 supervised 进程，配合 authorize 回调可以细粒度允许/拒绝每一次 tool call是声明式 LLM 编程范式向 Erlang 生态落地的代表作
English Summary
Imp is a full port of DSPy to the BEAM: developers declare typed signatures (e.g. issue -> kind: enum[bug,feature,question], summary), Imp builds prompts and checks responses, with predict/chain_of_thought/react modules for single-call reasoning or tool-using agents that run as supervised processes. Optimizers include GEPA (read failures, rewrite instructions), LabeledFewShot/BootstrapFewShot, MIPROv2, SIMBA, fine-tuning, and GRPO, with human-readable diffable artifacts; Imp.start_run/3 exposes per-tool-call authorization callbacks for supervised execution.
为什么值得关注
把 DSPy 整套声明式 + 优化器范式搬到 BEAM：Elixir 生态第一次有了 process-friendly 的 LLM 编程模型