textgrad

TextGrad 是一个基于大语言模型的文本梯度自动优化框架，实现类反向传播的文本反馈驱动优化。其核心功能是将自然语言反馈（如 LLM 生成的错误分析）建模为可微分的‘文本梯度’，支持自定义损失函数与参数化提示的端到端优化；技术上采用类 PyTorch 的 API 设计，并通过 LiteLLM 集成多平台 LLM（如 GPT-4o、Gemini、Claude 等），支持缓存与跨模型调度。适用于提示工程调优、LLM 驱动的程序合成、自动化测试反馈迭代等需语言级优化信号的 AI 系统开发场景。