摘要
以大型语言模型（LLM）为核心的智能代理需要通过知识图谱和本体获取民主化且高质量的企业数据，才能像人类一样有效且可靠地工作。然而，人类具备不可替代的责任感，这点机器无法企及。
关键点概览 (Key Takeaways)
- 实时、准确、上下文一致的数据访问：智能代理的决策效率依赖于获取一致、可靠且实时的企业数据。
- 本体的重要性：本体为智能代理提供结构化的企业知识框架，避免产生幻觉（hallucinations），提升理解精准性。
- 神经符号 GenAI 结合：将 LLM 与本体相结合的神经符号 AI 能增强代理的可靠性，同时支持更复杂的推理能力。
- 更强的查询鲁棒性：通过本体推理（如类树和属性树扩展），代理能在应对模式变化和数据结构漂移时表现得更具韧性。
- 代理驱动的本体创建：相比传统方法，代理创建本体的过程显著缩短了开发时间并降低了成本。
- 人类责任不可替代：重点应放在代理辅助完成部分人类任务，而非取代人类，因人类的责任感无法被复制。
- AI 和数据质量间的良性循环：AI 的使用与数据质量的提升相辅相成，二者互相促进。
正文
企业数据态势的智能体视图
NeuroSymbolic AI 的数据模型
这种融合实现了更复杂的推理，利用了学习到的模式和正式的业务逻辑。
但是，本体论能够为智能体提供何种“高级推理”支持呢？在《星狗语音盒愿景》一文中，我们曾讨论过多重期望和大海捞针的问题。
让我们退后一步。关于招聘代理将候选人提供给招聘代理，而面试代理则与两者互动，有很多讨论。当然，为什么不呢？
