今天聊一下我们的Harness技术底座。
因为前面我在讲AI赋能的时候，更多的都是在谈我的本体建模规范，包括本体建模平台，我的基于本体驱动的AI原生智能体的构建平台。但是实际在我们整体的AI整体的解决方案里面，我把它分为了四个关键层次。
第一个最下面的就是Harness的技术底座，在上面是我们的本体模型和本体建模规范。基于本体驱动，在上面又分为了左和右两个关键的部分。左边部分是从0到1，基于本体模型驱动去构建一个完整的AI原生应用，或者叫AI智能体应用。右边是当你已经有了IT系统，或者是已经有了数据以后，你怎么样对已有的IT系统去进行意向和蒸馏？让它形成一个独立的SKILL技能包，实现业务能力到大模型的接入。包括你怎么样基于一个已有的数据库，你自动地去发起相关的智能的数据探索和数据分析。
最上面才是实际最终的用户能够看到的一个智能体的服务门户。在这个门户上面，它可以智能地去进行对话，或者是自己安装适合的技能包，或者是相关的插件工具。
所以在整个架构层次里面，大家可以简单理解，Harness技术底座就是核心的骨骼，本体模型是里面的血管。而上面的本体应用的开发平台或智能分析平台则是它相应的肌肉的能力。
如果大家谈到Harness基础底座，谈得比较多的就是类似于上下文管理，记忆存储状态和会话管理，多智能体并行和协同的支持，精准的语义和意图识别，安全可控，可观测性等。
所有的内容其实都是在核心的Harness技术底座里面。要想把本体驱动和本体建模这套工具推到组织级或者是工程级去应用，那么这个技术底座就相当的重要。
我举两个场景来简单地说明一下。
第一个是AI辅助本体建模例子。大家都知道，我构建了一套M1到M7的本体建模规范，它可以基于一个软件需求文档，或者是通过需求探索以后，将软件需求转化为一个本体模型。那么你如何去保证同样一个软件需求，通过AI辅助去做转换的时候，每次转出来的本体模型基本上是一致的。那么这个时候其实就涉及到底层的Harness技术工程的能力，包括精准的语义识别，包括转换以后你应该做的一致性和交叉性的验证。
第二个例子是AI辅助数据分析推理的例子，前面我也讲过，通过本体建模去做相关的数据分析和探索。那么在这个时候就会出现，我拉取出来的实际的数据可能超过上万行的数据。那我将上万行的数据加上我的本体语音规范，一同打包投喂给大模型的时候，往往超过了大模型上下文的限制。即使没有超过，你也会发现大模型做到后面的分析的时候，越朝后面做越偷懒，幻觉越严重。
那么在这种情况下面，你究竟应该怎么做？如果是简单地去做本体模型的业务语义的压缩，你会发现压缩以后，实际后面出来的数据分析结果基本上没法用。好了，除了压缩以外，你可能还需要去考虑这么大的数据量，怎么样去进行分段的处理，或者叫分段的推理。那么这一些共性的一些技术能力，我们仍然把它放到Harness平台里面去。包括还有很多类似于中间过程的记忆存储。有一些工作适合通过多智能体并行的，这些能力全部要体现到Harness技术平台。有了这个技术平台才能够确保你整个本体建模更加的精准，更加的适合用到组织级工程级的一个环境。
好了，对于具体整个本体建模，包括上层的AI原生应用开发平台，怎么样更好地跟Harness平台做集合？后续我还需要专门分享相关的操作演示视频给大家做详细的讲解。
