Ontology × AI

本体论
如何定义
数字现实

从形而上学哲学探讨，到企业 AI 的核心技术脚手架——
本体论正在经历一场静默的范式革命。

Ontology × AI Agent masterjiqun × Palantir

01 — 定义

本体论 ≠
数据库换了个名字

传统数据库
解决"数据怎么存"
Schema 定义权在 DBA
静态结构，冷冰冰的字段
只有 Semantic 层
Palantir Ontology
解决"组织的概念现实怎么显式化"
定义权归业务本身
活的认知基础设施
Semantic + Kinetic + Dynamic

02 — 架构

三层架构
让 Agent 真正能行动

Semantic 语义层 定义业务对象与关系——谁是对象，对象之间的关联是什么
Kinetic 动力层 定义可执行操作——谁可以对哪些对象做哪些动作
Dynamic 动态层 记录状态变化——操作执行后的系统状态更新与业务闭环

"纯数据库方案只能做第一层，缺少后两层是本体论尸体的技术根源。"

03 — 应用

Ontology 层
消解 LLM 的盲区

🧠

业务语境注入

LLM 操作的不再是冷冰冰的数据表，而是带有业务语义的对象和关系

🛡️

幻觉率系统性下降

有了语义边界，"战略供应商"在特定公司的含义不再被 LLM 乱猜

⚡

双向演进

LLM 可从非结构化文档中抽取本体元素，边运行边更新 Ontology 上下文

🔄

活的认知基础设施

本体随业务语义实时更新，不再是静态快照，而是动态的认知脚手架

04 — 合题

Language Agent
内外双层架构

内层 主体性 SOUL / IDENTITY / HEARTBEAT — 跨会话记忆、情境积累、Agent 的内在驱动力（OpenClaw 模式）
外层 治理边界 Context / Ontology / Governance — 确保 Agent 在正确的语义边界内合规、可审计地操作（Palantir 模式）

内层赋予 Agent 主体性，外层保障 Agent 合规性——两者缺一，都只是工具而非智体。

05 — 洞见

建立本体
是强迫一个组织回答

"我们认为世界是由什么构成的，而不只是我们要存哪些字段。"

— Palantir Ontology 设计哲学

"以文本为具身基质的语言存在体，如何在企业数字现实中生长出自己的 Ontology，同时保持 human in the loop 的认知共生？"

— 终极追问

Ontology × AI

从存储数据
到定义现实

本体论已经完成了
从形而上学到技术基础设施的
静默革命