本体论回归：AI智能体如何复兴语义网

本体论回归：为什么AI智能体正在复兴语义网AI工程师正在重新发现本体论，将其作为将概率型智能体保持在确定性边界内的一种方式。

近期AI工程师世界博览会（AIEWF）上最受关注的视频之一，是加州大学伯克利分校计算机科学教授Frank Coyle的20分钟演讲，他目前教授生成式AI和LLM。凭借数十年的经验，Coyle向当今的AI工程师重新介绍了本体论的概念和实践。

Coyle认为，虽然LLM在提供概率推理方面非常有效，但要使智能体系统真正有效，它们需要“逻辑护栏”——他指的是本体论。在计算机科学中，本体论是“对数据结构的描述——知识领域中的类、属性和关系”（牛津语义技术公司精确定义）。

Coyle本人将本体论简单定义为“作为图形的数据”。他补充说，本体论作为一个概念可以追溯到亚里士多德，并在人工智能的整个历史中一直被使用。以图数据库系统闻名的Neo4j公司也在其智能体产品中使用本体论。

在AIEWF的主题演讲中，Neo4j首席执行官Emil Eifrem谈到了三种不同类型的本体论，以实现“更智能的共享基底”来大规模运行智能体。

第一种是面向业务的本体论，描述组织中的关键概念；接下来是技术本体论，Eifrem将其描述为“企业生态系统中所有数据源和数据资产的所有元数据”；最后是执行轨迹，即“来自智能体的运行时信号”。旧物焕新：语义网Frank Coyle认为网络本体论在构建智能体系统时特别有用。

他提到了Schema.org、FOAF、Dublin Core以及其他Web开发者熟悉的本体论——至少是那些有一定资历的开发者。他还提到了“增强技术”，如RDFS（资源描述框架模式）和OWL（Web本体语言）。

使用这些已有本体论的一个好处是，它们已经存在于LLM的训练数据中，因此开发者可以直接提示使用它们——这比从头重新发明本体论要好得多。“这些东西一直存在于我们已做的许多事情背后，”Coyle说，“所以利用这些已经存在的东西。

”作为一个例子，他展示了一个Claude智能体循环，该循环在工具运行后使用本体论来帮助验证LLM的推理。Coyle将概率型智能体与本体论的融合称为“神经符号AI”。

“听起来很花哨，”他说，“但它实际上是神经网络与符号AI的结合——基于规则的系统属于这一类，我们正在组装的知识图谱也属于这一类。”

他重申，神经符号AI代表“一种将LLM保持在护栏内的方法”。本体论的利弊Kingsley Idehen经营着一家名为OpenLink Software的公司，他多年来一直深耕本体论，现在正将其与AI工程结合。

他一直在构建一个使用语义网技术的“智能体工程栈”——包括一个“具有RDF记忆的智能体”。我问Idehen解释本体论的好处。“LLM的美妙之处在于它们是强大的语言处理器，”他回答道。“本体论的美妙之处在于它定义了实体和关系的类型，语言通过这些实体和关系获得可计算的上下文。

两者结合，将语言的表达能力带到了计算的UI/UX栈中。”这很有道理，但如果你做过一段时间的Web开发者，你会知道本体论的挑战：维护和保持更新。这就是为什么1990年代和2000年代基于本体论的“语义网”愿景从未起飞的原因。

当前的AI开发者Prasenjit Sarkar在X上为维护问题提供了一个潜在解决方案，他认为“当智能体将本体论作为自身操作的一部分进行维护，并在遇到边缘情况时更新定义时，维护问题的性质就改变了。

”不过，他补充说，这仍然是一个难题。

尽管存在这些问题，本体论的结构化特性似乎确实与概率型LLM偶尔任性的倾向很匹配。你获得了LLM的强大能力，但本体论会约束它们。

此外，正如Neo4j的Eifrem所解释的，本体论使我们能够从“具有手动连接数据源的厚智能体世界”转向“基于更智能的共享本体论语义层上的薄智能体新世界”。循环与护栏回到Coyle的演讲。他对循环工程也有很好的见解，他指出循环工程在计算机科学中“一直存在”。

当然，问题在于循环可能会中断或以其他方式“脱轨”。同样，这正是本体论系统可以作为概率型LLM护栏的地方。Coyle的一张幻灯片将其称为“围绕无界循环的一组有界规则”。在演讲接近尾声时，Coyle演示了如何使用OWL作为对智能体的检查。

一张幻灯片显示，虽然语言可能模糊，但“OWL公理是机器执行的规则”。他还展示了如何“构建一个基于本体论的推理器，来检查并保持LLM在正轨上——用护栏保持其诚实”。语义共鸣也许本体论开始引起AI工程师的共鸣，因为当前的核心问题是循环工程的质量控制。

我们在AIEWF上看到了这场辩论，许多会议发言人还不愿意完全投入全自动化的“软件工厂”。

从这次活动中学到的一个关键教训是，需要护栏和人类参与循环。此外，看到传统Web技术在AI工程领域复兴也令人着迷，尤其是在2025年“氛围编码”趋势让任何人都能创建软件之后。当然，自那以后人们意识到：我们需要维护这些软件并确保它不会崩溃！

因此，在2026年，我们看到软件工程学科的回归——包括现在网络本体论的复兴，作为保持概率型LLM诚实的一种方式。