自我進化代理人自主獲取科學工具
SciToolAgent-Evo 是一套具本體感知能力的代理人，可在開放世界工作流程中動態探索、評估並整合科學工具。它結合演化記憶、對比式學習與基於 LinUCB 的探索－利用閘門，並在全新的 OpenSciToolBench 基準上取得領先表現。
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更智慧的知識圖譜擷取，避免錯誤合併
這項研究提出一套生產級擷取層，透過本體論導向提示、確定性去重，以及基於嵌入的實體解析，從異質文件建立經驗證的知識圖譜。在情報語料上測試時，搜尋召回率由約 70% 提升至 95%，且沒有發生錯誤合併。
滴普科技：企業級智能體落地實踐
滴普科技趙杰輝探討了「本體大模型」在企業級智能體中的產品化應用。文章強調企業級 AI 的落地並非通用模型的簡單延伸。
神經符號本體約束企業AI代理
在FAOS中推出神經符號架構，使用三層本體約束LLM，減少幻覺並確保企業合規。於五個產業進行600次評估，於準確度、合規性和一致性超越基準。貢獻包括本體模型、耦合分類法及650+代理的生產部署。
Palantir的AI驅動盈利逆轉
Palantir靠大量工程師部署的本體論平台熬過20年虧損，2023年起在大模型浪潮中實現盈利。CEO Alex Karp哲學強調人機共生而非代碼。本體論抽象國防、金融等複雜領域，支持因果推理。
通往AI驅動的組織，「髒活累活」是必經之路
Gartner 預測，到 2030 年，語義層將成為關鍵 AI 基礎設施，使用者可降低 40% 的返工成本。Palantir 的 Ontology 透過將原始資料轉譯為業務邏輯，實現低幻覺 AI 代理。企業必須先行處理資料治理以解鎖 AI 潛力。
Snowflake Cortex Agents 採用本體驅動推理
本文說明 Snowflake Cortex Agents 如何運用本體驅動推理理解商業概念與關係。文章介紹一套將 Agent 行為建立在結構化商業知識上的實務方法。
用於主權企業語言模型的本體增強蒸餾技術
本研究探討利用本體增強蒸餾技術，將 Qwen3.6-27B 調整為適用於受監管金融機構的模型。研究評估了其在專業任務上的表現，並提供了一種用於企業代理路由的診斷方法。
TOTEN：針對技術性葡萄牙語文本的本體論標記化
TOTEN 是一個基於知識的標記化框架，它以本體論分類取代了標準的字節對編碼 (BPE)，以保持物理量和技術符號的語義完整性。在巴西葡萄牙語的數值重建和維度準確性方面，其表現顯著優於 Quantulum3 等現有基準。
BoxLitE：用於忠實知識庫嵌入的凸優化方法
BoxLitE 是一種針對 DL-Lite^H 的新型知識庫嵌入模型，利用凸優化將概念映射到凸區域。此方法透過將一般概念映射到包含特定概念的較大區域，確保了層級結構的忠實表示。