生成式本体：当结构化知识学会创造

传统本体擅长描述领域结构，但无法生成新颖的工件。大语言模型可以流畅地生成，但产生的输出缺乏结构有效性、没有组件的幻觉机制、没有最终条件的目标。我们引入生成本体论，一个综合了这些互补优势的框架：本体提供语法；大语言模型提供创造力。生成本体将领域知识编码为可执行的 Pydantic 模式，通过 DSPy 签名约束 LLM 生成。多智能体管道为不同的本体领域分配专门的角色：机制架构师设计游戏系统，主题编织者集成叙述，平衡评论家识别漏洞。每个特工都带着专业的“焦虑”，阻碍了肤浅的、令人愉快的产出。检索增强生成以现有范例的先例为基础进行新颖设计，而迭代验证则确保机制和组件之间的一致性。我们通过 GameGrammar 演示了该框架，GameGrammar 是一个用于生成完整桌面游戏设计的系统。给定主题提示（“生物发光真菌在洞穴生态系统中竞争”），该管道会生成结构完整、可玩的游戏规范，其中包括机制、组件、胜利条件和设置说明。这些输出满足本体论约束，同时保持真正的创造力。这种模式不仅适用于游戏。任何具有专家词汇、有效性约束和积累范例（音乐创作、软件架构、烹饪艺术）的领域都是生成本体论的候选者。我们认为，约束并不限制创造力，而是使创造力成为可能：就像语法使诗歌成为可能一样，本体论使结构化生成成为可能。