企业级智能体系统中的本体约束神经推理：面向领域扎根AI Agent的神经符号架构

企业对大语言模型 (LLM) 的采用受到幻觉、领域漂移以及无法在推理层面强制执行监管合规性的限制。我们提出了一种在 Foundation AgenticOS (FAOS) 平台内实现的神经符号架构，该架构通过本体约束的神经推理来解决这些限制。我们的方法引入了一个三层本体框架——角色、领域和交互本体——为基于 LLM 的企业代理提供正式的语义基础。我们形式化了不对称神经符号耦合的概念，其中符号本体知识限制了代理输入（上下文组装、工具发现、治理阈值），同时提出了扩展这种耦合以约束代理输出（响应验证、推理验证、合规性检查）的机制。我们通过对照实验（跨五个行业运行 600 个实验：金融科技、保险、医疗保健、越南银行业和越南保险）来评估该架构，发现本体耦合代理在指标准确性（p < .001，W = .460）、监管合规性（p = .003，W = .318）和角色一致性（p < .001，W = .318）和角色一致性（p < .001，W = .460）方面显着优于未接地代理。 .614），在大语言模型参数知识最薄弱的地方，改进最大——特别是在越南本土领域。我们的贡献包括：(1) 正式的三层企业本体模型，(2) 神经符号耦合模式的分类，(3) 通过 SQL 下推评分发现本体约束工具，(4) 提出的输出端本体验证框架，(5) 逆参数知识效应的经验证据，即本体基础值与领域的 LLM 训练数据覆盖范围成反比，以及 (6) 服务于 21 个垂直行业的生产系统650+ 代理商。