引入本体论：构建无幻觉Agent的新设想

本文提出了一种通过“本体论（Ontology）”解决大模型幻觉并推进其工程化落地的新思路。作者指出，当前大模型工程化仍处于极早期阶段，直接通过自然语言进行“提示词工程”交互可能是一个方向性错误，因为大模型本质上是以语言为因子的数学计算，直接输入文字极易导致幻觉和对齐问题。 为了解决这一痛点，作者建议在人类与大模型之间建立一个“转换层”——即由人类构建的、符合现实世界的语义空间。通过将本体论引入 AI Agent，将对话语义通过该层进行转换，从而确保大模型参与计算的所有因子都真实可信。这一设想跳出了传统提示词优化的框架，为攻克大模型在实际业务落地中的可信度难题提供了全新的架构设计启发。