构建机器可读本体架构以规范 AI Agent 输出

2026 年 11 月 12 日，DEV Community 的 AI 栏目发布了一篇题为「为 AI Agent 构建正式本体架构而非依赖长提示词」的文章。文章针对 Agent 在业务动作中产生不合法输出的问题指出，长提示词往往难以稳定约束这类行为；更可靠的解决方案是构建包含业务领域规则的机器可读本体架构。

文中举例说，Agent 演示时客户要求退款，Agent 调用正确工具，资金正常流转；上线一周后，它却为从未发货的订单办理了退款，或退款金额大于购买金额，或批准了一名名下无任何下属的“manager”的费用申请。文章认为这些都不是推理失败，模型的推理并无问题，问题在于模型基于业务中并不真实的前提行事，因为系统里没有任何东西告诉它什么是真的。

该议题目前只检索到这一篇报道，尚无后续进展可查，也无从得知是否已有团队或产品实际采用这一架构。