内容简介:
本体并非单纯的数据建模技术,而是智能体理解业务、调用工具与实施控制的语义层。Palantir“平台+FDE”的双螺旋证明了其价值,却也高度依赖长期资本、高端研发与深度交付。中国企业软件预算有限,常将 FDE 视为一次性实施,导致平台研发与交付人才投入难以持续,陷入低价定制循环。OpenBKN 尝试探索另一条路径:以开源本体平台沉淀通用能力,以生态化 FDE 服务连接行业实践,让语义资产可复用、交付经验可扩散。我们的愿景是成为全球企业与开发者共同信赖的开源本体生态,让每家企业都用得好、用得起本体平台。
演讲提纲:
1. 企业 Agent 落地的真实难题:数据、规则、权限和流程分散,单靠 RAG 与提示词难以稳定支撑业务行动
2. OpenBKN 的建模方法:以“对象—关系—风险—行动”描述业务语义,将数据、规则和操作边界显式化
3. 运行时实现:按任务动态装载业务上下文,连接数据与工具,并在执行中加入权限、风险控制和证据追溯
4. 开源实践演示:从一个具体业务场景出发,展示本体建模、数据连接、Agent 调用与执行链路;同时介绍现有 HR 场景样本和公开基准验证
5. 项目现状与共建方向:OpenBKN 仍处于早期开源阶段,期待与行业伙伴共建可复用的行业本体、样例和交付方法
听众收益:
1.获得一套将企业业务知识转化为 Agent 可用语义层的具体建模与工程路径。
2.理解本体如何补足 RAG/提示词在业务规则、行动约束、权限治理与可追溯性上的不足。
3.可基于开源代码、SDK 与公开样例,快速判断并启动一个小范围的企业 Agent 验证场景。
现任上海思可为智能科技有限公司 CEO,拥有 20 年数据管理、数据智能领域经验,曾领导 200 人以上精益产品研发团队,带领 AnyShare 进入 Gartner 内容协作平台魔力象限,并主导创立北方大数据交易中心。