← 返回首页
Ontology企业整体·Ontology
企业上下文本体
参考 Palantir Ontology 的思路——为企业构建一份数字孪生：把业务对象、流程、权限、动作与既有数据统一沉淀成 Agent 可直接消费的运行时模型。我们提供从顶层设计到落地实施的产品与服务，让原本只活在人脑和文档里的业务规则第一次以稳定形式沉淀下来。
适用场景
这些症状听起来熟悉吗？
- 01买了模型 API，业务方却说 Agent 「答非所问」——因为它读不懂你们的业务对象
- 02RAG 拉回来一堆文档，Agent 却依然做不出准确决策
- 03已经有数据中台或知识图谱，但 Agent 调用时权限与动作语义完全缺失
- 04每上线一个 Agent 场景，都要重复「喂」一遍企业上下文本体，规模化寸步难行
我们交付什么
企业上下文本体
- 1业务对象与关系建模
- 2业务流程与动作沉淀
- 3上下文接入与治理
工作流程
从走访到上线的完整路径
- 01
业务对象梳理
驻场走访核心业务与 IT 团队，把订单、客户、SKU、库存等业务对象及其关系画出来。产出企业级 Ontology 蓝图。
- 02
权限与动作层建模
每类角色能对每类对象做什么——查询、修改、批准、拒绝——映射成 Agent 可调用的语义化动作。
- 03
沉淀数字孪生
把 Ontology 落到实际存储（图数据库 / 结构化 API）——对象、关系、动作、权限、规则一并持久化，与既有 ERP / OA / HR 系统打通，让这份企业数字孪生能被读、能被改、能被 Agent 触发。
- 04
Agent 接入与治理
上线后持续监控 Agent 调用日志，回补语义空洞，把 Ontology 从静态设计变成有生命力的基础设施。
案例参考
在客户那里跑起来的样子
“过去每个 HRBP Agent 问答都要人工贴一遍组织架构。Ontology 上线后，Agent 一次问对——因为「谁能问谁的社保」这件事，本来就该由数据层回答。”
上线后指标
90%+
高频咨询覆盖
3 min
平均响应
120+
月节省人时
为什么选我们
vs. 其他常见选择
万观无隅
其他选择
覆盖层次
对象、关系、流程、动作、权限一并沉淀成企业数字孪生
数据中台只到接口层，Agent 拿到的还是原始表
面向对象
面向 Agent 直接消费；人和 Agent 共享同一套业务对象、动作与权限
知识图谱工具面向分析师，不面向 Agent
交付方式
FDE 驻场，与你的团队一起从蓝图做到上线
软件厂商发个 license，剩下靠你自己配
常见问题
你最可能问的几件事
- Q1Ontology 和知识图谱有什么区别？
- 知识图谱擅长刻画「实体之间是什么关系」，主要支撑分析、检索和问答。Ontology 在此基础上还要做两件事：把散落在各处的对象、字段和口径收成一套统一的业务数据结构，让全公司读到的「客户」「订单」「审批」是同一个；并把流程、规则与可执行动作一并建模沉淀，而不只留在某个系统界面里。差别不只是多一个执行视角——而是把语义、结构和运转方式收进同一层，人和 Agent 才能在同一份定义上协作。
- Q2我们已经有数据中台了，还需要 Ontology 吗？
- 需要。数据中台把数据接口打通了，但 Agent 需要的是「这是什么对象、我能做什么、边界在哪里」——这一层数字孪生坐在中台之上，复用中台的数据接口，但把业务对象、流程与动作也一并沉淀下来，不能被中台替代。
- Q3大概需要多长时间？
- 首个可用 Ontology 通常 8–12 周落地，覆盖 3–5 类核心业务对象。后续按季度扩展，与新增 Agent 场景同步演进。
- Q4需要客户配合什么？
- 一个能做决策的业务对接人（不用是 CTO，但要能拍板某个流程该怎么走）、既有系统的接入权限、以及愿意跟我们一起走访一线的时间。技术工作我们做，业务判断由你们来。
Ready to talk?