企业代理系统中的本体约束神经推理：一种基于领域落地的 AI 代理神经符号架构

针对大模型在企业应用中存在的幻觉、领域漂移及合规性缺失问题，本文提出一种基于本体约束神经推理的神经符号架构。该架构通过角色、领域和交互三层本体框架，为代理提供形式化语义基础，实现不对称神经符号耦合：利用符号知识约束输入（如工具发现），并验证输出（如合规检查）。实验表明，该方法在准确率、合规性及角色一致性上显著优于无约束代理，尤其在训练数据匮乏的领域效果更佳。