本体Ontology+Agentic+LLM：企业AI落地，白盒约束黑盒的融合之路
核心问题：工业AI的根本矛盾工业AI面临一个根本矛盾：LLM拥有强大的自然语言理解和生成能力，但它是黑盒——幻觉率2%–15%、推理不可追溯、多次输出可能不一致。工业场景要求99.99%以上的可靠性、完全可解释、严格一致性。这个矛盾不解决，LLM就无法进入工业核心系统。
燃烧吧Token，Agentic Cloud时代云厂商的资本效率大考
2026年第二季度，阿里、腾讯、百度三家国内科技巨头单季资本开支合计达到1318.52亿元，较去年同期615.83亿元同比暴涨114%。
判断用不用你的软件，Agent 只需 500 个 Token
Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 今年 4 月给这件事起了一个名字，叫 AEO，翻译过来就是:「 Agent 引擎优化 」。
华为昇腾跨过生态拐点，提出Agentic计算五大变化，云与鸿蒙为Agent进化
智东西9月19日报道，今日，在华为全联接大会2026上，华为分享了鲲鹏/昇腾、华为云、鸿蒙操作系统的最新生态进展和面向Agentic时代的开发者工具布局，并发布AI资产广场，帮开发者快速上架和找到合适的AI资产。
出海不再可选：Agentic时代中国软件商的新机遇
撰文 | 李信马 题图 | DoNews摄去年差不多这个时候，笔者曾经写过一篇报道，讲述过去十年，国产数据库在国内市场发展壮大，逐步替代掉Oracle等国外数据库的故事（详见《三次浪潮：从OceanBase看国产数据库的崛起》）。
第一课：Agent是什么？认识Agent
我通过各种资料汇总，打算将Agent的方法论整理成八到九节课。让大家更清晰的从0到1的了解Agent，资料尽可能的用国外的前沿文档。学习完本课程你需要达到以下几个目标：能够清晰区分“workflow”和“agent”两个概念，并说出二者本质差异——自主程度的高低。
判断用不用你的软件，Agent 只需 500 个 Token
Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 今年 4 月给这件事起了一个名字，叫 AEO，翻译过来就是:「Agent 引擎优化」。
判断用不用你的软件，Agent 只需 500 个 Token
Google Cloud AI 工程总监 Addy Osmani 今年 4 月给这件事起了一个名字，叫 AEO，翻译过来就是:「Agent 引擎优化」。
突破效率桎梏，系统性构建 Agentic 组织
微软全球 AI 状态调查显示，88% 的企业已采纳 AI 技术，但仅 6% 实现了显著的企业级财务影响。从 L1 到 L5 的旅程，表面上是 Agent 自主性的逐步释放，深层是组织从“人驱动”到 “人机共生”再到“AI 原生”的范式转换。
从只读知识层到可写治理层：本体在Agentic AI中的角色跃迁
一、一个正在发生的范式转移本体在企业级Agentic系统中的角色，正在从“只读的知识层”转向“可写的、可治理的、持续演化的记忆层”。过去，本体被视为企业知识的静态描述——建完之后放在图数据库里，供人或Agent查询。2026年的共识是：检索不够了。