人大团队提出 EvoOntology:自进化本体层弥合数据智能体鸿沟
RUC-DataLab · hf · 2026-09-21
RUC-DataLab 发布论文 EvoOntology，针对数据智能体的「agent-data gap」：异构数据（表格、文件、数据库）在智能体外部，智能体只能靠列名、路径等泛化工具接触数据。论文提出自进化本体层方案：
- 架构：本体封装为 MCP server，含 schema 层、内容层和工具层，智能体可在运行时主动查询与交互
- 构建：由 builder agent 自主构建本体
- 自进化：通过归因引导的类型化编辑持续精修，编辑须通过骨干条件化的成对评估才会被接受
在三个主流数据智能体基准、四个 LLM 骨干上的实验显示，EvoOntology 持续超越强基线和现有语义层方法。代码已开源：github.com/ruc-datalab/EvoOntology
所属事件:人大团队提出 EvoOntology，自进化本体层提升数据 Agent 能力(2 条相关)→
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