人大开源 EvoOntology：自进化本体层让数据 Agent 提分 8.8~26.7
udmrzn · x · 2026-10-17
中国人民大学团队开源 EvoOntology，一个面向数据 Agent 的自进化本体层，登顶 Hugging Face Daily Papers 当日第一，GitHub 已有 855 stars。
解决什么问题：AI 查企业数据时常把表结构整个翻一遍、靠猜 uid 与 userid 的对应关系和「复购」定义，猜错了结果还看似合理。常见补救是把数据字典塞进 prompt——论文实测同样语义信息整段塞入上下文，Claude-Sonnet-5 得分不升反降 15 分。
做法：
- 从要问的问题出发，把指标定义、表关系、业务约束整理成本体层，每条经真实数据验证才入库
- 通过 MCP 按需查询，需要哪个概念取哪个，不硬塞上下文
- 每次任务后分析 Agent 出错点，只局部修订；新版须在同一模型、同一数据上跑赢旧版才上线
效果：同一个 Claude-Sonnet-5 得分涨 8.8 分，与整段塞 prompt 相差近 24 分；GPT-5.5 在 DDR-Bench 上涨 26.7 分。模型权重零改动，Claude Code 和 Codex 都有现成插件。
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