构建 Agent 内存系统需要仔细考虑本体论，本体论可以有两种截然不同的方法。第一种，本体论即提取模式（ontology-as-extraction-schema），涉及在提示或函数调用中使用受限的词汇表，以确保一致的数据提取，例如标记供应商或合同状态。这种方法很轻量级，通常在 YAML 或 Pydantic 模式等简单文件中管理，并且足以满足单一平台部署。第二种，本体论即语义基础设施（ontology-as-semantic-infrastructure），指的是更复杂的架构决策，涉及 OWL、SHACL、三元组存储和推理器，当跨多个系统或组织边界共享含义和验证至关重要时，这种方法是必需的。 AI
影响 阐明了 AI 开发中一个常见的混淆点，指导团队根据系统复杂性和需求选择合适的本体论策略。
排序理由 该条目讨论了 AI 开发中的一个概念性区别，特别是关于 Agent 内存的本体论，而不是宣布新产品、研究发现或行业活动。
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