Toward Effective and Reliable LLM Agents via Dynamic Ontology
作者: Xiaohui Zhang, Zequn Sun, Chengyuan Yang, Yuanning Cui, Lingbing Guo, Wei Hu
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-24
💡 一句话要点
提出OaK框架以动态构建可靠的LLM代理本体
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 本体构建 知识图谱 多步推理 动态优化 智能代理 任务导向
📋 核心要点
- 现有LLM代理在特定领域任务中，知识的隐含性导致决策过程的脆弱性和证据使用的不完整性。
- OaK框架通过动态构建和优化本体，明确任务相关的概念和关系，从而增强知识检索和决策能力。
- 在多个任务上，OaK显著提升了LLM代理的性能，增强了证据的基础和多步推理的可靠性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）代理在知识获取上依赖于模型参数或非结构化上下文，这在特定领域任务中导致重要语义连接隐含，造成证据使用不完整和多步决策脆弱。本文提出OaK框架，动态构建和优化任务导向的本体，明确相关概念和关系，从而增强知识检索和多步决策的可靠性。实验结果表明，OaK在TravelPlanner、CRMArenaPro和ToolQA任务中显著提升了LLM代理的表现。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有LLM代理在特定领域任务中知识隐含性导致的决策脆弱性和证据使用不完整的问题。现有方法在构建可用本体时，往往需要大量专家参与，且难以扩展。
核心思路：OaK框架的核心思想是动态构建和优化任务导向的本体，通过明确概念和关系，增强知识检索和多步决策的可靠性。该方法利用任务需求和训练数据自动生成本体及知识图谱，并通过反馈迭代优化。
技术框架：OaK的整体架构包括三个主要模块：1) 本体构建模块，根据任务需求生成本体和知识图谱；2) 任务适应函数生成模块，支持图推理；3) 反馈迭代优化模块，通过评估反馈不断完善本体。
关键创新：OaK的主要创新在于其动态构建和迭代优化的能力，使得本体不仅在语义上合理，而且在实际决策中具有实用性。这一方法与传统的静态本体构建方法有本质区别。
关键设计：OaK在参数设置上采用了灵活的反馈机制，损失函数设计上注重多步推理的准确性，网络结构上结合了图神经网络以增强知识图谱的推理能力。通过这些设计，OaK能够有效地支持复杂任务的决策过程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在TravelPlanner、CRMArenaPro和ToolQA任务中，OaK显著提升了LLM代理的性能，增强了证据基础和多步推理的可靠性。具体实验结果显示，OaK在这些任务上相较于基线方法有明显的性能提升，验证了其有效性。
🎯 应用场景
OaK框架具有广泛的应用潜力，尤其在需要复杂决策支持的领域，如智能旅行规划、客户关系管理和工具问答等。通过动态构建本体，OaK能够帮助LLM代理更好地理解和处理领域特定的知识，从而提高决策的准确性和可靠性。未来，该框架可能在更多领域中得到应用，推动智能代理技术的发展。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM) agents rely heavily on knowledge encoded in model parameters or presented as unstructured context. In domain-specific tasks, this leaves important semantic connections implicit. This often results in incomplete evidence use and brittle multi-step decisions. Ontologies offer a way to externalize domain concepts and relations as machine-interpretable structures, but constructing task-usable ontologies traditionally requires substantial effort from domain experts and is difficult to scale. Automatic construction is also challenging: an ontology that appears semantically plausible may not contain the relational structures needed for actual decision making. We present OaK, an ontology-as-a-kernel framework that dynamically constructs and refines task-oriented ontologies for LLM agents. Given task requirements and training data, OaK constructs an ontology and its knowledge graph, generates task-adaptation functions for graph reasoning, and uses judge feedback to iteratively refine both. By making relevant concepts and relations explicit, the ontology grounds knowledge retrieval and multi-step decision making. We evaluate OaK on TravelPlanner, CRMArenaPro, and ToolQA. Results show that OaK improves standard LLM agents, strengthens evidence grounding, and boosts the reliability of multi-step reasoning.