搞企业AI落地，一张A4纸就能开干，空膜拜Palantir没用｜本体工程重生｜Ontology RAG

各位在AI浪潮里呛过水、蹦过迪、熬过夜的范友们，大家还好吗？

我是老范，一个致力于“用AI改变世界，但常被世界改变认知”的企业AI服务创业者。圈内抬爱，叫我“AI气氛组组長”，主要工作是跟客户老板们描绘未来，跟技术兄弟们研究范式，顺便在投资人面前表演“我们离AGI又近了一步”。

过去一年，我的人生就像一部循环播放的悲喜剧。去年，我跟所有人说，RAG就是企业的“第二大脑”，未来已来。我们吭哧吭哧搞了一套“万物皆可Embedding”的知识库，演示时惊为天人，一上线就成了“数字垃圾堆里的考古学家”，用户问它“上季度报销政策有啥变化”，它给你推送三年前食堂的菜单。

我悟了，光有记忆没有脑干，不行。

于是今年，我all in了Agent。ReAct、Tool Calling、Function Calling...名词一个比一个性感，框架一个比一个复杂。我们团队像一群打了鸡血的建筑师，试图用Prompt搭建一座能自主思考的通天塔。结果呢？我们亲手打造了一个“薛定谔的智能体”——你永远不知道它下一步是会精准调用API，还是会陷入一个“我是谁、我在哪、我要干嘛”的哲学思考死循环。

上周，在一个Agent莫名其妙开始给自己分配任务、自己完成、自己打绩效的惊悚午夜，我终于崩溃了。我删掉了PPT里的“通用人工智能”，点开微信，找到了两个据说“还在用上古时代方法做AI”的朋友，发了一句：“我快被AI搞死了，出来喝一杯。”

这一喝，直接把我从企业AI落地的ICU喝进了“得道飞升”的本体论VIP病房，终于又可以缓一阵子了。

一、老张的“白痴”理论：你的AI太聪明了，得让它变“笨”点

老张是个狠人，在一家制造业巨头里，硬是用AI把产线良率搞上去了。我以为他有什么独门秘籍，结果他一开口就把我噎住了。

“老范，你最大的问题，就是太看得起大模型了。”

我：“？？？（我给它烧着顶配的GPU，这还不够看得起？）”

老张：“你把它当成了一个需要投喂海量信息、然后期待它自己变聪明的大学生。但实际上，你应该把它当成一个天赋异禀、但刚到你公司第一天的天才实习生。”

他接着说：“你让这个天才实习生去解决‘为什么三号产线的良率下降了’，然后扔给他一座图书馆（你们的R-A-G知识库），他会怎么样？他会死在图书馆里。正确的做法是什么？是扔给他一张A4纸。”

这张A4纸上，没有长篇大论，只有一个一百来字的JSON字典。长得大概像这样：

{  "核心对象": ["产线", "批次", "物料", "设备", "质检报告"],  "产线": {    "属性": ["编号", "负责人"],    "关联": ["批次", "设备"]  },  "批次": {    "属性": ["良率", "生产时间"],    "关联": ["物料", "质检报告"]  },  ... // 省略其他}

“看到了吗？”老张说，“我没跟AI解释什么是‘产线’，它比我懂。我只是给了它一张‘关系地图’。告诉它，在我们这个世界里，有且只有这几个核心玩意儿，它们之间就这么几种关系。别多想，这就是宇宙的全部真理。”

他管这个叫“AI邓巴数”理论。他说他实验过，给AI的这张“地图”，核心概念一旦超过250个，AI的“心智”就开始过载，性能断崖式下跌。就像一个人的社交圈子大了，就谁也记不真切了。

“你那个复杂的Agent框架，”他补了一刀，“就像是手把手教天才实习生怎么用公司的OA、打印机、咖啡机...但你唯独忘了给他一张组织架构图。他连找谁都不知道，一身本事憋得脸都绿了。”

我当场石化。我们费尽心机搞上下文工程，原来只是在给一个没地图的天才，疯狂地往他兜里塞更多的旅游指南。

二、阿菜的“重生”哲学：你的知识库不是建筑，是韭菜

如果说老张让我从“有”想到了“无”，那阿菜则让我从“永恒”想到了“轮回”。

阿菜在一家金融机构做风控，他桌上的“死掉的本体”比我见过的活的都多。我问他，老张那套“地图”好是好，但业务天天变，这张地图难道天天改？这不就是十几年前知识图谱没搞成的那套苦活儿累活儿吗？

阿菜笑了，笑得像个勘破红尘的方丈。

“老范，谁说知识库要‘万世永固’了？你把它当成传家宝，它就把你当成祭品。”

他分享了他的“韭菜哲学”：

1. 播种靠AI： “我们从不自己画地图。我们会把一个领域最核心的‘圣经’（比如巴塞尔协议、公司风控手册），上百万字的文档，直接扔给Gemini 2.5 Pro。让AI自己读，读完给我吐一个不超过200个词的JSON初版地图。我们管这个叫‘AI辅助创世纪’。”

2. 生长靠克制： “地图上线后，我们的原则是‘只增不改’。业务增加了新概念，就在地图上加个节点。就算发现以前的结构不合理，也忍着。因为你一改，所有依赖它的Agent逻辑、数据标签，全得崩。稳定压倒一切。”

3. 收割要果断： “什么时候动手？当地图上的概念快到‘邓巴数’极限（250个），或者我们感觉它越来越臃肿、越来越别扭的时候。我们会毫不犹豫地，把整个知识库连根拔起，扔进垃圾桶。”