从 Palantir看:动态本体如何成为企业级AI的核心范式

推荐语

Palantir的动态本体技术为企业AI落地提供了全新思路，构建可演化的语义世界实现智能闭环。

核心内容：
1. 动态本体如何突破传统静态模型的局限性
2. 数据层与语义层的双轨运行机制解析
3. Ontology层实现业务语义动态演化的关键技术

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

引言

在生成式 AI 带来热潮的今天，企业普遍面临一个问题：如何把这种“聪明的模型”真正落地到复杂多变的业务里？RAG,Function Call,Agent 等方法虽然流行，却往往停留在“任务级”的即时智能层面。它们能快速解答问题，却难以支撑企业在长期运行中的治理与演化。

Palantir 的实践提供了另一条路径:以Ontology(本体)为核心，构建一个能够动态演化的组织级语义世界。它不仅描述业务对象与关系，还能在运行时被触发、被约束、被驱动，从而把企业决策和执行嵌入到一个动态的语义闭环中。

一、从静态模型到动态本体

传统的数据建模方式，无论是数据库的 ER 图还是 BPMN 的流程图，都是静态的。它们能很好地“描述”业务，却无法在运行时直接驱动业务。这就像一张地图，能帮你理解地形，但不能自动帮你抵达目的地。

动态本体的出现改变了这一点。在 Palantir 的体系中，本体不再是“蓝图”，而是一个独立的运行时层。它能随着数据的变化而更新，也能通过规则和逻辑自动触发动作，成为一个真正“活着的语义世界”。

二、数据层：Dataset 的事实流

一切从数据开始。Dataset 层是外部世界事实的承载者。Pipeline 把原始数据抽取、清洗、加工，最终物化为 Dataset。每次写入都会生成新版本，保证了数据的完整性和可追溯性。

然而，Dataset 本身并没有语义。它更像是一份快照，告诉你“发生了什么”，但不会解释“为什么发生”或“接下来该做什么”。要让数据有意义，必须进入 Ontology。

三、语义层：Ontology 的对象流

Ontology 层把 Dataset 中的数据转化为对象、属性和关系。这里的关键是Mapping：对象属性与 Dataset 字段相互绑定，从而让事实数据进入语义世界。

Ontology 层本身也是持久化的，它保存的是对象实例的最新状态。这些对象并不是静态记录，而是能随着数据和行为的流入不断演化。对象属性的变化被视为事件，触发规则与逻辑。这使得 Ontology 不仅仅是“描述”，而是一个可以运行的组织级语义世界。

Dataset 层 vs Ontology 层

在 Palantir 的体系中，Dataset 层和 Ontology 层是两个并行存在的持久化层。

Dataset 层负责事实世界的数据存储。无论是原始采集的数据，还是通过 Pipeline Builder 加工后的结果，最终都会以 Dataset 的形式被写入，并且采用版本化持久化：每次写入都会生成一个新版本，确保数据处理过程完整可追溯。Dataset 层回答的是“世界发生了什么”。

Ontology 层负责业务语义世界的存储。它的基本单位是对象实例（如Order#123），保存的不是单纯的数据，而是对象、属性、关系和状态的组合。这是一种语义持久化：Ontology 层回答的是“这些事实在业务语义中意味着什么”。二者之间的联系通过Mapping 与 Materialization建立：

• Mapping 负责绑定对象属性与Dataset 字段,使得数据能被“投射”到语义界。
• Materialization则让对象实例的最新状态能够被物化回Dataset供Pipeline或外部系统使用,最终形成了两类Materialization:
  
• Dataset 层的物化：Pipeline 输出生成新的 Dataset。
• Ontology层的物化：对象实例的最新状态可以被写回 Dataset

  
  

这意味着 Dataset 与 Ontology 各自独立存在，一个面向数据，一个面向语义，却通过桥梁保持动态一致。Dataset 让语义世界不断接近事实，而 Ontology 让事实不断被抽象成可执行的语义模型。

Dataset 与 Ontology 的安全分层

值得注意的是，Dataset 层与 Ontology 层的解耦不仅体现在数据与语义上，也体现在安全控制上。

• Dataset 层的安全：主要聚焦于数据级别的保护，例如行级、列级、字段级访问控制。谁能看到哪一份原始数据，谁能读取哪个字段，都会通过严格的策略来限制。
• Ontology 层的安全：则提升到了语义世界的粒度。例如，谁能查看某个订单对象的属性？谁能触发“补货”这个 Action？谁能修改患者与医生之间的关系？这些安全规则与业务语义紧密绑定。

这背后的关键机制是强制访问控制(Mandatory Access Control, MAC)。与传统的角色权限(RBAC)不同,MAC 是嵌入平台运行时的强约束模型：无论是数据调用、对象访问还是 Action 触发，都必须符合安全规则。换句话说，安全不是附加其上的一层，而是和 Ontology 一起构成运行时的基础。关于 Dataset Security 与 Ontology Security 的具体差异，以及 Palantir 如何实现“从调用到存储”的全链路安全，我们将在后续的《安全篇》详细展开。

Ontology 作为语义层的解耦价值

在许多企业应用中，一个长期存在的挑战是Brittle Workflows(脆弱工作流)。MIT 2025 AI 报告指出：今天大量企业在尝试 GenAI 落地时，虽然在短期内通过新工具实现了效率提升，但大多数最终失败。原因不在于模型本身，而在于流程的“硬绑定”特性——一旦底层数据结构或接口发生变化，上层的工作流就会崩溃。同时，这些流程缺乏对业务上下文的学习能力，往往与日常操作脱节，难以真正进入生产。Ontology 的价值正在于，它作为语义层，天然地解耦了底层数据与上层应用：

• 对下：通过 Mapping 把 Dataset 字段映射为对象属性。即使底层数据表结构发生变化，只要更新 Mapping，语义世界仍然保持稳定。
• 对上：业务逻辑与应用直接与对象、属性、Action 打交道，而不是硬绑定某个 Dataset 或 API。

这种解耦机制，让 Ontology 成为企业的长期稳定接口。底层数据可以不断演化，上层业务可以持续迭代，而语义层始终维持一致性。换句话说，Ontology 不仅仅是“让数据有语义”，更是一个反脆弱层（anti-fragile layer）：它吸收变化，却不被变化摧毁，反而因变化而不断演化。

这也是为什么 Palantir 会把 Ontology 放在平台的核心位置。它不仅能支撑动态本体和行为驱动，还能成为企业在 AI 时代对抗 brittle workflows 的根本答案。

提示：MIT 报告中的“brittle workflows”
这里的“brittle workflows”并不是指传统的 RPA 或低代码，而是指企业在引入生成式 AI 时流行的拼接式工作流。这类流程通常基于GenAI Workflow 工具（如 Coze、dify、LangChain Flow 等），逻辑大多是：Prompt → 调用模型 → 把结果写回 → 下游 API 调用。在 Demo 阶段它们跑得起来，但一旦遇到真实业务的复杂性（数据 schema 变化、上下文不足、流程例外情况），就会很快断裂。因此，MIT 报告批评的核心是生成式 AI 拼接式落地模式的脆弱性，而不是传统 RPA/低代码方法论本身。

四、行为层：Ontology 的运行时循环

如果说 Dataset 层保证了事实的完整，Ontology 层承载了语义世界，那么真正让 Ontology“活起来”的，是行为层。在这里，对象不再是被动的数据记录，而是能够在运行时被操作、被约束、被触发，从而真实地反映并干预外部世界。

Ontology 行为的语义体系

Ontology 的动态性不仅来自数据流的持续刷新，还来自对象在语义世界中的行为能力。Palantir 通过 Action Types 定义了对象能做什么，通过 Rules 管控这些操作的逻辑与约束，再通过 Logic Engine 把属性变化转化为事件驱动，从而让 Ontology 真正“动”起来。

在 Foundry 中，Action 被划分为六大类：

• Object Actions:创建、修改和删除对象。
• Link Actions:在对象之间建立或移除关系。
• Function Actions:由 Function 提供逻辑支持的动作。
• Webhook Actions:触发外部系统集成。
• Interface Actions:把操作抽象到接口层。
• Notification Actions:触发通知，提醒用户或系统关注状态变化

所有 Action 都必须遵循Rules的约束，例如必须提供主键才能创建对象，或只有当状态符合某个条件时才能修改。Function Rule 则允许调用函数，把复杂逻辑嵌入规则体系。

而Logic Engine是这一体系的“运行时驱动器”。它监听对象属性的变化事件，当条件满足时触发对应的 Action。比如库存下降到阈值以下时，会自动生成新的补货任务对象。

通过 Action Types、Rules 和 Logic Engine 的协同，Ontology 从静态建模框架变成了动态运行时世界。

Ontology API 层：外部交互的入口

Ontology 的动态性并不是封闭在系统内部完成的，它必须与外部世界保持实时联动。承担这一职责的，就是Ontology API 层。

API 是用户、应用以及第三方系统进入 Ontology 的统一入口。所有对象操作与 Action 触发，本质上都是 API 调用。例如用户点击“新建订单”，其实是向 Ontology API 发送一个POST请求，调用 Create Object；库存系统更新数量，也会通过 API 调用 Modify Object。

API 分为三类：

• 对象操作 API:查询,创建,修改或删除对象。
• Action 执行 API:触发特定 Action,例如审批或补货。
• 接口级 API:基于接口抽象调用,而不是绑定具体对象类型。
  
  

API 的意义在于保证外部调用与内部触发的等价性。无论是外部请求，还是 Logic Engine 的事件驱动，最终都会进入同一个机制：转化为 Action → 经过 Rules 校验 → 触发更新。

因此，Ontology API 层不仅是一个技术接口，更是语义世界与外部世界的桥梁。

Ontology 的运行时闭环

把上述机制连起来，我们就能看到 Ontology 的完整运行时循环：

这个闭环意味着：数据从外部进入 Dataset，经 Pipeline 加工进入 Ontology，Ontology 的对象属性变化再通过 Logic Engine 驱动 Action，Action 的结果又写回 Dataset，进入下一轮加工。这样，Ontology 就成为一个动态的、可执行的语义世界。

五、RAG vs OAG：两种生成逻辑的对比

在大语言模型的应用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation）是最常见的方式。它通过向量检索找到相关片段，再交给 LLM 即兴生成答案。但这种方法的答案依赖检索结果和 LLM 的即时表现，稳定性和可追溯性不足。

OAG（Ontology-Augmented Generation）走的是另一条路径。它通过 Ontology 预先建模，把企业知识和逻辑沉淀为对象、属性和关系。当用户提问时，系统直接在语义世界中执行查询与推理，调用规则和函数，得到结构化结果，再交给 LLM 做自然语言生成。

在非结构化数据场景下，RAG 通常直接向量化文本，而 OAG 会先做实体抽取和属性映射，把信息治理成对象实例，长期沉淀为语义资产。这样，当用户再次提问时，答案来自治理化的对象世界，而不是临时检索的片段。

值得注意的是，在 OAG 中LLM 并不是推理的主体。真正的推理与决策发生在 Ontology 内部，依赖对象、属性、关系、规则和函数的动态演化。LLM 的作用仅限于自然语言生成，把结构化结果转换成用户能理解的回答。这大大降低了幻觉风险。

从用户体验上看，两者都能实现“问答式交互”。但长远来看，RAG 更像是即兴的助手，而 OAG 更像是可信赖的业务伙伴：答案稳定、可追溯，并且能直接嵌入企业的业务逻辑。

六、Ontology 在企业软件方法论坐标系中的位置

如果把行业差异和个性化程度作为两个维度，就能清楚地看到不同企业软件方法论的分布。

• 右下角：Salesforce（CRM） —— 高度标准化的 SaaS 模式，流程共性强、可配置，但个性化有限。
• 左下角：ServiceNow（Workflow） —— 工单、审批等通用场景，借助低代码实现灵活个性化。
• 右上角：SAP（行业套件） —— 提供行业蓝图和事务闭环，适合流程相对固定但行业差异显著的场景。
• 左上角：Palantir（Ontology） —— 面对行业差异大、企业个性化需求高的复杂环境，通过 Ontology 提供跨系统语义和动态决策优化。

七、Ontology 的挑战与适用边界

当然，Ontology 并不是一颗“银弹”。它解决了传统拼接式 GenAI 工作流的脆弱性，却也带来了一些新的挑战。

首先是建模成本。Ontology 要求在一开始就把业务对象、属性和关系定义清楚。这意味着需要专家参与，需要跨部门协作。如果企业完全自建，从零开始，几乎不可能在几天内就产出一个完整的 Demo。这也是很多企业尝试本体化方法论时感受到的“慢”。

然而，Palantir 的差异化在于，它通过模板化工具链（Ontology Manager、Pipeline Builder、Action Types 等）以及行业实施经验，把这种“慢”转化成了“快”。在 PoC 阶段，他们通过FDE 模式及“ZERO TO USE CASE”的方法论,它通常不会构建整个组织级语义世界，而是围绕一个具体高价值场景快速建模一个“小本体”。这样，几天内或周就能交付可跑的可量化价值的场景，用速度赢得信任，用治理积累长期价值。

其次是跨角色门槛。Ontology 的价值在于让数据工程师、建模专家、业务分析师和安全团队协同在一个语义世界里工作。但这恰恰要求组织有较强的协作文化。如果团队之间各自为政，本体很容易停留在“纸面模型”，无法发挥运行时的价值。

还有验证周期的问题。相比 Coze、Dify 这类 GenAI Workflow 工具，Ontology 不可能通过拼接式 Prompt 就快速给出结果。它的价值更多体现在长期治理和演化，而不是即时炫技。这对一些企业来说，可能需要一定的“延迟满足”。

从适用边界上看，Ontology 更适合行业差异大、企业个性化需求高的环境，例如航空、制药、军事或复杂供应链。而对于流程高度标准化的小企业，直接使用 Salesforce、ServiceNow 这样的 SaaS 工具，往往成本更低、速度更快。Ontology 在这种场景下反而显得“杀鸡用牛刀”。

最后，即便在 AI 时代，Ontology 与 LLM 的融合也并非没有张力。Ontology 提供稳定性和治理能力，但它的灵活性和创造力可能不如 RAG 或 Prompt 拼接。企业必须在“治理 vs 创新”之间找到平衡点。

因此，Ontology 的意义从来不在于取代一切，而在于为那些高度复杂、个性化、变化频繁的组织，提供一种更稳健的运行时语义世界。

结语

Ontology 的价值在于，它让企业拥有了一个“活的语义世界”。Dataset 保证事实的完整与追溯，Ontology 层承载对象与关系，行为层通过事件驱动与规则逻辑让一切动态运行。这样，Ontology 不仅仅是建模工具，而是组织长期智能的核心范式。

Palantir 的 Ontology 的第四条路径：在行业差异大、个性化需求高的环境里，提供一个治理化、动态化的语义世界，来对齐技术与业务的复杂现实。

下一篇，我们将从“范式”转向“工具链”，深入探讨 Palantir 是如何通过 Pipeline Builder、Ontology Manager、Logic Engine 等工具，把动态本体真正落地到企业决策流程中的。