本体+AI原生整体解决方案-Harness技术底座成为关键底层能力

本体+AI原生解决方案以Harness技术底座为核心底层能力，由其支撑模型构建和应用落地，本文将具体说明关键作用与实践场景。
核心内容：
1. AI解决方案中Harness技术底座的架构定位（底层核心骨骼）
2. 技术底座具备的关键能力（上下文管理、语义识别、多智能体协同等）
3. 实践场景：通过AI辅助本体建模及数据分析推理（解决模型构建与数据处理痛点）

大家好，我是人月聊IT，今天和大家谈谈我们的Harness技术底座。

前面谈AI赋能时，我更多介绍的是本体建模规范、本体建模平台，以及基于本体驱动的AI原生智能体构建平台。但在实际的AI整体解决方案中，我将架构划分为四个关键层次。

最下面的第一个层次是Harness技术底座，其上是本体模型与本体建模规范。再向上基于本体驱动，分成左右两个关键部分：左边负责从0到1，依靠本体模型驱动构建完整的AI原生应用，也可称为AI智能体应用；右边面向已经存在IT系统或数据的情况，对已有IT系统进行意向和蒸馏，使其形成独立的SKILL技能包，实现业务能力接入大模型。它还包括基于已有数据库，自动发起相关的智能数据探索和数据分析。

架构最上层才是用户最终能够看到的智能体服务门户。用户可在门户中智能对话，也可以自行安装合适的技能包或相关插件工具。

因此，理解整个架构层次时，可以把Harness技术底座看作核心骨骼，把本体模型视为内部血管，而上方的本体应用开发平台或智能分析平台，则对应其肌肉能力。

谈到Harness基础底座，常见内容包括上下文管理、记忆存储状态和会话管理、多智能体并行与协同支持、精准的语义和意图识别，以及安全可控、可观测性等。

这些内容实际上都位于核心的Harness技术底座之中。若要把本体驱动和本体建模工具推广到组织级或工程级应用，这套技术底座就显得非常重要。

下面用两个场景作简单说明。

第一个场景是AI辅助本体建模。大家知道，我建立了一套M1到M7的本体建模规范，它能够依据软件需求文档，或在需求探索后，把软件需求转化成本体模型。问题在于，同一份软件需求经AI辅助转换时，如何确保每次生成的本体模型基本一致。这就涉及底层Harness技术工程能力，其中既包括精准语义识别，也包括转换完成后应执行的一致性与交叉性验证。

第二个场景是AI辅助数据分析推理。前面也提到，可以通过本体建模开展相关的数据分析与探索。此时拉取的实际数据可能超过上万行；若把上万行数据连同本体语音规范一并打包投喂给大模型，往往会超出大模型的上下文限制。即便没有超过，也会发现分析越往后进行，大模型越容易偷懒，幻觉也越严重。

面对这种情况究竟该如何处理？如果只是压缩本体模型的业务语义，压缩后得到的数据分析结果基本无法使用。除压缩外，还要考虑如此庞大的数据量应怎样分段处理，也就是进行分段推理。这些共性技术能力仍被放在Harness平台中，其中还包括许多中间过程的记忆存储。部分工作适合由多智能体并行完成，这些能力也必须全部体现在Harness技术平台上。只有具备这一技术平台，才能确保整个本体建模更精准，也更适用于组织级、工程级环境。

关于完整的本体建模以及上层AI原生应用开发平台，怎样才能更好地与Harness平台集合？后续我还会专门分享相关操作演示视频，为大家进行详细讲解。

今天的简要分享就到这里，再见！

登录查看剩余 70% 内容