オントロジーがAIエージェントのガードレールとして復権

AI Engineer World's Fairにおいて、UC BerkeleyのFrank Coyleは、確率的なLLMに対する論理的なガードレールとして、エージェントシステムにはオントロジー（クラス、プロパティ、関係性の形式モデル）が必要だと主張した。また、Neo4jのCEOであるEmil Eifremは、エンタープライズエージェント向けにビジネスコンセプト、技術メタデータ、実行時トレースからなる3層構造のモデルを提示した。開発上の利点は、schema.org、FOAF、Dublin Core、さらにRDFSやOWLといった既存の語彙がモデルの学習データに含まれていることだ。これにより開発者は、独自のスキーマを考案する代わりに、プロンプトでこれらを指定し、エージェントのループ上でOWL推論エンジンを実行できる。1990年代のセマンティックウェブを頓挫させた保守の課題は未解決のままだが、Prasenjit Sarkarは、エッジケースに直面した際に自身のオントロジーを更新するエージェントが、その状況を変え得ると示唆している。

出典： latent.space ↗