用友重磅發布BIP“本體智能體”（Ontology-Driven Agent），引領企業AI邁向自主決策時代！
當大模型從技術突破走向商業應用，企業已跨越“有無”的邊界，卻困于“真偽”的抉擇。如何讓大模型真正讀懂企業特有的運營邏輯，
當大模型從技術突破走向商業應用，企業已跨越“有無”的邊界，卻困于“真偽”的抉擇。如何讓大模型真正讀懂企業特有的運營邏輯，以可信、可控的方式支撐關鍵決策，成為所有企業亟需攻克的核心議題。
2026年伊始，用友率先引領中國企業軟件的AI技術升維，在業界重磅發布BIP“本體智能體”（Ontology-Driven Agent），將企業AI的核心從“概率生成”轉向“邏輯執行”，以業務確定性為內核，首次系統化構建了一套面向未來的企業智能新基座，為企業高質量應用AI提供破局之道。
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本體智能體（Ontology-Driven Agent）
重新定義企業級智能體
AI技術熱潮下，“智能體”概念備受熱議，但真正能為企業創造價值的智能體，核心標準絕非炫技，而是能否可靠且持續地完成具體業務任務。正如一名優秀的員工，不僅能勝任崗位職責，而且能出色的完成任務，既需要明確的任務指令、全面的業務上下文，也需要執行任務的工具權限、清晰的效果評估標準，以及閉環的持續改進反饋機制 —— 這正是企業級智能體應具備的核心特質。
BIP“本體智能體”（Ontology-Driven Agent）植根于用友37年深耕企業服務領域沉淀的行業Know-how，以本體（Ontology）為核心紐帶，連接結構化與非結構化數據，打通智能體、模型、數據、AI數據庫的協同鏈路，通過對業務實體、關系、流程與狀態變化的全面建模，構建出與真實業務運營實時同步、可交互且動態演進的數字孿生。
這一數字孿生不僅能反映當前業務狀態，更具備預測、推理與自主響應能力：本體智能體（Ontology-Driven Agent）為智能體提供統一的語義標準，讓分散的業務系統形成可解釋、可追溯的語義關聯；記憶層通過寫入與獲取信息，確保記憶能力更穩固；讓智能體的多智能體調度、協作更牢靠；工具、知識庫召回更精準。
在企業實際運營場景中，本體智能體（Ontology-Driven Agent）的核心價值體現為全鏈路閉環賦能：
本體智能體（Ontology-Driven Agent）融合多業務系統，定位根本原因：以統一語義與業務本體為基礎，連接數據和AI，貫通財務、供應鏈、生產等多業務系統，將分散在各系統中的信號組織為一張因果網絡，能夠從“缺料停產”“訂單延誤”等表層現象，直接追溯到“發票合規攔截”“供應商對賬異常”等可執行的根本原因；
本體智能體（Ontology-Driven Agent）驅動智能決策，實現綜合權衡：將企業既定規則、客戶價值、風險成本與時效約束納入同一決策空間，對不同業務選擇進行系統性推演，比如在“VIP客戶交付”與“普通訂單履約”之間權衡最優解，而非局限于單一維度的決策建議；
本體智能體（Ontology-Driven Agent）構建行動閉環，自主完成任務：決策確定后，本體智能體可跨系統觸發執行，自動調整訂單優先級、協調物料分配等核心操作，同步完成記錄歸檔、情況說明與風險預警，形成 “發現問題 - 分析決策 - 執行反饋” 的完整閉環，全程無需人工干預。
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本體智能體（Ontology-Driven Agent）
價值落地的三級階梯
企業智能體的規劃落地并非一蹴而就，依托行業領先實踐經驗總結，用友本體智能體（Ontology-Driven Agent）的價值落地呈現清晰的從語義構建、本體驅動、到自主決策的三級階梯：
1、重塑業務語義世界的構建范式：
核心價值：突破傳統構建的復雜工程化模式壁壘，以“AI協同共建”模式重塑業務語義世界的構建邏輯，助力企業快速搭建統一、規范的“業務語言體系”。
應用場景：業務人員無需掌握專業建模技術，僅需通過自然語言描述需求，即可自動生成包含實體、關系、規則的智能體，經人工確認后快速落地；后續業務規則迭代時，通過簡單指令即可完成模型優化，無需大規模重構，實現“業務變、模型變”的動態適配。
階段特點：具備低門檻、高效率、靈活演化的優勢，賦能業務人員深度參與語義構建全流程，確保智能體與企業實際業務邏輯高度契合，為后續智能應用筑牢認知基礎。
2、基于本體（Ontology）的新一代智能體平臺：
核心價值：基于本體（Ontology）構建的新一代智能體平臺，推動智能體從“獨立工具”升級為“業務流程有機組成部分”，實現智能能力與業務場景的原生深度融合。
應用場景：在企業核心業務流程中，智能體可自動觸發操作指令，例如自動定位根源并啟動補貨流程，全程無需人工介入即可閉環解決問題。
階段特點：具備原生一體、協同聯動、可管可控的特征，不僅提供智能體構建與運營的一體化能力，更實現智能技術與業務流程的深度耦合。
3、企業智能體的“升維進化”：
核心價值：驅動智能體完成從“被動執行”到“主動決策”的升維突破，進化為自主運行的智能系統，持續監測業務狀態、主動處理常規決策，讓企業運營實現高度自動化。
應用場景：例如在財務風控場景中，智能體持續跟蹤交易數據與合規規則，自動識別異常交易并觸發審核流程，形成 “監測 - 識別 - 決策 - 執行” 的全閉環。
階段特點：自主感知、自動決策、閉環執行，能夠獨立應對常規業務場景，推動企業運營效率的質的提升。
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本體智能體（Ontology-Driven Agent）
讓企業AI從“大概率”到“真邏輯”
基于本體智能體（Ontology-Driven Agent）構建的數字孿生為企業提供了必要基礎，而如何讓AI真正理解并運用這些業務邏輯，則需要與之深度適配的專業大模型 —— 這正是 YonGPT-Ontology的核心使命。
YonGPT-Ontology以BIP系統本體（Ontology）為基礎，將本體智能體（Ontology-Driven Agent）知識貫穿預訓練、指令微調、強化學習全流程，用本體的 “邏輯確定性” 規范大模型的 “生成隨機性”，徹底改變了傳統大模型僅依賴文本統計學習、不懂業務邏輯的局限。
相較于通用大模型，YonGPT-Ontology具備三大核心優勢：
深度業務認知，驅動精準決策：不僅能理解“訂單”“客戶”等通用業務概念，更能精準把握企業內部專屬的業務規則、流程狀態與系統關聯，確保決策過程與企業業務邏輯高度一致；
邏輯閉環輸出，保障確定性執行：依托本體（Ontology）中的業務規則體系實時校驗輸出內容，大幅減少“幻覺”與邏輯矛盾，且能直接驅動系統接口、執行業務流程，形成“分析 - 決策 - 執行”的完整閉環；
專業與泛化協同，構建多元能力架構：在企業級專業業務任務中保持高準確率，同時具備主流模型水平的通用對話能力，可作為全員協同的高效協作伙伴。
相比通用大模型，YonGPT-Ontology在企業專屬業務邏輯理解和系統實操方面具備顯著優勢。
在復雜多變的市場環境中，企業核心競爭力的關鍵在于對業務系統的精準駕馭和風險預判應對能力。用友此次重磅發布的BIP“本體智能體”（Ontology-Driven Agent），正是以邏輯確定性為內核，為企業構建起可信任、可執行的智能基座。
本體智能體（Ontology-Driven Agent）重構的，不僅是企業智能應用的技術棧，更是企業運營的哲學。它推動企業AI的發展方向，從追求參數規模的“更大”，轉向追求邏輯深度的“更真”；從提供 “可能性” 的參考，轉向交付“確定性”的結果。
當商業確定性不再是奢望，而是可通過技術錨定的常態，企業數智化轉型的“最后一公里”，便已暢通無阻。
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