온톨로지 및 에이전트 레이어는 추상화를 연결하고 에이전트가 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
최상위 계층은 세 가지 추상화가 의사 결정으로 이어지는 곳입니다. 사용자 온톨로지 모델은 이들을 연결하여 회원의 추론된 의도, 프로필 및 비즈니스 진실을 하나의 통합된 그림으로 나타냅니다. 이 통합된 컨텍스트는 AI 에이전트에 전달되어, 에이전트는 이를 기반으로 단편적인 신호들을 추론하는 대신 분석 및 의사 결정을 내립니다.
사용자 온톨로지는 의도, 프로필 및 비즈니스 정보를 연결한 다음, 연결된 컨텍스트를 AI 에이전트에 전달하여 분석 및 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.
그 가치는 단지 기술적인 것이 아니라 운영적인 것입니다.
에이전트는 이미 연결된 컨텍스트를 수신합니다. 의도, 프로필 및 지표를 직접 결합하는 대신, 이러한 관계가 명시적으로 정의된 일관된 모델을 읽어들이므로 분석 및 의사 결정을 더 쉽게 이해하고 설명할 수 있습니다.
의도, 프로필 및 비즈니스 정보를 하나의 연결된 온톨로지 모델로 통합합니다.
에이전트에게 세 개의 분리된 추상화 대신 일관된 컨텍스트를 제공합니다.
그 아래에 있는 통제된 추상화에 기초하여 의사결정을 유지합니다.
결정 이면의 관계를 명확하고 감사하기 쉽게 만듭니다.
이 계층의 역할
온톨로지 모델은 각 멤버의 의도, 프로필 및 비즈니스 지표를 연관시킵니다.
원시 레코드가 아닌 이벤트, 태그 및 메트릭 추상화를 활용합니다.
연결된 컨텍스트는 분석 및 의사 결정을 위해 AI 에이전트로 전달됩니다.
의사 결정은 데이터 수집, 저장 및 추상화 책임과 분리되어 있습니다.
그것이 유용하게 만들어주는 것
이것이 레이어가 AI 결정을 향상시키는 방법입니다.
추상화 요소들을 연결하는 온톨로지가 없으면, 에이전트는 매번 의도, 프로필, 비즈니스 신호를 스스로 재결합해야 합니다. 이로 인해 의사 결정이 일관성이 없고, 실행 속도가 느리며, 사후 설명이 어려워집니다.
Agent는 하나의 연결된 모델을 통해 구성원의 의도, 프로필, 가치를 함께 고려할 수 있습니다.
권장 사항은 해당 권장 사항이 작성된 의도, 프로필 및 지표 컨텍스트를 추적할 수 있습니다.
새로운 추상화는 에이전트가 컨텍스트를 소비하는 방식을 변경하지 않고 온톨로지에 반영됩니다.