論文の概要: Ontology-Constrained Neural Reasoning in Enterprise Agentic Systems: A Neurosymbolic Architecture for Domain-Grounded AI Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00555v1
- Date: Wed, 01 Apr 2026 06:59:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.881849
- Title: Ontology-Constrained Neural Reasoning in Enterprise Agentic Systems: A Neurosymbolic Architecture for Domain-Grounded AI Agents
- Title（参考訳）: 企業エージェントシステムにおけるオントロジー制約型ニューラル推論:ドメイン周囲AIエージェントのためのニューロシンボリックアーキテクチャ
- Abstract要約: 本稿では,OSFAOS(Foundation Agentic Enterprise)プラットフォーム内に実装されたニューロシンボリックアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチでは、LLMベースのエンタープライズエージェントに形式的なセマンティックグラウンドを提供する3層オントロジフレームワーク、Role、Domain、Interactionを導入しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Enterprise adoption of Large Language Models (LLMs) is constrained by hallucination, domain drift, and the inability to enforce regulatory compliance at the reasoning level. We present a neurosymbolic architecture implemented within the Foundation AgenticOS (FAOS) platform that addresses these limitations through ontology-constrained neural reasoning. Our approach introduces a three-layer ontological framework--Role, Domain, and Interaction ontologies--that provides formal semantic grounding for LLM-based enterprise agents. We formalize the concept of asymmetric neurosymbolic coupling, wherein symbolic ontological knowledge constrains agent inputs (context assembly, tool discovery, governance thresholds) while proposing mechanisms for extending this coupling to constrain agent outputs (response validation, reasoning verification, compliance checking). We evaluate the architecture through a controlled experiment (600 runs across five industries: FinTech, Insurance, Healthcare, Vietnamese Banking, and Vietnamese Insurance), finding that ontology-coupled agents significantly outperform ungrounded agents on Metric Accuracy (p < .001, W = .460), Regulatory Compliance (p = .003, W = .318), and Role Consistency (p < .001, W = .614), with improvements greatest where LLM parametric knowledge is weakest--particularly in Vietnam-localized domains. Our contributions include: (1) a formal three-layer enterprise ontology model, (2) a taxonomy of neurosymbolic coupling patterns, (3) ontology-constrained tool discovery via SQL-pushdown scoring, (4) a proposed framework for output-side ontological validation, (5) empirical evidence for the inverse parametric knowledge effect that ontological grounding value is inversely proportional to LLM training data coverage of the domain, and (6) a production system serving 21 industry verticals with 650+ agents.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の企業導入は、幻覚、ドメインのドリフト、および推論レベルで規制の遵守を強制できないことによって制限されている。
本稿では、オントロジーに制約のある神経推論を通じてこれらの制限に対処する、Foundation AgenticOS(FAOS)プラットフォーム内に実装されたニューロシンボリックアーキテクチャを提案する。
我々のアプローチでは、LLMベースのエンタープライズエージェントに形式的なセマンティックグラウンドを提供する3層オントロジーフレームワーク、Role、Domain、Interactionオントロジーを導入しています。
我々は,非対称なニューロシンボリックカップリングの概念を定式化し,象徴的存在論的知識がエージェント入力(コンテキストアセンブリ,ツール発見,ガバナンスしきい値)を制約する一方で,この結合を制約エージェント出力(応答検証,推論検証,コンプライアンスチェック)に拡張するメカニズムを提案する。
制御された実験(FinTech, Insurance, Healthcare, Vietnam Banking, Vietnam Insurance)を通してアーキテクチャを評価し, オントロジーに結合したエージェントは, 平均的正確性(p < .001, W = .460), 規制適合性(p = .003, W = .318), 役割整合性(p < .001, W = .614)において, LLMパラメトリック知識が最も弱く, ベトナムの局所的な領域では最大である。
1)3層型エンタープライズオントロジーモデル,(2)ニューロシンボリックカップリングパターンの分類,(3)SQL-pushdownスコアによるオントロジー制約されたツール発見,(4)アウトプット側オントロジー検証のためのフレームワーク,(5)オントロジー基底値がドメインのLLMトレーニングデータカバレッジに逆比例する逆パラメトリック知識効果の実証的証拠,(6)650以上のエージェントを備えた21の産業縦断情報を提供する生産システム。
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