把经验写成
可执行的知识
散落在专家脑子里的判断标准，怎样变成 Agent 能执行、能测试、能追责的知识？这里是关于本体论（Ontology）、AI Agent 与企业规则落地的实践记录——写下来的，都是自己踩过、验证过的。
全部笔记
按栏目分组，时间倒序无关紧要——这些内容是一条线索，建议从「本体论基础」读起。
本体论基础
从哲学概念到工程产物：本体是什么、由实体关系规则三要素怎么搭起来，以及为什么提示词装不下业务规则。
AI Agent 实践
MCP 协议、Skill 与规则引擎的分工、判断如何做到可追溯——让 Agent 真正把活干对的工程方法。
MCP 协议入门：让 Agent 调用标准化工具
从重写三套胶水代码的痛点说起，记录我理解 MCP 的过程：它把 M×N 的适配问题塌缩成 M+N，解决的是 Agent 与工具"连得上"的秩序问题。
→ 2026-05-16Skill 与 MCP 的分工：薄路由与厚规则引擎
复盘一次把业务规则写进 Skill prompt 的教训：为什么判断必须搬到后端确定性引擎里，Skill 只该做路由、抽取和转写。
→ 2026-07-25Agent 的判断如何可追溯？从"感觉"到"依据"
让每次判定都带上规则编号、证据链和条款出处，接受 UNKNOWN 是正当输出：一份关于可追溯判断的实践笔记。
→企业落地笔记
真实业务场景里的本体化实践：高规则密度场景怎么拆、例外与灰色地带怎么处理、专家经验怎么沉淀。
技术与工具
支撑本体工程的技术笔记：DSL 设计、评测集构建，以及交付即沉淀的实践思考。
想系统地学
这些笔记是公开的、免费的，转载注明出处即可。如果你或你的团队想更系统地把本体方法用到自己的业务上，欢迎邮件交流——可以聊聊怎么从一份制度文档开始建模、评测集该怎么搭、以及哪些坑是我们已经替你踩过的。
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