不是低代码
低代码管理流程与页面配置
本体管理知识本身的结构与约束
流程变化仍能保持语义和推理自洽飞速 · 企业本体能力品牌
本体一哥
FlyOntOS V3.6 · 企业级确定性多智能体操作系统
从不可能三角（实时性 / 语义深度 / 成本）到智能体操作系统
孤独求败不是所有 AI 公司都懂本体。懂本体的，只有飞速。
V3.62026 年 5 月发布 · 当前全栈版本
4 层数据 → 语义 → 推理 → 智能体
100+onto_* MCP 工具覆盖六层本体
6 种DB / NoSQL / Graph / File / API / Stream
真实行业资产跨境电商政策法规本体跨境电商行业 · v1.0
AntV G6 关系图
图例核心概念业务概念规则资源实体
暂无本体结构预览整合跨境电商监管模式、税收政策、企业与商品管理、进口出口、退货退运和销毁处置场景，支持政策适用性与合规推理。
中国 AI 市场现状
协同办公连接人与流程，与本体知识建模无关
低代码平台管理流程与表单，但不是可推理知识模型
RAG 知识库负责文档检索，但难以理解深层语义结构
LLM Agent擅长工具调用，但缺少稳定的本体约束
传统本体工具理论语义深，但仍需要专家完成工程落地
品牌定位
“本体一哥”不是自封的，是市场空出来的
协同工具解决沟通，低代码解决流程，大模型解决生成；飞速持续解决的是企业知识如何被定义、连接、推理和验证。
低代码管流程，RAG 管检索，Agent 管工具——本体管知识本身。窗口期有限，我们先到了。竞争全景
FlyOntOS V3.6 与现有方案的核心差异
从知识表示、语义深度、推理、验证到 Agent 原生能力，完整展示企业知识如何从文档与工具升级为确定性执行底座。
| 维度 | 低代码 | RAG 知识库 | LLM Agent | 传统本体工具 | FlyOntOS V3.6 |
|---|---|---|---|---|---|
| 知识表示 | 表单 / 流程 | 向量 | Prompt | OWL / RDF | 六层本体 |
| 语义深度 | 无 | 浅：相似度 | 浅 | 深：理论 | 深：工程 |
| 推理能力 | 无 | 无 | 无 | DL 推理 | 混合推理 |
| 自主进化 | 人工配置 | 重新索引 | 重新训练 | 无 | RLVR 3.0 |
| 质量验证 | 人工 | 无 | 无 | 手动 DL | SHACL 自动 |
| Agent 原生 | 否 | 否 | 浅层 | 否 | 深度原生 |
| 业务定位 | 管流程 | 管检索 | 管工具 | 学术建模 | 管知识本身 |
不是 RAG
RAG 负责从内容中检索候选片段
本体约束检索背后的概念与关系
让召回结果更精准、更可解释不是知识库
知识库保存文档、问答和条目
本体让知识可连接、可推理、可执行
为 Agent 提供稳定的知识路由全栈架构
FlyOntOS V3.6四层引擎驱动六层本体
从“数据在哪”到“Agent 怎么用”全链路覆盖；四层执行引擎与 L1–L6 本体体系形成稳定映射。
智能体与流程编排层
本体理解 · 推理执行 · 跨域智能体
本体建模与推理层
本体建模 · 强推理引擎 · 四维验证
语义丰富与元数据层
元数据管理 · 混合标注 · 知识融合
数据集成与接入层
数据连接器 · 数据转换 · 数据质量
3 种数据到本体映射模式
01
结构化映射
表 → 类 · 列 → 属性 · 外键 → 对象属性
Database Schema → OWL TBox02
半结构化映射
JSON Schema / OpenAPI 自动建模
JSON-LD 模板驱动03
文本智能抽取
文档 / PDF / 网页 / 知识库
NER 实体与关系抽取4 维本体质量门禁
语法验证
RDF 图结构 · OWL2 DL · 命名空间 · URI
逻辑一致性
类可满足性 · 域值域 · 循环继承 · 等价类
约束验证
基数 · 值约束 · SPARQL · SHACL
性能验证
分类推理 · 实例化 · 查询响应 · 内存占用
核心产品
FlyOntOS 六层本体操作系统
从核心业务本体开始，逐层连接数据、能力、上下文、记忆与质量门禁，让企业知识真正进入 Agent 执行链。
Agent 原生
FlyCode Web IDE + 100+ onto_* MCP 工具
让 Agent 在浏览器内理解本体、执行推理、调用工具并接受全链路审计；业务人员可以通过可视化表单定义约束，无需编写代码。
FlyCode Web IDEAgent 原生工作区
Web浏览器即开即用零安装 · 跨平台一致体验
LSP全语言开发支持终端 · Git · 调试一体化
SSO多租户与 RBAC独立工作区和项目空间
AI Agent内嵌编辑执行生成 · 修改 · 审查闭环
K8S弹性容器环境按需启停 · 空闲自动回收
业务规则到 Agent 工具的发布链
自然语言描述规则 → 本体工程师审核 → SHACL 实时验证 → 一键发布为 MCP 工具
100+ onto_* MCP70+ 核心工具 · 30+ 领域扩展
L1
核心本体
onto_class_create · onto_property_define · onto_rule_writeL2
跨域桥接
onto_align_map · onto_field_resolve · onto_bridge_createL3
Skills 能力
onto_nl2sql · onto_reason_run · onto_visual_recommendL4
上下文本体
onto_context_load · onto_session_track · onto_budget_checkL5
BDI 记忆
onto_memory_write · onto_feedback_log · onto_evolution_trackL6
SHACL 验证
onto_shacl_validate · onto_constraint_check · onto_audit_log自主进化
Reward 语义锚点RLVR 3.0 · 本体 × Agent × 强化学习
本体不是可选项，它是智能体强化学习的 Reward 语义锚点；让 0/1 稀疏信号升级为可解释的结构化稠密信号。
OntOS 本体底座
Reward · 验证 · 知识- L1–L6 六层体系
- SHACL 实时约束
- OWL DL 一致性推理
- 7×24 漂移检测
Agent 执行系统
推理 · 执行 · 审计- ReAct 推理循环
- 100+ onto_* 工具
- SKILL.md 知识注入
- 全链路 Span 追踪
强化学习进化引擎
策略 · 蒸馏 · 固化- APO 提示词自动进化
- VERL 策略训练
- SFT 数据蒸馏
- SHACL → Reward 映射
本体定义正确性，SHACL 负责约束，OWL DL 负责一致性，漂移检测负责持续修正。
真实行业资产
本体宇宙：可探索的行业知识星系
这些不是 PPT 中的静态概念，而是能够进入本体库、案例馆和 OntoBench 检查的行业资产与演示链路。
执行双引擎
FlyWork + 元数据管理平台
一端把文档与业务问题加工成结构化知识，一端持续发现数据、血缘和术语；中间由 FlyOntOS 把元数据升级为可推理知识。
FlyWork
文档驱动 · 数据丰富引擎
01
文档自动解析
数据字典、业务术语、PRD、指标、ETL、报表与前端
01
ReAct Agent 推理环
NL2SQL、自动建模、工作流编排与 MCP 工具集
01
反馈训练框架
验证结果回流、持续修正与能力进化
元数据管理平台
基于 OpenMetadata 的企业数据底座
02
自动数据发现
连接数据库、数仓、消息、对象存储与搜索平台
02
列级数据血缘
追踪数据从哪里来、经过什么、最终流向哪里
02
术语与质量体系
统一业务语言和技术字段，持续形成数据画像
文档与数据进入FlyOntOS 本体桥接知识与执行输出
品牌行动路径
24 个月战略 · 六条战线并行推进
从趋势定义、平台建设、头部客户 POC，到伙伴生态、蜂群网络与本体工程师培养，按阶段推进可验证结果。
趋势定义与认知占领
白皮书、行业专栏与本体认知指数持续输出
OntoHub 平台建设
本体库、OntoBench、挑战广场与开放 API 逐步成型
头部客户 POC
从首批行业验证扩展至可复制的闪电 POC
合作伙伴联合引擎
咨询、渠道、集成与产业联盟协同推进
HiveMind 蜂群网络
从精密制造冷启动走向跨产业带协作
本体工程师生态
学院、认证与校企合作形成长期人才供给
Kubernetes 原生 · 弹性伸缩 · 生产就绪
多租户独立工作区、每用户独立容器、按需启停与空闲回收，覆盖应用、Agent、数据、文件、网关和监控。
M1启动
M6OntoBench + 首批行业验证
M12平台与商业闭环成型
M18产业联盟与规模扩展
M24客户 · 工厂 · 工程师生态
规则复杂型
跨地区、跨年度或多例外条件的确定性业务判断。
知识分散型
文档、系统和专家经验之间缺少统一语义与证据链。
流程协同型
模型、工具、人工门禁和审计要求需要完整编排。