OntoBench · 行业基准全景
全球行业级 AI Agent 基准全景
从公开基准看清企业 Agent 的能力边界，再用 FlyOntOS 本体增强与 FlyWork 工作流把知识、规则和执行连接起来。
口径说明
本页用于行业基准研究与产品路线展示。所有“增强目标”均为方案目标值，不代表已经完成第三方复现或获得基准官方认证。
Industry Landscape
十二大领域基准版图
不再用单一排行榜概括 Agent 能力，而是从行业任务、核心挑战和本体增强方法三个层面建立全景视角。
01
IT 与编程
3 项核心基准ITBenchSWE-benchGAIA
- 核心挑战
- 复杂环境操作、真实代码修复与通用智能体规划
- FlyOntOS 增强方法
- 用软件资产本体统一系统、服务、依赖与变更关系，并以规则约束执行路径。
方案目标提升跨系统定位、修复可解释性与操作成功率
02
医疗与生命科学
3 项核心基准BioAgentBenchMedS-BenchCMB
- 核心挑战
- 临床知识边界、证据追溯与高风险决策安全
- FlyOntOS 增强方法
- 连接疾病、药物、指南与证据层级，配合安全规则和人工复核门禁。
方案目标降低事实偏差，强化证据链与安全拒答
03
法律
13 项代表基准LegalBenchLegalAgentBenchLexGLUELEXTREMECUADContractNLILawBenchLexEvalLexGeniusPLaw BenchCAILIPBenchLexRel
- 核心挑战
- 法域差异、条款语义、法规引用与长链条法律推理
- FlyOntOS 增强方法
- 构建法规、案件、条款与义务本体，让每一步结论都能回到法源和适用条件。
方案目标提高条款识别、适用规则判断与结论可追溯性
04
金融
15 项代表基准FIREFLAMEFinBen / PIXIUInvestorBenchStockBenchBizFinBenchFinEvalCFBenchmarkCFBenchmark-MMCFMMECGCECFLEBFin-TSFLFinSTEERFinanceReasoning
- 核心挑战
- 专业术语密集、数据时效敏感、数值推理与合规要求并存
- FlyOntOS 增强方法
- 统一机构、产品、指标、事件与监管规则，串联研究、风控和决策流程。
方案目标增强术语一致性、数值校验与监管依据追踪
05
保险
1 项专业基准INS-MMBench
- 核心挑战
- 多模态保单理解、责任边界与理赔条件判断
- FlyOntOS 增强方法
- 将险种、条款、标的、事故和责任关系结构化，并以规则执行责任判定。
方案目标提升保单理解、责任匹配与理赔说明完整度
06
工业与工程
3 项核心基准GSMA Open-Telco AIBuildArenaIMR-LLM
- 核心挑战
- 设备、工艺和故障知识分散，现场任务依赖复杂上下文
- FlyOntOS 增强方法
- 把设备、部件、工序、告警和作业规范连接为可执行的工业知识网络。
方案目标改善故障定位、作业编排与跨专业协同
07
科学与材料
3 项核心基准MatBenchBixBenchChemBench
- 核心挑战
- 实验条件复杂、专业知识跨度大、研究流程难以复现
- FlyOntOS 增强方法
- 建模材料、性质、实验、仪器和证据，使用 FlyWork 固化可复现研究流程。
方案目标加强科学推理、实验追溯与流程复现能力
08
政府与政务
4 项代表基准GovRelBenchCGAUEDataGovBenchIPBench
- 核心挑战
- 政策口径、部门权责、数据治理和办事流程需要保持一致
- FlyOntOS 增强方法
- 连接政策、权责、事项、材料和数据标准，形成有依据的政务执行链。
方案目标提高政策匹配、事项办理与数据治理一致性
09
专业资格
2 项综合基准MMLU-ProQualBench
- 核心挑战
- 跨专业知识覆盖广，既考察记忆也考察复杂推理
- FlyOntOS 增强方法
- 以领域本体组织概念、规则与能力项，定位知识缺口和推理失败环节。
方案目标形成可诊断、可补强的专业能力评测
10
多模态
2 项代表基准CFBenchmark-MMCFMME
- 核心挑战
- 图表、文档与文本之间的实体对齐和证据融合
- FlyOntOS 增强方法
- 用统一语义层对齐图表指标、文档对象与文本结论，保留来源链路。
方案目标改善跨模态对齐、证据引用与一致性校验
11
税务
待建设重点领域行业基准缺口规则库建设场景任务集
- 核心挑战
- 税种、法域、期间与交易事实耦合，公开成熟基准仍然不足
- FlyOntOS 增强方法
- 优先建设税法规则本体、交易事实模型和可审计的申报验证任务集。
方案目标形成可公开复现的税务 Agent 基准体系
12
幻觉与安全
2 项核心基准FACTSHaluBench
- 核心挑战
- 事实幻觉、来源缺失、越权操作与不确定性表达不足
- FlyOntOS 增强方法
- 通过事实图谱、来源证据、安全策略和执行审计建立多层防护。
方案目标降低无依据生成，提升拒答、追溯与审计能力
Coverage Gaps
下一阶段值得共建的基准空白
这些领域直接影响企业生产决策，却仍缺少覆盖知识、规则和完整流程的公开 Agent 基准。
审计与内控
审计程序、控制点与证据链缺少统一公开任务集。
反洗钱与 KYC
实体关系、风险事件和监管规则需要端到端验证。
采购与供应链
供应商、合同、订单和履约风险仍缺少综合基准。
制造 MES
工艺、设备、质量与生产事件需要真实流程型评测。
能源与电网
资产拓扑、运行规则和调度安全需要行业联合建设。
税务合规
交易事实到适用税法的可追溯推理仍是显著空白。
Enhancement Path
四条优先验证战线
先选择最能体现知识复杂度、规则约束和执行链价值的场景，形成可复现的本体增强验证方法。
IT 与编程 Agent
从资产发现、故障定位到代码修复，验证本体对复杂工具链和跨系统任务的增益。
医疗安全 Agent
围绕临床证据、知识边界与安全拒答，建立可追溯的高风险决策验证体系。
工业本体 Agent
以设备、工艺和作业规则为核心，验证工业现场的诊断、编排与协同能力。
科学工作流 Agent
串联知识检索、假设生成、实验设计和结果复核，检验研究流程的可复现性。
FlyOntOS + FlyWork
从知识增强走向生产执行
本体不是额外的知识库，而是连接行业语义、确定性规则和真实工作流的执行基础。
本体建模
把行业概念、关系、约束与证据转为机器可理解的统一语义层。
SWRL 规则推理
将专家规则变成可执行、可解释、可审计的确定性推理链。
FlyWork 工作流
编排模型、工具、人工门禁和回退路径，让 Agent 真正进入生产流程。
Six Dimensions
六维增强目标示意
以统一维度对比通用 Agent 基线与本体增强后的路线目标，便于后续真实复现时持续校准。
通用 Agent 基线FlyOntOS 方案目标
领域知识覆盖60 → 85
专业术语一致性50 → 80
结论可追溯性30 → 85
工作流完成度20 → 75
安全与治理20 → 90
多步推理能力40 → 80
数值仅用于表达路线目标与评估方法，真实结果以公开复现实验和正式报告为准。