Autonomous Business System via Neuro-symbolic AI

📄 arXiv: 2601.15599v1 📥 PDF

作者: Cecil Pang, Hiroki Sayama

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-22

备注: Accepted to IEEE SysCon 2026

💡 一句话要点

AUTOBUS：基于神经符号AI的自主业务系统，解决企业流程重构难题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经符号AI 自主业务系统 大型语言模型 知识图谱 谓词逻辑编程

📋 核心要点

  1. 现有企业系统流程僵化，难以适应快速变化的业务需求，大型语言模型缺乏对复杂业务逻辑的确定性执行能力。
  2. AUTOBUS通过集成LLM、谓词逻辑编程和企业知识图谱，构建神经符号AI架构，实现端到端业务流程的自主编排。
  3. AUTOBUS将业务计划建模为任务网络，利用逻辑引擎执行任务，并由人类监督关键决策，确保系统的适应性和可靠性。

📝 摘要（中文）

当前业务环境要求组织不断重构跨职能流程，但企业系统仍然围绕孤立的部门、僵化的工作流程和硬编码的自动化进行组织。同时，大型语言模型（LLM）擅长解释自然语言和非结构化数据，但缺乏复杂业务逻辑的确定性、可验证的执行。为了解决这一差距，我们引入了AUTOBUS，一个自主业务系统，它集成了基于LLM的AI代理、谓词逻辑编程和以业务语义为中心的企业数据，形成一个连贯的神经符号AI架构，用于编排端到端的业务计划。AUTOBUS将计划建模为一个任务网络，其中包含显式的前/后置条件、所需数据、评估规则和API级别的操作。企业数据被组织为一个知识图，其实体、关系和约束被转换为逻辑事实和基础规则，为任务推理提供语义基础。核心AI代理将任务指令、企业语义和可用工具合成为特定于任务的逻辑程序，这些程序由逻辑引擎执行，该引擎强制执行约束、协调辅助工具并编排操作和结果的执行。人类定义和维护语义、策略和任务指令，管理工具，并监督高影响或模糊的决策，确保问责制和适应性。我们详细介绍了AUTOBUS架构、AI代理生成的逻辑程序的剖析，以及人类和辅助工具在业务计划生命周期中的作用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决当前企业系统在面对快速变化的业务环境时，流程重构困难的问题。现有企业系统通常围绕孤立的部门和僵化的工作流程构建，缺乏灵活性和适应性。同时，虽然大型语言模型（LLM）在理解自然语言方面表现出色，但它们在执行复杂且需要确定性的业务逻辑时存在不足。现有方法难以将LLM的自然语言理解能力与企业系统的结构化业务逻辑相结合。

核心思路：论文的核心思路是构建一个神经符号AI系统，将LLM的自然语言理解能力与谓词逻辑编程的精确推理能力相结合。通过将企业数据组织成知识图谱，并将其转换为逻辑事实和规则，AUTOBUS能够为任务推理提供语义基础。LLM被用作AI代理，负责将任务指令、企业语义和可用工具合成为特定于任务的逻辑程序。这些逻辑程序由逻辑引擎执行，从而实现业务流程的自动化和优化。

技术框架：AUTOBUS的整体架构包含以下主要模块：1) 基于LLM的AI代理：负责理解任务指令和企业语义，生成逻辑程序。2) 知识图谱：用于存储和组织企业数据，提供语义基础。3) 逻辑引擎：负责执行逻辑程序，强制执行约束，协调辅助工具。4) 任务网络：将业务计划建模为任务网络，其中包含显式的前/后置条件、所需数据、评估规则和API级别的操作。5) 人工监督模块：用于监督高影响或模糊的决策，确保系统的可靠性和适应性。

关键创新：AUTOBUS的关键创新在于其神经符号AI架构，该架构将LLM的自然语言理解能力与谓词逻辑编程的精确推理能力相结合。这种结合使得AUTOBUS能够自动执行复杂的业务流程，同时保持确定性和可验证性。与传统的硬编码自动化系统相比，AUTOBUS具有更高的灵活性和适应性。与纯粹基于LLM的系统相比，AUTOBUS能够更好地处理需要精确逻辑推理的任务。

关键设计：AUTOBUS的关键设计包括：1) 使用知识图谱表示企业数据，并将其转换为逻辑事实和规则。2) 设计AI代理，使其能够将任务指令、企业语义和可用工具合成为特定于任务的逻辑程序。3) 使用逻辑引擎执行逻辑程序，并强制执行约束。4) 设计人工监督模块，允许人类干预和纠正系统的行为。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文详细介绍了AUTOBUS的架构和工作原理，并提供了一个具体的业务流程示例来演示其功能。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但其提出的神经符号AI架构为自主业务系统提供了一个新的方向，具有重要的理论和实践意义。具体的实验结果和性能评估属于未知信息。

🎯 应用场景

AUTOBUS可应用于各种需要自动化和优化的业务流程，例如供应链管理、客户关系管理、财务管理等。它可以帮助企业提高效率、降低成本、改善客户体验，并更好地适应快速变化的业务环境。未来，AUTOBUS有望成为企业数字化转型的重要工具。

📄 摘要（原文）

Current business environments require organizations to continuously reconfigure cross-functional processes, yet enterprise systems are still organized around siloed departments, rigid workflows, and hard-coded automation. Meanwhile large language models (LLMs) excel at interpreting natural language and unstructured data but lack deterministic, verifiable execution of complex business logic. To address this gap, here we introduce AUTOBUS, an Autonomous Business System that integrates LLM-based AI agents, predicate-logic programming, and business-semantics-centric enterprise data into a coherent neuro-symbolic AI architecture for orchestrating end-to-end business initiatives. AUTOBUS models an initiative as a network of tasks with explicit pre/post conditions, required data, evaluation rules, and API-level actions. Enterprise data is organized as a knowledge graph whose entities, relationships, and constraints are translated into logic facts and foundational rules, providing the semantic grounding for task reasoning. Core AI agents synthesize task instructions, enterprise semantics, and available tools into task-specific logic programs, which are executed by a logic engine that enforces constraints, coordinates auxiliary tools, and orchestrate execution of actions and outcomes. Humans define and maintain the semantics, policies and task instructions, curate tools, and supervise high-impact or ambiguous decisions, ensuring accountability and adaptability. We detail the AUTOBUS architecture, the anatomy of the AI agent generated logic programs, and the role of humans and auxiliary tools in the lifecycle of a business initiative.