Ontology-to-tools compilation for executable semantic constraint enforcement in LLM agents

📄 arXiv: 2602.03439v1 📥 PDF

作者: Xiaochi Zhou, Patrick Bulter, Changxuan Yang, Simon D. Rihm, Thitikarn Angkanaporn, Jethro Akroyd, Sebastian Mosbach, Markus Kraft

分类: cs.AI, cs.IR

发布日期: 2026-02-03

💡 一句话要点

提出本体到工具的编译方法，用于LLM Agent中可执行的语义约束强化

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

关键词: 大型语言模型 知识图谱 本体工程 语义约束 Agent The World Avatar 工具编译

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖于事后验证，无法在LLM生成过程中有效实施语义约束，导致知识图谱构建质量不高。
  2. 论文提出本体到工具的编译方法，将本体规范转化为可执行工具，LLM Agent必须使用这些工具进行知识图谱操作，从而在生成时强制执行语义约束。
  3. 通过金属有机多面体合成文献的案例研究，验证了该方法能够有效指导LLM行为，并减少人工干预，提升知识提取的准确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种本体到工具的编译机制，旨在将大型语言模型（LLM）与形式化领域知识相结合。在The World Avatar（TWA）框架内，本体规范被编译成可执行的工具接口，LLM Agent必须使用这些接口来创建和修改知识图谱实例，从而在生成过程中强制执行语义约束，而不是通过事后验证。通过扩展TWA的语义Agent组合框架，模型上下文协议（MCP）和相关Agent成为知识图谱生态系统的组成部分，从而实现生成模型、符号约束和外部资源之间的结构化交互。基于Agent的工作流程将本体转换为本体感知工具，并迭代应用这些工具，从非结构化科学文本中提取、验证和修复结构化知识。以金属有机多面体合成文献为例，展示了可执行的本体语义如何指导LLM的行为，并减少手动模式和提示工程，从而为将形式化知识嵌入生成系统建立通用范例。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在知识图谱构建任务中，通常采用先生成后验证的方式，即先由LLM自由生成知识图谱，然后通过额外的验证步骤来检查其是否符合预定义的语义约束。这种方式的痛点在于，LLM在生成过程中缺乏对语义约束的感知，容易产生不符合规范的知识，导致需要大量的人工干预进行修正，效率低下，且难以保证知识图谱的质量。

核心思路：论文的核心思路是将本体知识编译成可执行的工具接口，并强制LLM Agent使用这些工具来操作知识图谱。这样，LLM的生成行为就受到本体知识的约束，从而在生成过程中就避免了违反语义约束的情况。这种方法类似于“搭积木”，LLM只能使用预先定义好的“积木”（工具）来构建知识图谱，从而保证了知识图谱的结构和语义的正确性。

技术框架：该框架基于The World Avatar (TWA) 平台，并扩展了其语义Agent组合框架。主要包含以下几个模块：1) 本体规范：定义领域知识的本体模型。2) 本体到工具的编译器：将本体规范编译成可执行的工具接口。3) LLM Agent：负责调用工具接口来创建和修改知识图谱实例。4) 模型上下文协议 (MCP)：用于Agent之间的通信和协作。5) 知识图谱：存储结构化的领域知识。整个流程是，首先将领域本体编译成工具，然后LLM Agent通过MCP协议调用这些工具，从非结构化文本中提取信息，并按照本体规范构建知识图谱。

关键创新：最重要的创新点在于将本体知识编译成可执行的工具接口，并强制LLM Agent使用这些工具。这与传统的先生成后验证的方法不同，它在生成过程中就融入了语义约束，从而避免了大量的事后修正工作。此外，该方法还减少了对人工模式和提示工程的依赖，降低了开发成本。

关键设计：论文中并没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。关键在于本体到工具的编译过程，以及如何设计工具接口，使其能够有效地表达本体知识，并方便LLM Agent调用。此外，MCP协议的设计也至关重要，它需要支持Agent之间的灵活通信和协作。

📊 实验亮点

论文以金属有机多面体合成文献为例，验证了该方法的有效性。实验结果表明，通过使用本体到工具的编译方法，可以显著减少手动模式和提示工程的工作量，并提高知识提取的准确性。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但案例研究表明该方法具有实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要将LLM与形式化领域知识相结合的场景，例如智能问答、知识发现、药物研发、材料科学等。通过将领域知识编码成可执行的工具，可以显著提高LLM在特定领域的应用能力，并降低开发成本。未来，该方法有望成为构建领域知识图谱的一种通用范例。

📄 摘要（原文）

We introduce ontology-to-tools compilation as a proof-of-principle mechanism for coupling large language models (LLMs) with formal domain knowledge. Within The World Avatar (TWA), ontological specifications are compiled into executable tool interfaces that LLM-based agents must use to create and modify knowledge graph instances, enforcing semantic constraints during generation rather than through post-hoc validation. Extending TWA's semantic agent composition framework, the Model Context Protocol (MCP) and associated agents are integral components of the knowledge graph ecosystem, enabling structured interaction between generative models, symbolic constraints, and external resources. An agent-based workflow translates ontologies into ontology-aware tools and iteratively applies them to extract, validate, and repair structured knowledge from unstructured scientific text. Using metal-organic polyhedra synthesis literature as an illustrative case, we show how executable ontological semantics can guide LLM behaviour and reduce manual schema and prompt engineering, establishing a general paradigm for embedding formal knowledge into generative systems.