Hypergraph Enterprise Agentic Reasoner over Heterogeneous Business Systems

📄 arXiv: 2605.14259v1 📥 PDF

作者: Ling Wang, Songnan Liu, Jianan Wang, Cheng Cheng, Xin Liu, Yihan Zhu, Enyu Li, Yu Xiao, Jiangyong Xie, Duogong Yan, Jiangyi Chen

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-05-14

💡 一句话要点

提出HEAR：基于分层超图的企业智能Agent，解决复杂业务系统中多跳推理难题

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

关键词: 企业智能 超图 多跳推理 知识图谱 Agent推理 异构系统 根本原因分析

📋 核心要点

  1. 现有方法在异构企业系统中应用LLM时，面临幻觉和多跳推理失败的挑战，缺乏语义基础和可审计的执行过程。
  2. HEAR通过分层超图本体，将数据接口和业务规则编码到图层中，并采用证据驱动的推理循环进行多跳分析。
  3. 实验表明，HEAR在供应链任务中实现了高达94.7%的准确率，并能自适应地优化token成本和保证推理正确性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为HEAR的企业智能Agent推理器，它构建于分层超图本体之上，旨在解决大型语言模型（LLM）应用于异构企业系统时面临的幻觉问题以及多跳、n元推理的失败。HEAR的基础图层虚拟化了可追溯的数据接口，而超边层则编码了n元业务规则和程序协议。通过证据驱动的推理循环，HEAR动态地编排本体工具，用于结构化的多跳分析，无需重新训练LLM。在供应链任务（包括订单履行阻塞的根本原因分析RCA）上的评估表明，HEAR的准确率高达94.7%。HEAR还展示了自适应效率：利用程序超边来最小化token成本，同时利用拓扑探索来保证复杂查询的严格正确性。通过匹配专有模型的性能与开源backbone，并自动化手动诊断，HEAR为企业智能建立了一个可扩展、可审计的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将大型语言模型应用于异构企业系统时，面临着幻觉问题和多跳、n元推理的困难。例如，GraphRAG和NL2SQL等范式缺乏语义基础和可审计的执行过程，难以满足复杂企业环境的需求。这些方法无法有效地处理企业系统中普遍存在的复杂业务规则和流程，导致推理结果不准确或不可靠。

核心思路：HEAR的核心思路是构建一个基于分层超图本体的企业智能Agent推理器。通过将企业数据和业务规则表示为超图结构，HEAR能够进行结构化的多跳分析，并利用证据驱动的推理循环来提高推理的准确性和可信度。这种方法避免了直接依赖LLM进行推理，从而减少了幻觉的风险，并提供了可审计的执行路径。

技术框架：HEAR的整体架构包含两个主要层：基础图层和超边层。基础图层负责虚拟化可追溯的数据接口，将企业系统中的各种数据源统一表示为图结构。超边层则用于编码n元业务规则和程序协议，将复杂的业务逻辑表示为超边。HEAR通过证据驱动的推理循环，动态地编排本体工具，利用图和超图的结构进行多跳分析。整个过程无需重新训练LLM，而是利用LLM作为工具来辅助推理。

关键创新：HEAR最重要的技术创新点在于其分层超图本体的设计和证据驱动的推理循环。分层超图本体能够有效地表示企业系统中复杂的数据关系和业务规则，而证据驱动的推理循环则能够提高推理的准确性和可信度。与现有方法相比，HEAR能够更好地处理多跳、n元推理问题，并提供可审计的执行路径。

关键设计：HEAR的关键设计包括超图本体的构建方法、证据驱动推理循环的实现以及本体工具的编排策略。超图本体的构建需要根据具体的企业系统和业务规则进行定制。证据驱动推理循环的实现需要设计合适的置信度评估机制和冲突解决策略。本体工具的编排策略需要根据具体的查询目标和推理路径进行优化。

📊 实验亮点

HEAR在供应链任务（包括订单履行阻塞的根本原因分析RCA）上的评估表明，其准确率高达94.7%。此外，HEAR还展示了自适应效率，能够利用程序超边来最小化token成本，同时利用拓扑探索来保证复杂查询的严格正确性。HEAR的性能可以与专有模型相媲美，同时使用了开源backbone，并实现了手动诊断的自动化。

🎯 应用场景

HEAR可应用于各种需要复杂推理的企业场景，如供应链管理、金融风险分析、智能制造等。通过自动化诊断和提供可审计的推理过程，HEAR能够提高决策效率和降低运营风险。未来，HEAR有望成为企业智能的基础设施，赋能企业实现数字化转型。

📄 摘要（原文）

Applying Large Language Models (LLMs) to heterogeneous enterprise systems is hindered by hallucinations and failures in multi-hop, n-ary reasoning. Existing paradigms (e.g., GraphRAG, NL2SQL) lack the semantic grounding and auditable execution required for these complex environments. We introduce HEAR, an enterprise agentic reasoner built on a Stratified Hypergraph Ontology. Its base Graph Layer virtualizes provenance-aware data interfaces, while the Hyperedge Layer encodes n-ary business rules and procedural protocols. Operating an evidence-driven reasoning loop, HEAR dynamically orchestrates ontology tools for structured multi-hop analysis without requiring LLM retraining. Evaluations on supply-chain tasks, including order fulfillment blockage root cause analysis (RCA), show HEAR achieves up to 94.7% accuracy. Crucially, HEAR demonstrates adaptive efficiency: utilizing procedural hyperedges to minimize token costs, while leveraging topological exploration for rigorous correctness on complex queries. By matching proprietary model performance with open-weight backbones and automating manual diagnostics, HEAR establishes a scalable, auditable foundation for enterprise intelligence.