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@cv_usk
AI / Software Research Notes
AI Agent, LLMOps, MLOps, Software Architecture
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가입 May 2026
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データエージェントが毎回スキーマを手探りでクエリし続ける問題、実は「証拠に基づいて自己進化するオントロジー」を1枚挟むだけで大きく改善できるようです。
タイトル: EvoOntology: A Self-Evolving Ontology Layer for Data Agents
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📝 概要
表・ファイル・DBなど異種データを扱うエージェント向けに、MCPサーバーとして実装した「自己進化するオントロジー層」EvoOntologyを提案しています。
❗ 解決する課題
エージェントはデータ構造への事前知識がなく探索的クエリを繰り返す必要がありました。静的なセマンティックレイヤーは手動保守が必要で、実行履歴から適応できないという限界もありました。
⚙️ 方法論
実際にプローブクエリで検証済みの候補だけをオントロジーに採用し、その後もエージェントの実行軌跡から介入候補を抽出して、元の状態とペアで検証した上で改善が見込める場合のみ更新する仕組みです。
📊 実験結果
DDR-Benchで6バックボーン平均+17.8ポイント改善、BIRDでも平均+8.6ポイント改善し先行研究を上回りました。しかも対話ターン数は14.6→8.4、トークン数も約20%削減されています。
🔬 ユースケース
静的セマンティックレイヤーがモデルによってはむしろ性能を下げる場面でも、EvoOntologyは一貫して改善しており、実運用のデータエージェント基盤に組み込みやすい設計です。
#データエージェント# #LLM#
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