作为一名AI行业的从业者，我过去这一年过得挺分裂的。白天，我对着客户讲PPT，描绘AI如何重塑业务流；晚上，我对着屏幕枯坐到凌晨三点，为了让AI写对一段文案，反复修改那该死的提示词，改得怀疑人生。

我相信很多同行都有这种共鸣：过去一年，我们陷入了一种集体幻觉——以为只要提示词写得够长、够细、够动情，AI就能奇迹般地变成一个懂业务的专家。但现实给了我们一记响亮的耳光。在做了N个Agent，我发现一个扎心的真相：Agent真正能活过三个月、能在业务一线长期跑起来的，寥寥无几。

为什么？因为我们大多数人做的所谓Agent，本质上是在用战术上的勤奋，掩盖战略上的无能。我们一直在做两件注定会失败的事：

第一，把提示词当成了“万能胶”。我们恨不得把半辈子的行业经验、甲方的奇葩要求、法律法规、甚至老板的个人喜好，全部塞进那有限的上下文窗口里。结果呢？模型这就好比一个刚入职的实习生，你一次性给他塞了本《公司管理制度汇编》，指望他看完就能当CEO。

第二，把工作流拆成了“数字迷宫”。发现AI不听话怎么办？加规则。这里加个IF，那里加个Else，最后在加一推MCP，为了覆盖业务里的各种幺蛾子，我们把工作流拆得支离破碎。最后的东西是一个拥有200个审批节点的“超复杂自动化脚本”。看起来严谨，实际上把AI最宝贵的“灵活性”全杀死了。更要命的是，这种“写死”的流程，一旦遇到真实业务里的动态变化，算力成本高到让你想躺平。

01 举个例子

营销——这本该是AI最擅长的领域，对吧？假设：某护肤品牌要推一款“玻尿酸精华”，目标用户是30+的熟龄女性，要求突出“抗老回春”。如果你用现在的“提示词+工作流”模式做，会发生什么？

你写了一段2000字的提示词，告诉AI：“你是一个资深文案，你要懂人性，要优雅，要……（此处省略1983字）”。然后AI开始干活了。

翻车一：法务部的噩梦

AI兴奋地输出：“逆转时光！三天抚平皱纹，医疗级抗衰体验！甚至比医美还管用，让你重返18岁！”看着挺带劲？发出去你就完了。《广告法》规定：化妆品不得使用“医疗级”、“逆转”、“第一”等绝对化用语，更不能涉及疾病治疗功能。AI不懂这个，它只是概率的模仿者。它看网上都这么吹，它也就这么写。

翻车二：品牌调性的崩坏

为了修正上面的错误，你在提示词里加了一句：“不要浮夸，要走极简风”。结果AI矫枉过正：“水，生命之源。玻尿酸，水的灵魂。静默，涂抹。”老板看完直接拍桌子：“我是卖货！不是让你写散文诗！卖点呢？转化率呢？”

翻车三：业务逻辑的硬伤

AI可能会根据知识库里的旧数据，给用户推荐了一个“满300减50”的活动（上周我在某东真实遇到）。但实际上，这个活动上个月就结束了。客服部门的电话瞬间被打爆，用户投诉你是虚假宣传。

02 举个例子

MuleRun团队认为：一个真正的Agent，正在从“提示词+复杂工作流”演化为——BaseAgent+Knowledge+Tools+Runtime。这四个词看起来简单，但背后其实是“职场责任分工”的彻底重构：

BaseAgent：负责思考，它不需要知道你们公司的具体业务，它只需要负责“拆解任务”。

Knowledge：也就是大家常说的RAG知识库，负责提供素材。

Tools：负责干脏活，查库存、发邮件、P图。

Runtime：负责权限、记忆、版本回滚。

但这就够了吗？很多人会说：“我有Knowledge啊，我把公司几万个PDF、Word文档都喂给AI了。”大错特错。这恰恰是目前99%企业AI项目失败的根源：误以为“文档”等于“知识”。把文档喂给AI，他依然写不出你要的方案。因为文档是死的，是线性的，而真实的业务逻辑是立体的、关联的、有红线的。

其实，大洋彼岸的Palantir早就给出了满分试卷。在Palantir的逻辑里，AI不是核心，Ontology（本体）才是核心。这就引出了今天的核心概念——中科闻歌在 2026 年提出的最新架构DOMA，这套架构，几乎是 1:1 地复刻并本土化了 Palantir 的核心精髓。

03 什么是DOMA

DOMA=Data（数据）+Ontology（本体）+Model（模型）+Agents（智能体）。大家都在谈Data和Model，但真正的分水岭，在于Ontology。别被这个哲学词汇吓到了。在企业语境里，你完全可以把它理解为：“上帝视角的业务地图”。Data让你“能把资料喂进去”，Ontology决定你“能不能长期跑、跑出来是不是同一件事”。

回到刚才那个“玻尿酸精华”的营销案例。如果有了Ontology，AI会怎么工作？

Ontology不是一段文字，而是一张预先定义好的逻辑网。在这张网里，我们定义了四样东西：

1.对象：我们在讨论什么？系统里不再是模糊的“产品”，而是明确定义了：[产品ID:1001]=[玻尿酸精华]。它关联的属性：[功效：保湿/修护]、[成分：透明质酸钠]、[适用人群：全肤质]。

2.关系：事物之间怎么连接？[玻尿酸精华]属于[化妆品品类]、[化妆品品类]受制于[广告法第X条]、[30+女性人群]偏好[小红书渠道]。

3.规则：什么能做，什么绝对不能做？这是一条硬代码级别的红线：IF[产品类型]=[化妆品]&[文案内容]包含["医疗","治愈","逆转"]THEN[强制拦截]并[报错：触犯合规红线]。

4.动作：最后怎么落地？文案生成后，自动触发：[合规检测]->[库存查询]->[渠道发布]。

此时奇迹发生了，AI输出的文案是这样的：“岁月不该是负担，而是沉淀出的光泽。让肌肤喝饱水，才是对抗时间的温柔力量。”

Ontology带来的价值是核心的：

第一，告别“抽盲盒”。AI依然可以发挥创意，但它只能在划定的跑道里跳舞，而不会跳到观众席上去打人。

第二，可解释、可追责。这是企业级应用最在乎的。当文案出错了，你可以明确知道：是Ontology里的“产品属性”配错了？还是“合规规则”没更新？你可以去修正那个节点，而不是对着几千字的提示词抓瞎，不知道该改哪一个标点符号。

第三，真正的复用。今天推玻尿酸，明天推面霜。你不需要重写整个Agent，也不需要重写提示词。你只需要在Ontology里把[产品对象]从玻尿酸换成面霜，所有的合规规则、渠道策略、人群画像，自动继承。这就是从“做手艺活”变成了“工业化生产”。

可以说，在 2026 年的中国市场，如果你想看谁把“企业级 Agent”这道题解开了，中科闻歌的 DOMA 架构无疑是目前的最佳参考答案。

04 最后

如果要我对2026年的企业AI做一个预判，我会说：拼模型参数的时代过去了，拼工程体系的时代来了。如果你看不懂Palantir的千亿市值，不妨看看国内。像中科闻歌这样，早早布局DOMA，踏踏实实把Data 和Ontology结合起来的厂商，正在定义 2026 年的新标准。

说实话，我也曾写提示词写到凌晨三点，看着模型终于吐出一段华丽的废话，还觉得自己很牛，仿佛掌握了通往未来的钥匙。后来才发现，那种几十个节点的工作流，既不智能，也不优雅。甚至有时候我看着那密密麻麻的节点会产生错觉：我们到底是在做人工智能，还是在写一部宫斗小说？