OWL 2 本体
技能是查出来的， 不是猜出来的。
用确定性的本体查询替代概率性的技能发现。零歧义，零令牌浪费。
npx ontoskills install mcp O(1)
查找
100%
确定性
OWL 2 DL
推理
SPARQL Query
SELECT ?skill WHERE {
?skill oc:resolvesIntent "create_pdf" .
?skill oc:hasPayload ?payload .
}
→ Returns in 0.3ms
→ Always the same result 问题
LLM 浪费令牌在猜测
每次你的代理使用技能时，它都要经历一个缓慢、昂贵且不可靠的4步流程。
阅读
1 理解
2 推理
3 执行
4 令牌浪费
大型模型仅解析文档文件就消耗数千个令牌。
不一致性
相同的查询，不同的结果。每次都是如此。
困惑
复杂的技能会让较小的模型感到困惑。
无保证
LLM 概率性地解释文本。错误是不可避免的。
解决方案
跳过猜测。查询。执行。
OntoSkills 消除了阅读和理解。OWL 2 推理器以确定性方式处理繁重工作。
阅读
理解
推理 OWL 2
~ 执行
代理 "我需要创建一个 PDF"
SPARQL
SELECT ?skill WHERE { ?skill resolvesIntent "create_pdf" } 结果 pdf-generator // 确定性匹配
动作 执行技能负载
无需阅读。无需猜测。只需 查询 → 执行。
OntoClaw
第一个原生本体 AI 代理
神经符号架构。本体知识是原生的 — OntoSkills 不需要 MCP 桥接。
即将推出