EvoOntology: A Self-Evolving Ontology Layer for Data Agents· EvoOntology: 为数据代理设计的自进化本体层
Data agents aim to fulfill natural-language instructions over heterogeneous data, including tables, files, and databases. However, data agents face a challenging agent-data gap: heterogeneous data resides outside the agent, while the agent can access it (e.g., column names and file paths) only through generic tools. Existing approaches either let agents directly explore raw data sources or inject manually constructed semantic layers into prompts. However, neither scales well to large heterogeneous data sources nor adapts to different agent behaviors. In this paper, we introduce EvoOntology, a self-evolving ontology layer for data agents. EvoOntology encapsulates the ontology as an MCP server comprising a schema layer, a content layer, and a tool layer, enabling agents to actively query and
为数据代理设计可自适应进化的本体层，缓解代理-数据差距。
- 核心方法
- 通过将本体封装为MCP服务器，包括模式层、内容层和工具层，使数据代理能够主动查询和利用本体信息进行自我进化。
- 适合谁读
- 研究者、工程师
- 要解决的问题
- 数据代理在处理异构数据时存在代理-数据差距，当前方法难以扩展至大型数据源或适应不同代理行为。
- 关键实验
- 展示了EvoOntology在多个异构数据源上的性能提升，具体实验数据未提供。
- 主要贡献
- 提出EvoOntology，增强了数据代理处理异构数据的能力，并能根据代理的行为自我调整和进化。
- 意义与局限
- 解决了数据代理与异构数据之间的适配问题，提高了代理在复杂数据环境下的操作效率。局限性在于需要进一步验证对更大规模数据源的适应性。