基于本体数据库（时序动态的图计算和图谱数据库引擎）AbutionGraph，将实体 - 组件 - 系统与基于流的 AI 编程深度结合，构建可演进的数字孪生与世界模型。构建以本体驱动为核心，串联实时数据、业务逻辑与智能 Agent，实现从数据源探知、知识库、记忆编程、智动化工作流到实时业务推理与行动决策的全链路闭环。
OntoFlow 产品定位：
- AI本体智能应用开发平台 | 非本体建模设计平台
- 可落地 可运行 可发布 | 非知识图谱 非设计软件 非Demo
- 1人业务+1人开发 模式 | 非传统软件开发模式
- 半人工+半AI开发 -> 未来全AI | 非传统人工项目搭建和手工开发
- 工作流程的开发方式 | 非工作流 非多系统拼装
📦 闭雨哲 本体数据库 AbutionGraph 与 OntoFlow 本体智能应用开发平台 独立作者 —— 1人公司，1人发明 + 设计 + 研发。
AbutionGraph 首发于 2019 年，曾开源两年。
核心能力： 时序图谱 · 向量图谱 · 静态图谱 · 动态图谱 · 子图权限隔离。
市场第一款具备完整本体论语义的 原生本体数据库，经大量项目验证。
不是要做 Palantir 的复制品，而是多年前就看好这个方向，在不同的国度，做了相同的事情。
（以工作"流程"的方式表达/开发你的应用，AI辅助/完全替代软件开发）
AI基础能力： 主流大模型接入、智能问答/问数、知识库、Agent、Tool/Skill/MCP、Harness、Memory、AI Coding，AI全家桶覆盖贯穿
本体应用构建能力： 数据源 -> 数据处理 -> 本体构建（语义描述）-> 本体应用 -> 数字孪生，工作流程闭环
本体原生技术支持： Entity/Edge、Properties、Function、Monitor、Action、Role、Description、Vector、TimeSerise，一体化能力
OntoFlow 是面向企业的本体智能<应用开发>平台，以知识图谱为数据骨架，本体库Abution为底座， AI为提效工具，将分散的数据资产、领域知识与大模型能力融为一体。平台覆盖从数据接入 → 知识图谱 → 本体建模 → 智能应用的完整链路，帮助企业将隐性的领域知识转化为可查询、可推理、可驱动 AI 的显性智能资产。
探索模块是用户与平台内所有 AI 能力直接交互的统一入口，与豆包、ChatGPT等产品使用页面一样，提供沉浸式的多轮对话体验。
核心功能
- 会话管理，记住用户历史交流，长会话场景下支持连续语境推理
- 不同大模型灵活切换，满足不同任务场景的模型选型需求
适用场景： 知识问答、智能问数、业务分析、方案推演、代码生成、日常智能助手
智能体模块提供完整的 Bot 生命周期管理能力，支持将大模型与企业专属知识、工具和流程深度集成，构建真正贴合业务场景的智能应用。
核心功能
- 灵活配置：为每个智能体独立设定系统提示词、对话轮数限制、温度等推理参数
- 能力挂载：按需挂载知识库、MCP 服务工具、插件工具和业务本体技能
- 多模型支持：每个智能体可绑定独立的底座大模型，支持文本、多模态等不同模型类型
- 发布即用：完成配置后一键生成独立运行链接，可直接嵌入企业 OA、门户、移动端等系统
- 会话记忆：内置对话记忆机制，支持跨轮次上下文感知，提供连贯的交互体验
适用场景： 智能客服、知识助手、数据分析 Bot、业务流程自动化代理、本体推理决策和本体智能
元数据摄取模块是平台知识体系建设的起点，通过标准化连接器将企业内外部数据资产纳入统一管理。
核心功能
- 广泛连接：支持关系型数据库（MySQL、PostgreSQL、Oracle、达梦、人大金仓、SQL Server 等）、NoSQL 数据库、搜索引擎、文件系统、消息队列等十余类数据源
- 自动采集：连接后自动抽取数据库表结构、字段类型、注释说明、主外键关系等元数据
- 统一标准：所有数据源的元数据经过归一化处理，以统一格式写入平台资产中心
- 配置可视化：以图形化表单引导完成连接串、驱动类、认证信息等参数配置，无需手写代码
适用场景： 数据治理、数据目录建设、数据血缘分析前置准备、源端智能问数
元数据资产模块将所有已摄取的元数据汇聚为企业统一数据目录，实现数据资产的可发现、可理解与可利用。
核心功能
- 分类浏览：以数据源类型为维度构建层级分类树，支持按类别快速定位资产
- 全文检索：对表名、字段名、注释等元数据内容进行全文模糊检索，毫秒级响应
- 快速过滤：支持按资产类型、来源系统、更新时间等维度进行复合过滤筛选
- 实体摘要：点击任意资产即可查看详细的字段说明、数据分布、关联关系等摘要信息
- 与建模联动：元数据资产可直接作为本体建模的数据来源，打通数据→知识的转化通道
适用场景： 数据发现、数据质量评估、新员工数据上手、数据资产盘点
本体建模是 OntoFlow 的核心能力模块，提供从原始数据->知识图谱->本体图谱->本体应用的全流程可视化编排能力，是平台"本体智能"价值的核心体现。
核心功能
-
可视化流程设计：基于拖拽式的工作流画布，通过节点连线定义完整的知识摄取与处理管道
-
多类型节点支持
- 数据源节点：对接已注册数据源，支持 SQL 查询和文件导入
- 数据处理节点：内置 AI 辅助代码生成（Java/Python），支持多版本代码管理与在线单元测试
- 子图建模节点：配置实体、关系、属性的映射规则，将结构化数据转化为图谱对象
- 本体库节点：定义图谱 Schema、聚合函数、行动函数，将处理结果写入知识图谱
-
Skill 封装：将高频查询逻辑封装为可复用的 Skill 能力，供智能体与工作流直接调用
-
MCP 发布：将本体查询能力一键发布为 MCP 端点，对外开放平台知识服务
-
AI 辅助建模：内置 Agent 对话侧边栏，支持用自然语言描述建模需求并辅助生成代码与配置（完全AI化构建项目需要成功经验支持，AI才能越学越聪明，这是未来的优化方向）
基于本体库做功能接口：
（固定的图查询模板，比传统软件开发更简单，也更容易使用AI Coding）
适用场景： 企业知识图谱建设、领域本体设计、数据智能化改造、行业知识库构建、数字孪生、世界模型、具身智能数据仿真、虚拟场景模拟验证
数字孪生模块是 OntoFlow 平台知识图谱能力向行业业务场景的延伸，为前端展示层，承接本体建模产出的领域知识，构建面向特定行业的实体孪生与态势感知应用。
核心能力方向
- 基于知识图谱的行业实体状态建模与实时监控
- 设备、资产、组织、供应链等复杂关系的可视化孪生视图
- 结合大模型推理能力实现基于知识图谱的智能决策支撑
- 支持行业用户在标准平台能力之上进行垂直场景定制扩展
适用场景： 工业设备管理、智慧园区、供应链风险感知、组织知识管理
知识库模块提供覆盖文档管理、智能切分、向量化存储到多策略检索的完整 RAG 能力链路，是智能体深度理解企业文档知识的核心支撑。
核心功能
- 多格式支持：支持 PDF、Word、Markdown、TXT 等主流格式文档的批量上传与解析
- 智能分片：内置基于段落语义的自适应分片算法，保留文档结构上下文，避免语义断裂
- 多层索引构建：同步建立向量索引、实体索引与三元组索引，支持图文知识融合存储
- 多策略混合检索：融合向量相似度、实体关联、推理路径、社区摘要等多路召回策略，检索精度显著优于单一向量检索
- 知识图谱联动：文档中抽取的三元组可直接写入知识图谱，实现文档知识与图谱知识的贯通
- 检索配置：支持对召回数量、相似度阈值、召回策略权重等参数进行精细化调优
适用场景： 企业规章制度问答、产品说明书检索、技术文档知识库、合规知识管理
图谱可视化模块将复杂的图谱数据以直观的节点-关系图形式呈现，为知识工程师、数据分析师提供专业的图谱探索工具。
核心功能
-
多图谱管理：支持同时接入多个图数据库，通过 Schema 浏览器查看图谱整体结构
-
三种查询模式
- 结构查询：通过表单交互构建查询条件，无需编写代码即可探索图谱
- 全文检索：对图谱中的节点属性进行关键词全文检索
- 代码查询：专业模式，AbutionQL/Cypher/Gremlin/GraphQL...，满足复杂图查询需求
-
力导向图渲染：查询结果以动态力导向图形式可视化，节点、关系、属性一览无余
-
主题适配：支持亮色/暗色双主题，适配不同使用环境
-
查询历史：保存历史查询记录，支持快速复用和修改
适用场景： 知识图谱质量验证、图谱内容探索、关系路径分析、本体建模结果验证
模型管理模块为平台提供统一的大模型接入与配置管理能力，屏蔽各厂商 API 差异，实现一次配置、全局复用。
核心功能
- 多厂商支持：覆盖 OpenAI、通义千问、文心一言、混元、智谱 AI、Moonshot 等主流国内外大模型厂商
- 多模型类型：支持对话模型（Chat）、向量模型（Embedding）、重排模型（Rerank）分类管理
- 两级管理结构：服务商级别管理 API Key 与接入端点，模型级别管理具体模型参数与默认配置
- 连通性验证：配置完成后支持一键验证 API 连通性，确保模型可用性
- 全局共享：所有已配置模型在智能体、知识库、工作流、探索等模块全局共享，无需重复配置
适用场景： 多模型对比评估、按场景选型、国产化模型替代、模型成本优化
MCP（Model Context Protocol）模块实现平台与外部系统之间的标准化能力互联，既可引入外部工具能力，也可将平台核心能力对外开放。
核心功能
- 外部 MCP 接入：支持以 SSE 和 Stdio 协议连接外部 MCP Server，动态注册并管理工具列表
- 能力挂载：已注册的 MCP 工具可直接挂载至智能体，在对话中自动触发调用
- 能力发布：将平台本体查询、图谱检索等能力封装并发布为标准 MCP 端点，供外部 AI 应用消费
- 统一管理：连接状态、工具列表、调用记录集中可视化管理
适用场景： 跨系统 AI 能力集成、开放平台建设、企业 AI 工具生态构建
插件模块通过标准化的 HTTP API 调用规范，将企业内外部系统能力以工具形式引入 AI 应用，实现 AI 与业务系统的深度融合。
核心功能
- 分类管理：以"分类 → 插件 → Tool"三级结构组织管理，支持大规模工具库的有序维护
- 参数规范：每个 Tool 通过 JSON Schema 定义结构化的输入输出参数，确保调用的可靠性
- 在线调测：内置 Tool 运行测试能力，在挂载智能体前可独立验证工具调用结果
- 智能触发：挂载至智能体后，大模型根据对话意图自动判断是否触发工具调用
- 工作流节点：插件 Tool 同时支持作为工作流节点使用，参与自动化处理流程
适用场景： ERP/CRM 系统集成、业务数据查询、流程触发、第三方服务调用
定时任务模块为平台各类需要周期执行的任务提供统一的调度管理能力。
核心功能
- 可视化 Cron 配置：内置图形化 Cron 表达式编辑器，支持秒级精度的任务触发规则配置
- 并发控制：支持并发执行与串行执行两种模式，避免长时任务重叠执行
- 任务类型覆盖：可调度的任务类型包括知识摄取管道、工作流触发、数据同步等
- 完整执行日志：每次任务执行均记录开始时间、结束时间、执行状态和异常信息，支持历史追溯
- 即时触发：除定时调度外，支持手动立即执行任务，便于测试和紧急处理
适用场景： 知识图谱增量更新、定期数据同步、周期报告生成、自动化运维任务
访问权限模块提供完整的 RBAC（基于角色的访问控制）体系，保障企业知识资产在安全合规的框架下有序流转。
核心功能
- 组织架构管理：支持多级部门树结构与岗位体系，映射企业真实组织关系
- RBAC 权限模型：通过"用户 → 角色 → 菜单/接口"三层绑定，实现功能与数据的精细化访问控制
- 菜单权限管理：动态配置导航菜单的可见性与操作权限，按角色裁剪功能界面
- API Key 管理：支持生成和管理资源级 API Key，用于系统集成与对外服务调用授权
- 操作日志审计：记录所有用户的关键操作行为，满足企业合规审计要求
- 多认证方式：支持账号密码、Token 等多种认证策略，适配不同的安全接入需求
适用场景： 多部门协作权限隔离、合规审计、系统集成授权管理、敏感数据访问控制
OntoFlow 以本体建模为中枢，连接左侧的数据治理与右侧的智能应用，使企业知识不再停留于文档与数据库中，而是成为可查询、可推理、可驱动 AI 决策的结构化智能资产。
（进群备注公司及职务）
作者微信：biiyuzhe