21 年离职两年，啃的哲学、逻辑与语言理论，原来都在为现在的AI本体建模铺路。
维特根斯坦说：语言的边界，就是世界的边界。
以前不懂这句的工程价值，现在做FDE与Agent字段设计初步通透了。
普通人眼里的“客户”，只是两个字。
但在AI结构化世界里，必须拆成：主键、枚举类型、外键关联、成交属性。
归因分析，看起来是理科逻辑，其实也是经验对数据和业务的翻译。是数学+艺术。
人可以容忍模糊语言，但机器只能识别被严格定义过的世界。
我们定义得多清楚，AI的认知边界就有多清晰。
逻辑学负责约束规则，避免模型逻辑自相矛盾。积累判断可以被写入 prompt /skill/agent.md/harness …形成 0 或 1。
而马克思认识论让我始终保持克制：所有模型、字段、本体，都不是我定义出来的，是从客观业务里抽象出来的。
很多AI项目翻车，不是技术不行。
是用人的模糊口语，去搭建机器的精密世界。甚至很多问，看起来是技术问，实际上是定义问，哲学问。
概念不清，万物皆错。
@aigc1024