VentureBeat当地时间10月6日报道称，尽管越来越多企业正在建设和部署语义层，并将其纳入数据治理体系，但AI代理在获取业务上下文时，主要依赖的并不是语义层。
根据VentureBeat旗下调查项目VB Pulse的数据，受访企业中，已上线、处于试点阶段或正在建设语义层的比例，已从6月的58%升至7月的63%，8月进一步升至67%。
语义层的作用，在于统一企业内部关键业务概念和术语定义，例如界定“何为营收”以及“哪条客户记录才是最新版本”。不过，调查同时显示，将语义层作为AI代理主要上下文来源的受访者占比却持续下滑，6月、7月和8月分别为21%、19%和13%。
在8月的受访者中，64%认为，过去6个月里AI代理之所以会给出看似自信但实际错误的回答，主要原因在于上下文信息不足或前后不一致。
从业务上下文的来源看，文档检索以32%位居首位；通过SQL、API或MCP服务器直接查询真实系统的方式占21%，较7月的11%明显上升；将整批文档直接输入模型的方式占19%。报道指出，后两类方式通常都缺少经过统一校准的术语定义。
调查还显示，已引入语义层的企业，反而更常报告AI代理出现错误回答。
在8月调查中，已部署语义层的企业里，78%表示曾遇到AI代理给出看似自信但实际错误的回答；而在仍处于评估阶段或暂无引入计划的企业中，这一比例为37%。
对于这一结果，报告给出了两种可能的解释。其一，语义层可以充当“正确答案基准”，因此企业更容易识别出代理回答中的错误；其二，正因为企业此前已经遭遇过错误回答，才更倾向于将建设语义层作为应对方案。VentureBeat表示，仅凭这项调查，尚无法判断哪一种解释更符合实际情况。
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Chi-gyu Hwang (황치규)
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