# Day 3：语义本体 MVP

## 今天的大开发点

建立用户问题的语义解析层，把自然语言问题转换成统一的 8 个核心字段。

这一天的目标不是做到 LLM 全能理解，而是先让报销、应收、应付、知识和风险相关问题能进入稳定结构。

## 为什么第三天做这个

Orchestrator 不能直接根据原始文本做可靠路由。它需要先拿到结构化语义，再决定调用 User Agent、Hermes、规则、MCP 或知识库。

## 今天主要交付

- 语义本体 8 字段结构。
- 场景识别：报销、应收、应付、知识、未知。
- 意图识别：查询、解释、对比、风险检查、草稿、操作。
- 业务对象提取：员工、客户、供应商、部门、项目、单据、金额。
- 时间范围解析。
- 指标和约束解析。
- 风险信号和权限级别判断。
- 语义解析 API。
- 解析日志和最小评测集。

## 对应执行细则

- [Day 3 执行细则](<../agent plan/weekly_execution_details/day_3_semantic_ontology_mvp.md>)

相关架构文档：

- [语义本体](<../agent plan/02_semantic_ontology.md>)
- [财务单据标准模型](<../agent plan/14_financial_document_canonical_model.md>)
- [数据契约与治理](<../agent plan/06_data_contracts_and_governance.md>)

## 当天验收门槛

- 输入自然语言问题能返回 8 个字段。
- 低置信度问题能返回澄清问题。
- 越权动作不会被标记为可直接执行。
- 解析结果能写入日志。
- 至少覆盖报销、应收、应付三个场景。

## 今天不做

- 不做复杂多轮对话记忆。
- 不做完整 LLM 提示词优化。
- 不做自动执行业务流程。
