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如何为 AI Agent 设计可靠的本体层（Ontology Layer）？从中文企业客户查询示例出发，解析实体身份对齐、时态建模、数据溯源、工具调用与访问控制，结合 SQL 和向量检索基线，说明知识图谱的适用边界、评估方法及治理成本。
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整个行业用 "function calling" 来描述模型调用工具，让所有开发者都下意识地把它当函数调用来处理。但工具不是函数——工具背后是数据库、文件系统、邮件服务、生产 API、Shell 和 MCP Server。每一次 Agent 的 tool call，本质上是一次资源授权请求，应该进入授权、审批、审计链路，而不是被 SDK 自动执行。本文是「AI Agent 安全最佳实践 2026」的续篇，专门拆解这个核心判断。