The Semantic Training Gap: Ontology-Grounded Tool Architectures for Industrial AI Agent Systems

Die Studie identifiziert und formalisiert die „semantische Trainingslücke“ bei LLM-basierten KI-Agenten in der Fertigung, wo statistische Sprachgewandtheit ein fundiertes operatives Verständnis vermissen lässt. Diese Lücke führt zu fehlerhaften Ausgaben und kumulativen Fehlern wie semantischer Drift, die durch die vorgeschlagenen ontologiebasierten Architekturen behoben werden sollen.