面向数据治理的可质疑智能体：记录跨结构化与非结构化系统中人类对 AI 生成元数据的管理

工业组织的运营知识既存在于遥测数据、点位列表和交易等结构化记录中，也存在于手册、服务记录、通信内容和检查报告等非结构化来源中。治理项目通常分别管理这些来源。对其进行分类、关联和编制文档，依赖于少数拥有深厚领域知识的员工。基于大语言模型构建的智能体可以提出元数据建议、引用文档并标记质量问题，但未经审核的建议可能将错误传播到下游系统。流于形式的批准不会留下审核者具体检查内容的记录。我们提出可质疑治理：专业智能体针对有争议的元数据决策生成带评分和引证的论证；数据管理者可以在提交前接受、拒绝、修改或补充论证；治理记录则保留证据、干预措施和结果。采用版本管理的领域术语表为智能体提供模型特定术语和缩略语定义。我们介绍了工作流程、一条仅对不确定建议进行完整论证且仍保留提交前审核的分流路径、评分模型与记录模型，以及控制哪些经过验证的决策可成为先例的准入机制。两个暖通空调（HVAC）用例展示了这一模式：一个是使用 Brick Schema 类标签进行点位分类，并由开放的参考实现提供支持；另一个是示例性的保修故障模式判定，将索赔字段和遥测数据与服务记录及经过版本修订的公告关联起来。