​​人工智能框架表示法是一种结构化知识表示方法，通过“槽-侧面”层级体系描述对象、事件或概念的核心属性，其核心优势在于模块化、可继承性和自然认知匹配性。​​ 它由明斯基于1975年提出，模拟人类经验存储与调用机制，广泛应用于自然语言处理、智能决策系统等领域。

框架表示法的核心结构包含三个层级：框架名（如“教师”）、槽（如“姓名”“职称”）、侧面（如“缺省值”“取值范围”）。例如，教师框架中“职称”槽可设置侧面“范围：教授/副教授/讲师”和“缺省：讲师”，这种设计既保证数据规范性，又允许动态调整。其继承机制显著提升复用效率——子框架（如“计算机系教师”）自动继承父框架（如“教师”）的通用属性，仅需补充专业领域特有槽值。

实际应用中，该表示法通过四类技术实现价值：一是支持多语言编程（Python/Java），二是兼容主流AI工具链（TensorFlow/PyTorch），三是降低语义网络构建复杂度，四是增强专家系统可解释性。在图像识别场景中，通过嵌套框架可逐层分解“物体-部件-特征”关系；在智能客服领域，槽值匹配能快速定位用户意图对应的解决方案。

当前技术演进呈现三大趋势：与深度学习结合提升特征提取能力、利用云计算优化大规模框架网络性能、通过约束条件增强噪声数据鲁棒性。需注意，其计算复杂度随槽数量指数级增长，建议对实时性要求高的场景采用“框架+产生式规则”混合表示。企业部署时可优先在知识图谱构建、多模态数据整合等场景验证效果。