Neo4j 谈用图工程让 AI Agent 更可预测

Neo4j 的 Zachary Blumenfeld 介绍“graph engineering”：为 Agent 提供逻辑地图而非纯文本堆叠，将技能与过往决策轨迹编译为图结构技能，从而提升可预测性、治理性与可移植性。内容涵盖三类图、知识层、上下文图与 Agent 记忆、从记忆图蒸馏技能，并演示一个遵循图技能的贷款审批 Agent 及图分支可观测性。

AI推荐理由 Neo4j 的 Zachary Blumenfeld 在 AI Engineer 频道讲解“graph engineering”：把技能与历史决策轨迹编译成图结构，让 Agent 更可预测、可治理、可移植，并演示贷款审批 Agent 与图分支可观测性。属于有具体方法与 demo 的工程实践分享，对 Agent 可控性有参考价值；但为单一厂商视角的会议演讲，效果未提供独立验证，标题中的“predictable”属主张而非已证实结论。