演讲：从检索到推理——用知识图谱构建生产级 Agentic AI 系统

Cassie Shum 在 InfoQ 演讲中讨论知识图谱为何是 agentic 系统的关键基础，并超越基础 RAG 提出四种实用架构模式：上下文打包、决策溯源、以代码为真、Agent 可见性。她还展示了一个基于知识图谱的工程 harness，用于简化反馈循环、优化 token 使用并维持系统可靠性。

AI推荐理由 InfoQ 演讲，作者 Cassie Shum 提出知识图谱作为 agentic 系统基础，并给出 context bundling、decision provenance、code as truth、agent visibility 四种架构模式，以及基于知识图谱的工程 harness 用于优化 token 与可靠性。属于有具体方法论的工程实践分享，对 Agent 落地有参考价值；但为演讲摘要，缺少可验证数据与实现细节。