金融中的图工程：设计稳健的Agent图
本文探讨了金融领域中Agent图的设计与实现。文章指出，Agent图解决了脚本在等待、重启和并行分支上的缺陷，并通过状态图而非DAG来实现条件路由和循环。重点讨论了状态管理、并行拓扑模式（如Fan-out、Supervisor）以及在金融任务中的实际应用。
🏷️ 图工程
9 篇Graph Engineering explained: what it is, when to use it and when not to
文章介绍了图工程的概念及其在AI工作流优化中的应用。图是由节点和边组成的计划，通过识别和消除伪依赖，可以显著提高工作流的并行性和效率。文章重点介绍了“钻石模式”，即扇出、归约和合成的模式，这是提升AI系统性能的关键技巧。
如何使用图工程构建多因子Alpha模型
本文详细介绍了如何利用图工程构建对冲基金级别的多因子Alpha模型。作者阐述了从Prompt、Loop、Swarm到Graph的技术演进路径，重点介绍了Slate这一运行时工具，它能通过JavaScript编写的程序自动化执行复杂的图结构任务，解决了多智能体系统中的协调与失败处理难题。
The complete Graph Engineering playbook for Claude Code
本文介绍了Graph Engineering（图工程）的概念，阐述如何利用Claude Code构建分布式Agent系统。通过将任务分解为线性、分发、规约和验证等节点，实现高效、可靠的AI工作流，优化计算成本和结果质量。
Kimi K3 + 图工程：降低85%成本并提升18%准确率
文章介绍了通过结合 Kimi K3 模型与图工程构建 AI 系统的方法。相比传统 RAG，该架构利用知识图谱存储实体关系，能处理复杂推理，实现成本降低85%和准确率提升18%。文章引用微软 GraphRAG 等研究，详细阐述了如何从零开始构建该系统。
Graph Engineering with Claude: the 11-Step Roadmap From Loops to Graph Architect
本文阐述了从单一循环工程向图工程演进的必要性。针对单一 Agent 在处理复杂任务时上下文混淆和幻觉问题，作者提出了由节点、边、路由器和状态四大基础构建块组成的图架构，并通过序贯链和路由器等模式，展示如何协调多 Agent 系统以实现高效输出。
Graph Engineering with Claude: 14-Step roadmap from 0 to graph architect
本文介绍了如何使用 Claude 构建图结构的 Agent，替代传统的线性执行模式。文章详细阐述了节点与边的定义、契约设计、并行化执行等核心概念，通过动态工作流实现任务的分发、验证与聚合，从而提升效率与系统的鲁棒性。
图工程如何取代RAG：微软、斯坦福和Anthropic的实践
文章介绍了图工程相比传统RAG在复杂问题回答上的优势，通过微软GraphRAG、斯坦福DSPy及Anthropic Claude的案例，展示了图结构如何提升AI准确性和降低成本。核心观点是图工程能捕捉实体间关系，而非仅检索文本片段。
Loop Engineering Is Dead. Enter Graph Engineering
本文探讨了从Loop Engineering到Graph Engineering的转变，强调了图工程在技术领域的重要性，并提供了相关链接和资源。