Graph Engineering 101: 30分钟构建个人知识图谱指南
文章介绍了如何在30分钟内从零开始构建一个个人知识图谱。作者认为知识图谱不仅适用于大公司，个人也可以通过简单的工具（如Obsidian）和清晰的结构来实现。文章详细规划了从选择工具、定义实体、创建节点、建立连接到添加查询和习惯的每一步，强调了 intentional connection（有意图的连接）比复杂性更重要。
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10 篇我是如何用 Orca 做 Graph Engineering
作者分享了使用 Orca 进行 Graph Engineering 的实践经验，通过拆分任务给 Agent 执行，结合编排调度和真机验收，解决了长任务拆解、动态调整依赖和防止假成功的问题，强调了 Graph、Eval 和权限控制三者结合的重要性。
Graph Engineering：从 0 到 1 小白完整教程
文章介绍了 Graph Engineering，一种通过流程图协调多个 AI 协作完成复杂任务的方法。它将复杂任务拆解为节点、边和状态，解决了单 Loop 应对复杂任务时的局限性。文章详细解析了 Graph 的核心概念、与 Loop 的关系、四个核心模块及具体实践模板，并提供了新手学习路径。
The Graph Engineering Setup Guide
本文介绍了图工程如何为Agent提供复合记忆。通过双时态模型和MCP配置，Claude可获得持久的图记忆，相比向量搜索，多跳任务准确率提升36-46%，幻觉减少40%以上。
3 Years of Graph Engineering with LangGraph
文章回顾了 LangGraph 三年来的发展，探讨了将智能体系统建模为图（Graph）的实践与价值。作者分析了何时使用图结构以平衡确定性与自主性，并指出生产级智能体通常需要循环和动态转换。最后，文章强调图工程并非全新概念，但随着节点的进化，现在的图更多是在编排智能体而非单一的 LLM 调用。
Graph Engineering: 在一个窗口构建 1000+ Agent 循环的完整指南
本文介绍了 Graph Engineering 的概念，即从线性的 Agent 循环转向图结构的工作流。文章详细讲解了如何利用 Claude Code 的动态工作流功能，通过五个步骤构建并行处理任务的 Agent 图，以解决上下文限制和执行效率问题，并探讨了在扩展到 1000+ Agent 时可能遇到的挑战及解决方案。
Graph Engineering 101: When a Loop Isn’t Enough
文章探讨了AI Agent从简单的ReAct循环向图工程架构的演进。循环模式在处理复杂、多步骤及需人工介入的任务时存在状态持久化、错误处理和分支逻辑的局限性。图工程通过显式的节点、边和状态管理，解决了并发、暂停恢复及复杂流程控制问题，为构建更健壮的Agent系统提供了架构基础。
彻底告别Loop Engineering：一文读懂 Graph Engineering
本文介绍了AI Agent工程从Prompt到Loop再到Graph的演进。Graph Engineering通过图结构重新规划任务关系，实现并行处理、明确依赖、隔离失败，从而解决线性流程在复杂任务中效率低、易失控的问题。
什么是图工程及其走红原因解析
文章解释了从“循环工程”到“图工程”的技术演进。循环是简单的单一代理执行模式，而图（由节点、边和状态组成）通过可视化的流程图处理复杂逻辑和多代理协作。文章介绍了如何使用 LangGraph 构建第一个图，并指出在逻辑变得复杂时应从循环升级到图。
图工程究竟是什么？
文章探讨了AI工程领域的新术语“图工程”。它并非新发明，而是对多Agent协作系统的宏观视角，通过节点和边映射工作流、状态和依赖关系，解决复杂系统的架构与调试问题。