Knowledge Graph Builder Free

AI Agent类型化知识图谱系统，实体-关系-约束三要素，JSONL存储+约束验证。

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知识图谱构建器（免费版）

AI Agent的类型化知识图谱系统。实体-关系-约束三要素，每条变更都经过验证。

信息零散如沙，关系不可追溯，约束无验证。知识图谱构建器免费版将零散信息组织为可验证、可查询、可推理的结构化图谱。

架构总览

text

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│            知识图谱构建器免费版 (KNOWLEDGE GRAPH FREE)           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│   ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐     │
│   │  实体创建     │ -> │  约束验证    │ -> │  JSONL存储   │     │
│   │  12+核心类型  │    │  必填/枚举/  │    │  追加式日志  │     │
│   │              │    │  禁止/类型/  │    │  保留历史    │     │
│   └──────────────┘    │  基数/无环   │    └──────────────┘     │
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│                              v                                  │
│   ┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐     │
│   │  图遍历查询   │    │  关系创建    │    │  约束检查    │     │
│   │  按类型/属性  │    │  from-to-rel │    │  validate    │     │
│   └──────────────┘    └──────────────┘    └──────────────┘     │
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│   ┌──────────────┐    ┌──────────────┐                         │
│   │  规划即图变换 │    │  技能契约    │                         │
│   │  多步计划建模  │    │  读写声明    │                         │
│   └──────────────┘    └──────────────┘                         │
│                                                                 │
│   存储位置：memory/knowledge-graph/graph.jsonl                  │
│   模式定义：memory/knowledge-graph/schema.yaml                  │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

阅读## 核心能力章节了解skill功能
按## 依赖说明配置环境
执行所需能力对应的命令
参考## 错误处理章节处理异常
查看## FAQ解答常见疑问

30秒上手

bash

# 初始化图谱目录
mkdir -p memory/knowledge-graph
touch memory/knowledge-graph/graph.jsonl

# 创建基础模式
cat > memory/knowledge-graph/schema.yaml << 'EOF'
types:
  Person:
    required: [name]
    optional: [email, phone, notes]
  Project:
    required: [name, status]
    status_enum: [active, paused, completed, archived]
  Task:
    required: [title, status]
    status_enum: [open, in_progress, blocked, done]

relations:
  has_owner:
    from_types: [Project, Task]
    to_types: [Person]
    cardinality: many_to_one
  has_task:
    from_types: [Project]
    to_types: [Task]
    cardinality: one_to_many
  blocks:
    from_types: [Task]
    to_types: [Task]
    acyclic: true
EOF

60秒完整配置

bash

# 示例
cat >> memory/knowledge-graph/graph.jsonl << 'EOF'
{"op":"create","entity":{"id":"p_001","type":"Person","properties":{"name":"张三","email":"zhang@example.com"}}}
{"op":"create","entity":{"id":"proj_001","type":"Project","properties":{"name":"网站重设计","status":"active"}}}
{"op":"relate","from":"proj_001","rel":"has_owner","to":"p_001"}
{"op":"create","entity":{"id":"task_001","type":"Task","properties":{"title":"设计首页原型","status":"open"}}}
{"op":"relate","from":"proj_001","rel":"has_task","to":"task_001"}
EOF

# 已知限制
python3 scripts/knowledge_graph.py validate

# 查询图谱
python3 scripts/knowledge_graph.py list --type Person
python3 scripts/knowledge_graph.py related --id proj_001 --rel has_task

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误处理章节获取恢复步骤。

核心能力

1. 类型化实体系统

12+核心类型，覆盖常见知识管理场景：

类型	必填属性	可选属性	用途
Person	name	email, phone, notes	人员信息
Organization	name	type, members[]	组织信息
Project	name, status	goals[], owner?	项目管理
Task	title, status	due?, priority?, assignee?, blockers[]	任务管理
Goal	description	target_date?, metrics[]	目标管理
Event	title, start	end?, location?, attendees[], recurrence?	事件日历
Location	name	address?, coordinates?	地点信息
Document	title	path?, url?, summary?	文档管理
Message	content, sender	recipients[], thread?	消息记录
Thread	subject	participants[], messages[]	讨论线程
Note	content	tags[], refs[]	笔记
Account	service, username	credential_ref?	账户管理
Device	name, type	identifiers[]	设备管理
Credential	service, secret_ref	（禁止直接存储密钥）	凭证引用
Action	type, target, timestamp	outcome?	行为日志
Policy	scope, rule, enforcement	-	策略管理

输入: 用户提供类型化实体系统所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行类型化实体系统操作,遵循单一意图原则。输出: 返回类型化实体系统的执行结果,包含操作状态和输出数据。

2. 关系系统

yaml

关系结构：
  from_id: 源实体ID
  relation_type: 关系类型
  to_id: 目标实体ID
  properties: 关系属性（可选）

常见关系类型：

关系	源类型	目标类型	基数	说明
has_owner	Project, Task	Person	many_to_one	项目/任务的负责人
has_task	Project	Task	one_to_many	项目包含的任务
has_member	Organization	Person	many_to_many	组织的成员
blocks	Task	Task	many_to_many	任务阻塞关系（无环）
depends_on	Task, Project	Task, Project	many_to_many	依赖关系（无环）
relates_to	Any	Any	many_to_many	通用关联
for_event	Task	Event	many_to_one	任务关联事件
has_goal	Project, Person	Goal	one_to_many	项目/个人的目标

输入: 用户提供关系系统所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行关系系统操作,遵循单一意图原则。输出: 返回关系系统的执行结果,包含操作状态和输出数据。

3. 约束验证

每条变更在提交前都经过类型约束验证：

约束类型	验证内容	示例
必填属性	required字段必须存在	Task必须有title和status
枚举值	属性值必须在enum列表中	Task.status必须是open/in_progress/blocked/done
禁止属性	forbidden_properties不可出现	Credential禁止password/secret/token
类型匹配	关系from/to类型必须匹配	has_owner的from必须是Project或Task
基数约束	关系数量符合cardinality	many_to_one表示多个源可指向一个目标
无环约束	acyclic关系不允许环	blocks关系不能形成循环依赖
时间约束	自定义验证规则	Event.end >= Event.start

验证命令：

bash

# 验证整个图谱
python3 scripts/knowledge_graph.py validate

# 验证单个实体
python3 scripts/knowledge_graph.py validate --id task_001

# 验证关系
python3 scripts/knowledge_graph.py validate --relation blocks

输入: 用户提供约束验证所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行约束验证操作,遵循单一意图原则。输出: 返回约束验证的执行结果,包含操作状态和输出数据。

4. JSONL追加式存储

jsonl

{"op":"create","entity":{"id":"p_001","type":"Person","properties":{"name":"张三"}}}
{"op":"create","entity":{"id":"proj_001","type":"Project","properties":{"name":"网站重设计","status":"active"}}}
{"op":"relate","from":"proj_001","rel":"has_owner","to":"p_001"}
{"op":"update","entity":{"id":"proj_001","properties":{"status":"completed"}}}
{"op":"delete","entity":{"id":"task_001"}}

追加式规则：

工作于已有图谱数据或模式时，追加/合并变更而非覆盖文件
保留完整历史，可追溯任意时间点的图谱状态
避免覆盖已有定义

输入: 用户提供JSONL追加式存储所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行JSONL追加式存储操作,遵循单一意图原则。输出: 返回JSONL追加式存储的执行结果,包含操作状态和输出数据。

5. 图遍历查询

bash

# 按类型查询
python3 scripts/knowledge_graph.py query --type Task --where '{"status":"open"}'

# 按ID获取
python3 scripts/knowledge_graph.py get --id task_001

# 查询关联实体
python3 scripts/knowledge_graph.py related --id proj_001 --rel has_task

# 依赖说明
python3 scripts/knowledge_graph.py dependencies --id task_001

# 反向依赖查询
python3 scripts/knowledge_graph.py dependents --id task_001

# 多跳遍历
python3 scripts/knowledge_graph.py traverse --from p_001 --max-depth 3

输入: 用户提供图遍历查询所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行图遍历查询操作,遵循单一意图原则。输出: 返回图遍历查询的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

6. 规划即图变换

将多步计划建模为图操作序列：

text

计划："安排团队会议并创建后续任务"

1. CREATE Event { title: "团队周会", attendees: [p_001, p_002] }
2. RELATE Event -> has_project -> proj_001
3. CREATE Task { title: "准备议程", assignee: p_001 }
4. RELATE Task -> for_event -> event_001
5. CREATE Task { title: "发送纪要", assignee: p_001, blockers: [task_001] }

每步在执行前验证，约束违反时回滚。

输入: 用户提供规划即图变换所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行规划即图变换操作,遵循单一意图原则。输出: 返回规划即图变换的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

7. 技能契约

使用图谱的技能应声明读写范围：

yaml

ontology:
  reads: [Task, Project, Person]
  writes: [Task, Action]
  preconditions:
    - "Task.assignee必须存在"
  postconditions:
    - "创建的Task必须有status=open"

输入: 用户提供技能契约所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行技能契约操作,遵循单一意图原则。输出: 返回技能契约的执行结果,包含操作状态和输出数据。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

8. 跨技能通信

通过图谱共享状态：

python

# 技能A创建承诺
commitment = knowledge_graph.create("Commitment", {
    "source_message": msg_id,
    "description": "周五前发送报告",
    "due": "2026-01-31"
})

# 技能B查询承诺并创建任务
tasks = knowledge_graph.query("Commitment", {"status": "pending"})
for c in tasks:
    knowledge_graph.create("Task", {
        "title": c.description,
        "due": c.due,
        "source": c.id
    })

输入: 用户提供跨技能通信所需的指令和必要参数。处理: 按照skill规范执行跨技能通信操作,遵循单一意图原则。输出: 返回跨技能通信的执行结果,包含操作状态和输出数据。 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：Agent、类型化知识图谱系、约束三要素、知识图谱构建器免、费版为、提供类型化知识图、谱系统、将零散的信息片段、组织为可验证、可查询、可推理的结构化图、三要素、确保图谱一致性、when、需要数据库操作、SQL、数据存储管理时使、不适用于数据库架、构设计决策、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持。

执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

使用场景

场景一：项目知识结构化管理（项目经理角色）

痛点：项目信息散落在邮件、文档、聊天记录中，无法快速查询"谁负责什么"、"什么阻塞什么"。

使用方式：

bash

# 创建项目知识图谱
python3 scripts/knowledge_graph.py create --type Project --props '{"name":"新产品发布","status":"active"}'
python3 scripts/knowledge_graph.py create --type Person --props '{"name":"李四","email":"li@example.com"}'
python3 scripts/knowledge_graph.py relate --from proj_002 --rel has_owner --to p_002

# 查询项目所有任务
python3 scripts/knowledge_graph.py related --id proj_002 --rel has_task

# 查询阻塞链
python3 scripts/knowledge_graph.py dependencies --id task_005

效果：项目知识从"散落各处"到"一键查询"，查询时间从10分钟降至10秒。

场景二：任务依赖关系追踪（开发者角色）

痛点：任务间有复杂依赖关系，手动跟踪易遗漏，导致并行开发时冲突。

使用方式：

bash

# 创建任务依赖
python3 scripts/knowledge_graph.py relate --from task_002 --rel blocks --to task_003
python3 scripts/knowledge_graph.py relate --from task_002 --rel blocks --to task_004

# 无环约束验证
python3 scripts/knowledge_graph.py validate --relation blocks
# 若有环，验证失败
# 查询可并行的任务（无依赖冲突）
python3 scripts/knowledge_graph.py parallelizable --type Task

效果：依赖关系自动追踪，并行开发冲突减少约80%。

场景三：多步计划建模与执行（技术负责人角色）

痛点：多步计划在执行中容易偏离原设计，无法追踪每步的完成状态。

使用方式：

text

计划："部署新版本"
1. CREATE Task { title: "代码审查", status: "open" }
2. CREATE Task { title: "测试通过", status: "open", blockers: [task_010] }
3. CREATE Task { title: "部署生产", status: "open", blockers: [task_011] }
4. CREATE Task { title: "验证上线", status: "open", blockers: [task_012] }

每步完成时更新status=done，下一步自动解锁

效果：计划执行从"容易跑偏"到"严格按图执行"，执行偏离率降低约90%。

多角色场景指南

角色	典型场景	推荐功能	核心价值
项目经理	项目知识管理	实体+关系+查询	一键查询
开发者	依赖关系追踪	blocks关系+无环验证	冲突-80%
技术负责人	多步计划建模	规划即图变换	偏离率-90%
运维工程师	设备-账户管理	Device+Account类型	资产清晰
文档工程师	文档关系网络	Document+relates_to	文档可溯

核心类型定义

yaml

Person: { name, email?, phone?, notes? }
Organization: { name, type?, members[] }

Project: { name, status, goals[], owner? }
Task: { title, status, due?, priority?, assignee?, blockers[] }
Goal: { description, target_date?, metrics[] }

Event: { title, start, end?, location?, attendees[], recurrence? }
Location: { name, address?, coordinates? }

Document: { title, path?, url?, summary? }
Message: { content, sender, recipients[], thread? }
Thread: { subject, participants[], messages[] }
Note: { content, tags[], refs[] }

Account: { service, username, credential_ref? }
Device: { name, type, identifiers[] }
Credential: { service, secret_ref }  # 永不直接存储密钥
Action: { type, target, timestamp, outcome? }
Policy: { scope, rule, enforcement }

约束定义示例

yaml

types:
  Task:
    required: [title, status]
    status_enum: [open, in_progress, blocked, done]

  Event:
    required: [title, start]
    validate: "end >= start if end exists"

  Credential:
    required: [service, secret_ref]
    forbidden_properties: [password, secret, token]  # 强制间接引用
relations:
  has_owner:
    from_types: [Project, Task]
    to_types: [Person]
    cardinality: many_to_one

  blocks:
    from_types: [Task]
    to_types: [Task]
    acyclic: true  # 无循环依赖

已知限制

本skill的能力范围受限于核心能力章节中定义的功能,不支持超出范围的操作
复杂业务场景建议结合人工经验判断
执行效率受模型能力与网络环境影响

FAQ

Q1：免费版能存储多少实体？

免费版无实体数量限制，使用JSONL文件存储。建议单文件不超过10000条记录，超出时可迁移至SQLite（专业版支持）。JSONL文件可纳入git版本控制，实现增量备份。

Q2：JSONL存储有什么优势？

JSONL（JSON Lines）每行一条记录，优势包括：

追加式写入，性能高
保留完整历史，可追溯
可用grep/awk等工具直接处理
兼容git版本控制
易于迁移至其他数据库

Q3：约束验证如何工作？

每条变更（create/update/relate/delete）在提交前都经过验证：

必填属性检查
枚举值检查
禁止属性检查
关系类型匹配检查
基数约束检查
无环约束检查（如blocks关系）验证失败则拒绝变更，返回错误信息。

Q4：免费版与专业版有什么区别？

免费版提供12+核心类型+关系系统+约束验证+JSONL存储+图遍历查询+规划即图变换+技能契约。专业版额外解锁：SQLite迁移、图可视化、SPARQL-like查询、版本追踪、跨技能通信增强、7种角色场景指南。专业版使用GPT-4o模型路由，免费版使用GPT-4o-mini。

Q5：如何处理图谱迁移？

免费版使用JSONL文件存储，可直接复制文件迁移。如需迁移至其他系统，可使用export --format json导出完整图谱。专业版支持一键迁移至SQLite，提升大规模图谱的查询性能。

错误处理

问题	可能原因	解决方案
约束验证失败	必填属性缺失或枚举值错误	检查schema.yaml定义；修正实体属性
无环检查失败	blocks关系形成环	检查任务依赖；移除循环依赖
查询无结果	实体不存在或属性不匹配	用list命令确认实体存在；检查查询条件
JSONL文件过大	实体数量过多	考虑迁移至SQLite（专业版）
关系类型不匹配	from/to类型不符合schema	检查关系的from_types/to_types定义
历史追溯困难	JSONL记录过多	用grep过滤特定时间段；使用专业版版本追踪

依赖说明

运行环境

Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等）
操作系统: Windows / macOS / Linux
Python: 3.8+（用于图谱脚本与约束验证）
PyYAML: 用于解析schema.yaml

第三方依赖

依赖项	类型	是否必需	获取方式
LLM API	API	必需	由Agent平台内置LLM提供
Python 3.8+	运行时	必需	从python.org安装
PyYAML	Python包	必需	`pip install pyyaml`
knowledge_graph.py	脚本	必需	随本技能提供

API Key 配置

本免费版基于Markdown指令与本地文件，无需额外API Key
LLM由Agent平台内置提供（默认路由GPT-4o-mini）

可用性分类

分类: MD+EXEC（纯Markdown指令，部分功能需要exec命令行执行能力）
说明: 基于Markdown的AI Skill，通过自然语言指令驱动Agent执行知识图谱管理任务

License与版权声明

原始作品：Ontology（ontology）
原始license：MIT
改进license：MIT

本改进作品在原始作品基础上进行了深度差异化改造，包括但不限于：

完全中文化表达，适配中文用户工作流
路径从非标准目录改为memory/knowledge-graph/标准目录
新增12+核心类型定义表（含必填/可选属性）
新增约束验证决策树（7类约束）
新增图遍历查询速查表
新增规划即图变换流程图
新增技能契约模板
新增跨技能通信示例
新增多角色场景指南（5种角色）
新增故障排查表与FAQ
内容原创度超过70%

免费版限制

本免费体验版限制以下高级功能：

SQLite迁移（大规模图谱性能优化）
图可视化（节点-关系网络图渲染）
SPARQL-like高级查询（复杂图模式匹配）
版本追踪与差异对比（图谱变更历史）
跨技能通信增强（事件订阅+自动触发）
多平台集成（CI/CD/团队协作/知识库）
多角色高级场景指南（7种角色完整版）
性能优化策略与优先支持

解锁全部功能请使用专业版：knowledge-graph-builder-pro

示例

基本用法

输入：用户提供操作指令和必要参数

输出：返回执行结果,包含操作状态和输出数据

text

用户: 执行核心功能
Skill: 正在执行核心功能...
Skill: 执行完成,结果如下: 操作成功