知识本体

面向AI Agent的类型化知识图谱基础版，支持实体关系建模、约束校验及图遍历查询，实现结构化多实体关系管理与依赖追踪。

知识本体（基础版）

将Agent记忆从扁平文件升级为类型化可验证的知识图谱，支持实体关系建模、约束校验与图遍历查询，让知识结构化、可查询.

输入格式

参数名	类型	必填	说明
input	string	是	知识本体处理的输入数据或指令
options	object	否	附加配置选项,如模式选择、格式偏好等
callback_url	string	否	异步处理完成后的回调通知URL

核心能力

• 类型化实体与关系系统：内置 Person/Organization/Project/Task/Goal/Event/Location/Document/Note 共9种基础实体类型。每个实体遵循标准结构 {"id":"ent_001","type":"Project","properties":{...},"relations":[...],"created":"2026-01-15T10:00:00Z","updated":"2026-01-15T10:00:00Z"}。支持 has_owner/has_task/depends_on/relates_to 等基础关系类型，关系建立前校验类型兼容性.
• 约束校验引擎：支持3类基础约束规则——required（必填属性，如 Task 必须有 title 和 status）、enum（枚举值，如 status 只能是 open/in_progress/done/blocked）、defaults（默认值，如 status 默认 open）。执行 python3 （请参考skill目录中的脚本文件） validate 输出校验报告，标记通过与失败的实体.
• 图遍历查询：按类型与条件查询实体（query --type Task --where '{"status":"open"}'），执行关联查询（related --id proj_001 --rel has_task），遍历依赖关系链（traverse --id task_001 --rel depends_on --direction outgoing），支持正向与反向遍历.

类型化实体与关系系统

针对类型化实体与关系系统,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供类型化实体与关系系统相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回类型化实体与关系系统的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考类型化实体与关系系统的配置文档进行参数调优

约束校验引擎

针对约束校验引擎,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供约束校验引擎相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回约束校验引擎的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考约束校验引擎的配置文档进行参数调优

图遍历查询

针对图遍历,自动解析输入参数、调度任务队列、格式化输出,返回结构化响应. 输入: 用户提供图遍历查询相关的配置参数、输入数据和处理选项. 输出: 返回图遍历查询的处理结果。- 验证返回数据的完整性和格式正确性

• 参考图遍历查询的配置文档进行参数调优

快速开始

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数
3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理

详细的输入输出格式请参考下方章节说明。

使用流程

领先步：初始化目录与schema

创建图谱存储目录并写入初始schema定义.

bash

mkdir -p memory/ontology
touch memory/ontology/graph.jsonl
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） schema-append --data '{
  "types": {
    "Task": { "required": ["title", "status"], "defaults": {"status": "open"} },
    "Project": { "required": ["name"] },
    "Person": { "required": ["name"] }
  },
  "relations": {
    "has_owner": { "from_types": ["Project"], "to_types": ["Person"] },
    "has_task": { "from_types": ["Project"], "to_types": ["Task"] },
    "depends_on": { "from_types": ["Task"], "to_types": ["Task"] }
  }
}'

第二步：创建实体与关系

使用 create 命令追加实体到图谱文件末尾，使用 relate 命令建立关系.

bash

python3 （请参考skill目录中的脚本文件） create --type Person --props '{"name":"Alice","role":"developer"}'
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） create --type Project --props '{"name":"用户中心重构","status":"active"}'
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） relate --from proj_001 --rel has_owner --to p_001
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） relate --from proj_001 --rel has_task --to task_001

第三步：查询与遍历

按类型与条件查询实体，执行关联查询与依赖遍历.

bash

python3 （请参考skill目录中的脚本文件） query --type Task --where '{"status":"open"}'
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） related --id proj_001 --rel has_task
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） traverse --id task_001 --rel depends_on --direction outgoing
python3 （请参考skill目录中的脚本文件） validate

错误处理

错误类型	原因	处理方式
校验失败：缺必填属性	实体未提供 required 字段，如 Task 缺少 status	按提示补全属性后重新提交；或使用 defaults 配置自动填充默认值
关系创建失败：类型不匹配	relate 命令的 from/to 类型与 schema 中声明不符	检查 schema 中该关系的 from_types/to_types 声明，确认实体类型后再建立关系
查询无结果	实体不存在、类型名拼写错误或 where 条件过严	执行 list --type Project 确认实体存在；检查 where 条件中的属性名与值

示例

示例1：项目任务依赖查询

输入： 用户问"用户中心重构项目有哪些未完成的任务？"

执行：

1. 查询项目：query --type Project --where '{"name":"用户中心重构"}' 返回 proj_001
2. 遍历 has_task 关系：related --id proj_001 --rel has_task
3. 过滤状态为 open 的 Task

输出：

text

项目：用户中心重构（proj_001）
未完成任务（3条）：
- task_001: 设计用户认证接口（status: open）
- task_002: 实现权限管理模块（status: open，depends on task_001）
- task_005: 编写集成测试（status: open，depends on task_002）
# ...
建议执行顺序：task_001 → task_002 → task_005

FAQ

Q1：JSONL存储有性能问题吗？ A：实体数小于1000条时JSONL性能足够。超过1000条后查询会变慢，建议定期清理无用实体或考虑升级到付费版使用SQLite数据库存储. Q2：约束校验支持哪些规则？ A：基础版支持3类约束——required（必填）、enum（枚举）、defaults（默认值）。如需 forbidden_properties、cardinality、acyclic、validate 等高级约束规则，请升级到付费版. Q3：基础版支持模式演进吗？ A：基础版不支持三步法模式演进与迁移脚本。如需在不破坏旧数据的前提下修改schema，请升级到付费版获取完整的模式演进管理能力.

依赖说明

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	系统安装Python 3.8或更高版本
PyYAML	Python包	必需	执行 pip install pyyaml 解析schema定义文件
Agent平台	运行环境	必需	支持SKILL.md的任意AI Agent平台

API Key配置： 本Skill无需任何API Key，纯本地文件操作，无网络请求. 可用性分类： MD+EXEC（Markdown指令 + exec命令行执行）。核心实体与关系概念纯Markdown可理解；创建、查询、校验操作需Python脚本执行.

已知限制

1. 实体类型有限：基础版内置9种实体类型，不支持自定义实体类型与扩展类型系统.
2. 约束规则有限：仅支持required/enum/defaults共3类约束，不支持forbidden_properties/cardinality/acyclic/validate等高级约束.
3. 无模式演进管理：不支持三步法迁移与append-only历史回滚，schema变更需手动处理旧数据兼容性.
4. 无多步规划建模：不支持将工作流建模为图变换序列与自动回滚机制.

升级提示

本基础版提供知识图谱的核心创建与查询能力。升级到付费版可解锁以下高级能力：

• 完整15+实体类型：包含Credential/Action/Policy等高级类型，覆盖更广泛的业务场景
• 7类完整约束规则：新增forbidden_properties（敏感字段防护）、cardinality（关系基数控制）、acyclic（无环校验）、validate（自定义表达式）四类高级约束
• 模式演进管理：append-only历史保留 + 三步迁移法，确保schema变更不破坏旧数据，支持任意时间点回滚
• 图遍历规划：多步计划建模为图操作序列，每步自动校验约束，违反约束自动回滚
• Skill契约声明：声明reads/writes边界与前后置条件，避免多Skill并发写入冲突
• 循环依赖检测：cycle-check命令自动定位blocks关系中的环路
• SQLite数据库存储：实体数超过10000条时自动迁移，支持事务与高性能查询

升级后可处理更复杂的知识管理场景，包括凭证安全存储、影响分析、拓扑排序等高级图遍历任务.

输出格式

json

{
  "success": true,
  "data": {
    "result": "知识本体处理结果",
    "execution_time": "0.5s",
    "metadata": {
      "version": "1.0",
      "processor": "knowledge-ontology"
    }
  },
  "execution_log": [
    "解析输入参数",
    "执行核心处理",
    "格式化输出结果"
  ],
  "error": null
}