AI dan pengembangan perangkat lunak
Podcast dan Video Terbaik tentang Graph Engineering (rekayasa graf)
Graph Engineering (rekayasa graf) adalah praktik merancang alur kerja AI yang dapat dijalankan sebagai simpul, sisi, dan keadaan bersama yang saling terhubung. Simpul menjalankan pekerjaan agen, model, alat, atau manusia; sisi mengatur perutean dan kontrol; keadaan membawa bukti agar eksekusi dapat bercabang, berulang, berhenti, pulih, dan diperiksa.
Dua acuan semantik yang kuat adalah catatan tiga tahun Graph Engineering dengan LangGraph dari LangChain dan definisi Microsoft tentang alur kerja agen sebagai graf berarah dari eksekutor dan sisi.
Mengapa sumber ini layak dipelajari
Setiap pilihan mendefinisikan graf dengan tepat, menunjukkan topologi nyata, menjelaskan state dan pemulihan, atau menguji kapan orkestrasi tambahan tidak diperlukan. Knowledge graph, GraphRAG, dan GNN dikecualikan kecuali mengajarkan alur kerja agen yang dapat dijalankan.
Dikurasi oleh Readpodcast AI · Terakhir diperbarui · Nama acara dan judul episode dipertahankan dalam bahasa aslinya.
Mulai di sini
Jalur terpendek yang berguna menuju Graph Engineering
Pelajari istilah, petakan alur lengkap, bandingkan graf dengan loop, lalu lihat lingkungan eksekusi untuk pemutaran ulang, kebijakan, dan pemulihan.
Empat keputusan sebelum memilih framework
Sebelum memilih framework, pisahkan empat keputusan: alur kontrol, lingkungan runtime, struktur data, dan peran agen. Graf harus memperjelas batas-batas itu.
Loop atau graf?
Gunakan loop saat satu jalur berulang hingga aturan berhenti terpenuhi. Gunakan graf saat cabang, peran, atau transisi state memerlukan routing eksplisit.
Graf atau harness?
Graf menentukan apa yang berjalan berikutnya. Harness menerapkan alat, izin, sandbox, telemetri, dan pemulihan di sekitar eksekusi.
Graf alur kerja atau knowledge graph?
Simpul alur kerja menjalankan tugas; simpul knowledge graph mewakili fakta dan relasi. GraphRAG dapat melayani alur kerja tanpa menjadi alur kerja itu sendiri.
Satu agen atau banyak?
Graf dapat mengoordinasikan satu model, beberapa agen khusus, atau persetujuan manusia. Tambahkan agen hanya jika peran, paralelisme, atau kepemilikan membutuhkannya.
Panduan podcast
Podcast dan episode Graph Engineering terbaik
Percakapan tentang sistem agen gabungan, state bersama, tata kelola, simpul penilai, dan perdebatan terkini dalam beragam bahasa.
Panduan YouTube
Video lain yang layak ditonton
Lanjutkan dengan demo resmi, topologi visual, penjelasan multibahasa, dan uji realitas produksi. Empat pilihan awal tidak diulang.
Tempatkan Graph Engineering dalam rekayasa AI
Graf dapat memuat loop, berjalan dalam harness, dan mengoordinasikan agen. Kartu ini memisahkan masalah tersebut dan menautkan panduan Loop Engineering.
01
Prompt EngineeringRekayasa prompt
Membentuk instruksi, batasan, dan respons untuk satu interaksi model.
02
Context EngineeringRekayasa konteks
Memilih dan memelihara informasi, memori, dan contoh yang tersedia selama tugas.
03
Topik saat iniGraph EngineeringRekayasa graf
Merancang alur yang dapat dijalankan dengan simpul, sisi, state, routing, checkpoint, dan pemulihan.
04
Harness EngineeringRekayasa lingkungan agen
Membangun lingkungan runtime agen: alat, izin, sandbox, pemulihan, dan observabilitas.
05
Agentic EngineeringRekayasa agen
Merancang sistem otonom dan multiagen, termasuk peran, koordinasi, dan kontrol manusia.
06
Loop EngineeringRekayasa loop
Mengubah kerja agen menjadi siklus berulang dengan pemicu, status, verifikasi, feedback, dan aturan berhenti.
Cari di Readpodcast AI
Temukan lebih banyak podcast dan episode
Cari seluruh katalog untuk diskusi framework, demo alur kerja, dan wawancara praktisi terbaru.