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Graph Engineering（圖工程）是把可執行 AI 工作流程設計為相連節點、邊與共享狀態的實務。節點執行代理、模型、工具或人工任務；邊定義路由與控制；狀態在流程中傳遞證據，讓一次執行可以分支、迴圈、暫停、復原和接受檢查。
兩個穩定的語意參照是 LangChain 的三年 LangGraph 圖工程實務回顧，以及 Microsoft 對由執行器與邊構成的有向代理工作流程圖的定義。
為什麼這些內容值得你花時間
每項內容都會清楚定義圖、展示真實拓撲、解釋狀態與復原，或檢驗額外編排何時沒有必要。除非直接講解可執行的代理工作流程，本專題不收錄知識圖譜、GraphRAG 和圖神經網路內容。
策展 Readpodcast AI · 最後更新 · 節目名稱與單集標題保留原文。
從這裡開始
理解 Graph Engineering 的最短有效路徑
先掌握詞彙和完整工作流程，再比較圖與迴圈，最後觀察一個支援重播、策略與復原的執行環境。
選擇框架前的四個設計判斷
選擇框架之前，先分別判斷控制流程、執行環境、資料結構和代理角色。圖應該把這些邊界表達清楚，而不是把所有問題都塞進圖裡。
該用迴圈，還是圖？
如果同一條路徑反覆執行，直到符合停止條件，用迴圈即可；只有分支、角色或狀態轉換需要明確路由時，才使用圖。
圖，還是 Harness？
圖定義下一步執行什麼；Harness 在執行外圍落實工具、權限、沙箱、可觀測性和復原。
工作流程圖，還是知識圖譜？
工作流程節點負責執行任務，知識圖譜節點表達事實與關係。GraphRAG 可以服務工作流程，但它不是工作流程本身。
一個代理，還是多個？
圖可以協調一個模型、多個專用代理或人工審批。只有角色、平行處理或責任邊界確有需要時，才增加代理。
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把圖工程放回 AI Engineering 概念版圖
一個圖可以包含迴圈、運行在 Harness 中並協調多個代理；這些卡片區分各自的設計問題，並連接已發布的迴圈工程專題。
01
Prompt Engineering提示工程
設計單次模型互動中的指令、限制與預期回應。
02
Context Engineering上下文工程
選擇並維護任務期間可用的資訊、記憶與範例。
03
目前專題Graph Engineering圖工程
用節點、邊、共享狀態、路由、檢查點與復原機制設計可執行工作流程。
04
Harness Engineering代理執行框架工程
建構代理外部的執行環境，包括工具、權限、沙箱、復原與可觀測性。
05
Agentic Engineering代理工程
設計自主或多代理系統，包括角色、協調方式與人工控制。
06
Loop Engineering迴圈工程
透過觸發器、狀態、驗證、回饋與停止規則，把代理工作變成可重複迴圈。
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