Chat2Graph

在前面的系列文章中，我们已经深入学习了 Chat2Graph 的多个核心模块：从智能体的协作机制，到任务规划与执行，再到工作流引擎，以及推理机和工具系统的实现。今天，我们将继续学习 Chat2Grap

至此，我们完成了 Chat2Graph 中从用户会话到工具执行的完整链路的学习。让我们先通过一个流程图来回顾 Chat2Graph 的整体运行流程： 这个流程处处都体现着图原生的理念，里包含了三个循环

在上一篇文章中，我们深入分析了 Chat2Graph 中算子与推理机的协作机制，以及双模推理机的设计原理。今天，我们将继续深入源码，从推理机如何调用大模型开始，详细介绍 Chat2Graph 的工具系

经过昨天的学习，我们了解了智能体的三大核心组件：角色、推理机和工作流。角色用于对智能体的专业能力、任务范围和操作限制进行描述，帮助 Leader 更好地分配任务；工作流则是通过将多个算子按照 DAG

在前一篇文章中，我们深入分析了 Chat2Graph 中 Leader 智能体的任务分解与执行机制，了解了基于 DAG 的子任务图规划器和状态驱动的容错机制。今天，我们将继续深入源码，从 Expert

在前一篇文章中，我们学习了 Chat2Graph 一主动多被动的多智能体混合架构，了解了 Leader 智能体作为主动核心，负责统一决策和任务协调，而 Expert 智能体作为被动核心，专注于特定领域

昨天我们简单体验了 Chat2Graph 这个项目的安装和使用，通过一个例子演示了 Chat2Graph 的完整流程，了解了 Chat2Graph 作为一个图原生的智能体系统，通过将图计算技术与 AI

在数据日益成为核心资产的今天，如何高效地从复杂关联的数据中提取价值，是许多开发者和数据分析师面临的共同挑战。图数据库因其在处理关联数据上的天然优势而备受青睐，但学习和使用其查询语言（如 Cypher