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2026 年 3 月值得关注的 12 个 AI 开发与 Agent 开源项目

围绕 AI 编程、智能体运行时、沙箱、爬虫、无头浏览器、上下文数据库和代码知识图谱，梳理 12 个开源项目的核心能力、适用场景和选型思路。

发布于 2026-03-29
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企业级上下文工程从上下文图谱到 UCL

企业 AI 失败往往不是模型太弱，而是上下文碎片化、无治理、不能安全回写。围绕统一上下文层（UCL）讲清上下文工程、上下文图谱、智能体治理、受控激活和运行时学习的完整架构。

发布于 2026-02-23
人工智能 #AI Agent#LLM#图结构记忆#知识图谱#记忆检索#记忆演化

用图结构增强 AI Agent 记忆的分类、流程与落地方法

图结构记忆把 Agent 的知识、经验和交互历史组织成节点与边，解决线性上下文和向量库难以表达关系、更新粗粒度、长期记忆不稳定的问题。围绕记忆提取、存储、检索和演化四个阶段，讲清图结构记忆的核心机制与工程落地方式。

发布于 2026-02-20
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Moltbot 动态记忆架构：用三层文件系统和 Supermemory 让 AI Agent 持续更新上下文

AI Agent 只靠静态记忆文件很容易保存过时信息。这里讲解 Moltbot 的三层动态记忆架构：知识图谱、每日笔记和隐性知识，并说明如何通过定时事实提取、每周综合整理和 Supermemory 集成，让 Agent 的上下文长期保持可读、可搜索、可更新。

发布于 2026-01-30
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GraphRAG：用知识图谱社区摘要回答全局问题

GraphRAG 把文档切块后抽取实体、关系和声明，构建知识图并用社区检测生成分层摘要，再通过 Map-Reduce 回答面向整个语料库的问题。内容涵盖简单 RAG 的局限、索引流程、查询流程、评估结果和落地注意事项。

发布于 2025-09-26
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工程级 RAG 系统架构：语义检索、Text2SQL 与 GraphRAG 的协同设计

RAG 不只是向量检索加大模型生成。一个工程级 RAG 系统需要同时处理语义文档、结构化表格、数据库和知识图谱，并通过 Embedding、Reranker、Text2SQL 与 GraphRAG 协同完成复杂问答。

发布于 2025-09-08
人工智能 #RAG#Embedding#Reranker#Text2SQL#GraphRAG#向量检索#知识图谱

面向生产环境的 RAG 系统设计：Embedding、Reranker、Text2SQL 与 GraphRAG

RAG 系统要处理的不只是向量召回，还包括重排序、结构化数据查询、表格解析和复杂图推理。围绕语义检索、Text2SQL 和 GraphRAG 三条主线，拆解一套可落地 RAG 架构的训练方法、检索流程和工程取舍。

发布于 2025-08-28