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摘要

Boris Cherny 发布了一篇关于图工程的7页PDF，展示了如何通过构建一个持久的代理知识图谱，使用四个Claude提示词替代训练好的ML模型，步骤包括提取、解析、总结和查询。

Boris Cherny 刚刚发布了关于图工程的7页PDF——如何用4个Claude提示词替代4个训练好的ML模型 关键在于：你的代理内存会随着上下文窗口消失。知识图谱使其永久化——而现在你可以用提示词而不是ML工程师来构建它。 以下是4个提示词，逐步说明： 提示词1 → 提取 - Haiku 提取实体和关系 - 每个文档一次调用 - 无需NER，无需标注数据 提示词2 → 解析 - Sonnet 合并重复项 字符串匹配永远不会捕捉到 - 两个不同的名称，同一个人 提示词3 → 总结 - Sonnet 从多个来源构建档案 - 从未出现在同一文档中的事实 提示词4 → 查询 - 将图谱输入 Sonnet - 每个答案引用特定边 - 无幻觉 如何将其接入当前代理： 步骤1 → 多代理团队的共享内存 - 工作线程读写同一个图谱 - 编排器的上下文保持干净 步骤2 → 评估循环的接地层 - 评估器根据图谱边检查事实，而不是凭感觉 结果：一个 Pydantic 模式替代每个领域数周的ML训练 - 精确度 1.00 - 1万份文档成本低于10美元 这7页PDF是循环工程之后的内容 收藏此文，然后阅读下面的文章 ↓
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缓存时间: 2026/07/24 17:16

Boris Cherny 刚刚发布了 7 页 PDF 关于图工程——4 条 Claude 提示词取代了 4 个训练好的 ML 模型

关键点：你的智能体的记忆会随着上下文窗口消失。知识图谱可以让它永久保存——现在你只需用提示词就能构建图谱，不再需要 ML 工程师。

以下是 4 条提示词，逐步操作：

提示词 1 → 提取 - Haiku 抽取实体和关系 - 每份文档一次调用 - 无需 NER，无需标注数据

提示词 2 → 消歧 - Sonnet 合并重复项，字符串匹配永远抓不到 - 两个不同名字，同一个人

提示词 3 → 摘要 - Sonnet 从多个来源构建档案 - 事实从未在同一文档中出现过

提示词 4 → 查询 - 把图喂给 Sonnet - 每个答案都引用一条特定边 - 无幻觉

如何今天就把这个接入智能体：

第一步 → 多智能体团队的共享记忆 - 工人读/写同一张图 - 编排器的上下文保持干净

第二步 → 评估循环的接地层 - 评估器根据图边检查事实，而不是靠感觉

结果：一个 Pydantic 模式取代了每个领域数周的 ML 训练 - 精确度 1.00 - 1 万份文档成本低于 10 美元

这本 7 页的 PDF 是循环工程之后的下一个步骤

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