@iiiichigo_chan: 这篇论文太疯狂了。提示工程刚刚被图工程取代。一篇新的20页论文正式总结了……
摘要
一篇新的20页论文正式将“图工程”定义为提示工程的替代方案,主张构建智能体图(规划器 → 专家 → 验证器),并针对 LangGraph、DSPy、AutoGen、CrewAI、Prompt Flow 和 Claude Code 进行了评估。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/08/03 15:45
这篇论文简直疯了吧。
提示词工程刚被图工程(Graph Engineering)取代了。
一篇 20 页的新论文,把最顶尖的 AI 构建者已经在做的事正式化成了方法论:
别再写一个巨型提示词了。
改成一个智能体图(graph of agents)。
规划器 → 专家 → 验证器 → 反馈循环。
作者用 LangGraph、DSPy、AutoGen、CrewAI、Prompt Flow 和 Claude Code subagents 验证了这个定义。
提示词不再是系统本身。
它周围的图才是。
先收藏,再读下面完整的图工程指南。
相似文章
@indie_maker_fox: 朋友们,新概念 gragh engineering 来啦 感觉不是什么新东西,就是换了个说法,我们一起来消化下 prompt engineering (提示词工程)研究的是如何写个高质量的提示词,让模型输出更好的结果 context en…
作者介绍了从prompt engineering到graph engineering的概念演变,指出graph engineering本质上是利用有向图(包括循环)和有限状态机(FSM)来管理多个agent的协作执行,是当前工程化阶段的自然发展。
@akshay_pachaar: https://x.com/akshay_pachaar/status/2081089131808243999
图工程是一个新术语,指利用节点(工作单元)和边(控制流)构成的图来协调多个AI代理循环。本文解释了该概念、其历史背景(如LangGraph、AutoGen等),以及设计此类图所面临的实际挑战。
@nicos_ai: Anthropic 的一位高级工程师刚刚发布了一份关于多智能体系统“图工程”的12页PDF。思维转变…
Anthropic 的一位高级工程师发布了一份12页的PDF,详细介绍了用于多智能体系统的图工程方法,利用知识图谱作为持久化共享内存,以克服上下文窗口限制。
图工程 (GitHub 仓库)
一个精选的研究论文、基准测试和开源项目集合,专注于LLM Agents时代下的图工程,伴随一篇arXiv综述论文,旨在推进从个体智能到系统智能的研究。
@imryven: 图工程已成为每个认真团队构建代理的默认方式,以下是人们已经交付的内容…
图工程已成为构建AI代理的标准方法,其中LangGraph、CrewAI和AutoGen等框架被Uber和LinkedIn等公司在生产中使用。