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Graphiti 为 AI 智能体构建实时知识图谱
Graphiti vs. graphiti =Graphiti(graph_driver=driver) FalkorDB 自定义数据库名称 from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.driver.falkordb_driver graphiti =Graphiti(graph_driver=driver) Kuzu 驱动 from graphiti_core importGraphiti from graphiti_core.driver.kuzu_driver graphiti =Graphiti(graph_driver=driver) 使用 Graphiti 与 Azure OpenAI Graphiti 支持 Azure OpenAI，用于 LLM 推理和嵌入 安装 Graphiti： uv add "graphiti-core[google-genai]" 或 pip install "graphiti-core[google-genai]" from graphiti_core
44510编辑于 2026-03-13- 来自专栏AI进修生
10+ 个神级MCP推荐
(bro, MCP is life) 1️⃣ Graphiti MCP server AI Agent 最大的毛病之一，就是干完活就忘事儿，像金鱼一样。 Graphiti MCP 服务器就是来解决这个问题的。 它能让 Agent 自己构建和查询一个“带时间感知”的知识图谱。 说白了，就是给 Agent 装了个外置记忆体。 ，时长09:27 这 6 个 MCP 服务器的 GitHub 链接都在这里： Graphiti: github.com/getzep/graphiti Opik: github.com/comet-ml
4.8K31编辑于 2025-07-02 - 来自专栏cloudskyme
jbpm5.1介绍（4）
eclipse插件 需求 Eclipse的3.6或更新版本 Graphiti框架，使用更新站点 可以直接下载更新Graphiti http://download.eclipse.org/graphiti
79960发布于 2018-03-20 - 来自专栏AI进修生
盘点 9 个 数据库MCP：Supabase、Neon、PostgreSQL、SQLite、MongoDB、MindsDB。
这里还有一个知识图谱数据库的mcp，用于记忆： Graphiti MCP server AI Agent 最大的毛病之一，就是干完活就忘事儿，像金鱼一样。 Graphiti MCP 服务器就是来解决这个问题的。 它能让 Agent 自己构建和查询一个“带时间感知”的知识图谱。 说白了，就是给 Agent 装了个外置记忆体。 ，时长00:34 Graphiti: github.com/getzep/graphiti SQLite MCP 服务器 这个mcp以Cline客户端为例（Cline商店搜）： ，时长00:13 Cline
3.7K10编辑于 2025-07-02 - 来自专栏新智元
大模型「记忆断片」成历史！AI初创全新Zep系统，知识图谱破解上下文诅咒
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.08560 具体来看，Zep可视为AI智能体的基本内存，由具有时间感知能力的知识图谱引擎Graphiti所驱动，可以摄入并综合结构化业务数据和非结构化的消息数据 与其他知识图引擎相比，Graphiti的一个关键不同是具有时间提取和边失效过程，从而具备了管理动态信息更新的能力。
2.2K00编辑于 2025-02-26 TrustGraph：为什么说图数据库是解决 AI 幻觉的关键？
相关文章： Graphiti 为 AI 智能体构建实时知识图谱 LightRAG × Yuxi-Know——「知识检索 + 知识图谱」实践案例 轻松将文本转换为知识图谱 怎么使用 LLM 图转换器构建知识图谱
17710编辑于 2026-03-13Auto Claude-自主的多代理编码框架
backend/.env.example apps/backend/.env 变量 必需 描述 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN 是 来自 Claude 设置的 OAuth token GRAPHITI_ENABLED
27010编辑于 2026-03-13- 来自专栏DeepHub IMBA
向量存储vs知识图谱：LLM记忆系统技术选型
下图是它们的功能对比 先说Zep（或者Graphiti），基于KG的方案。它们用LLM来提取、添加、失效和更新节点（实体）以及边（带时间戳的关系）。
35210编辑于 2025-11-15 为什么说Youtu-GraphRAG 是图谱检索增强推理智能体的未来？
轻松将文本转换为知识图谱重梳理之Graph Maker 如何使用知识图谱和向量数据库实现 Graph RAG -分步教程（下篇） 如何使用知识图谱和向量数据库实现 Graph RAG -分步教程（上篇） Graphiti
14610编辑于 2026-03-13- 来自专栏AI SPPECH
深度解析与实践研究 PentAGI —— AI 驱动的渗透测试系统
2.2 知识图谱与记忆系统 系统集成了 Graphiti 知识图谱和 Neo4j 图数据库，用于存储语义关系和历史交互数据。
3K40编辑于 2026-02-27 轻松将文本转换为知识图谱重梳理之Graph Maker
相关文章： 如何将任何文本转换为图谱 用LLM Graph Builder构建知识图谱实战篇 基于知识图谱的RAG——如何用固定的实体架构在Knowledge Graph上进行RAG检索 Graphiti
23810编辑于 2026-03-13- 来自专栏存储公众号：王知鱼
AI Agent的“记忆”：从认知到架构的深度解析
agents-that-remember-temporal-knowledge-graphs-as-long-term-memory-2405377f4d51 Building AI Agents with Knowledge Graph Memory: A Comprehensive Guide to Graphiti https://medium.com/@saeedhajebi/building-ai-agents-with-knowledge-graph-memory-a-comprehensive-guide-to-graphiti
1.3K10编辑于 2025-11-20 Thoughtworks 技术雷达 Vol.34 深度分析报告
Trial环亮点：Graphiti——来自Zep的开源时序知识图谱引擎，解决LLM的记忆问题。不同于扁平向量存储，它以离散事件形式摄取数据，维护双时态有效性窗口。
14710编辑于 2026-04-16
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