结构化记忆，可验证的Agent知识图谱

构建类型化知识图谱，为Agent提供结构化记忆与跨技能状态共享能力，支持实体CRUD、关系管理与约束验证。

基本信息

• 技能名称?ontology
• 中文名称?结构化记忆，可验证的Agent知识图谱
• 作者?oswalpalash
• 分类?其他
• 版本?1.0.4
• 标签?knowledge-graph, memory, schema-validation, entity-management, cross-skill, local-first, append-only, planning, causal-inference

使用方法

使用说明
核心功能
Ontology 是一个 类型化的知识图谱系统 ，将一切信息建模为带类型的实体（Entity）及其关系（Relation）。它提供声明式的约束验证（属性必填、枚举值、关系基数、无环依赖），并支持将多步骤规划表达为图变换序列。
显著优势
强类型约束 ：在数据层面强制执行业务规则（如任务状态枚举、截止日期合法性、循环依赖阻断）
跨技能状态共享 ：通过统一的实体ID和关系网络，实现Email、Task、Calendar等技能间的数据互通
可验证的规划 ：将"创建会议→关联项目→生成后续任务"等复杂流程拆解为原子操作，每步预验证、失败可回滚
纯本地运行 ：零网络依赖，数据以append-only JSONL格式存储，天然支持审计追溯
供应链安全 ：仅依赖Python标准库，无第三方包引入的CVE风险
潜在局限
查询能力有限 ：复杂图遍历（多跳关系、路径搜索）需用户自行实现或迁移至SQLite
无内置并发控制 ：多进程同时写入graph.jsonl可能产生冲突，需外部协调
schema演进成本 ：类型定义变更后，历史数据不会自动迁移，需人工处理
规模天花板 ：JSONL格式在万级实体后查询性能下降，不适合大规模图谱
适合人群
需要 结构化记忆 的个人Agent用户（"记住Alice负责Q3项目，她的任务阻塞了发布"）
构建 多技能工作流 的开发者（邮件承诺自动转任务、日历事件驱动项目更新）
重视 数据可审计性 的合规场景（append-only日志满足溯源需求）
常规风险
数据孤岛风险 ：若未定期备份 memory/ontology/ 目录，工作区重置将导致图谱丢失
约束绕过可能 ：schema.yaml中的部分约束（如自定义validate规则）仅为文档说明，实际强制执行依赖代码实现
误操作不可逆 ：虽然支持append-only，但错误的 relate 操作会产生脏关系数据，需手动清理
knowledge-graph memory schema-validation entity-management cross-skill local-first append-only planning causal-inference