
ontology—结构化 Agent 记忆的类型化知识图谱技能
介绍
结构化 Agent 记忆与可组合技能的类型化知识图谱。适用于创建/查询实体(Person、Project、Task、Event、Document)、关联相关对象、实施约束、将多步骤操作规划为图转换,或技能间共享状态。触发词包括:"remember"、"what do I know about"、"link X to Y"、"show dependencies"、实体 CRUD,或跨技能数据访问。
- 适合谁
- 知识图谱构建者、Agent 规则设计者、语义建模研究者、自动化工作流搭建者
- 使用门槛
- 低,可直接试用
- 部署方式
- 本地运行
- 接入方式
- 来源

一个类型化词汇表 + 约束系统,用于将知识表示为可验证的图结构。
核心概念
一切皆为实体,具有类型、属性以及与其他实体的关系。每次变更在提交前都会根据类型约束进行验证。
Entity: { id, type, properties, relations, created, updated }
Relation: { from_id, relation_type, to_id, properties }
使用场景
| 触发 | 操作 |
|---|---|
| “记住那个…” | 创建/更新实体 |
| “关于 X 我知道些什么?” | 查询图 |
| “将 X 关联到 Y” | 创建关系 |
| “显示项目 Z 的所有任务” | 图遍历 |
| “什么依赖于 X?” | 依赖查询 |
| 规划多步骤工作 | 建模为图转换 |
| 技能需要共享状态 | 读写本体对象 |
核心类型
# Agents & People
Person: { name, email?, phone?, notes? }
Organization: { name, type?, members[] }
# Work
Project: { name, status, goals[], owner? }
Task: { title, status, due?, priority?, assignee?, blockers[] }
Goal: { description, target_date?, metrics[] }
# Time & Place
Event: { title, start, end?, location?, attendees[], recurrence? }
Location: { name, address?, coordinates? }
# Information
Document: { title, path?, url?, summary? }
Message: { content, sender, recipients[], thread? }
Thread: { subject, participants[], messages[] }
Note: { content, tags[], refs[] }
# Resources
Account: { service, username, credential_ref? }
Device: { name, type, identifiers[] }
Credential: { service, secret_ref } # Never store secrets directly
# Meta
Action: { type, target, timestamp, outcome? }
Policy: { scope, rule, enforcement }
存储
默认位置:memory/ontology/graph.jsonl
{"op":"create","entity":{"id":"p_001","type":"Person","properties":{"name":"Alice"}}}
{"op":"create","entity":{"id":"proj_001","type":"Project","properties":{"name":"Website Redesign","status":"active"}}}
{"op":"relate","from":"proj_001","rel":"has_owner","to":"p_001"}
通过脚本或直接文件操作进行查询。对于复杂图结构,可迁移至 SQLite。
仅追加规则
在处理现有本体数据或模式时,追加/合并变更而非覆盖文件。这样可以保留历史记录,避免破坏先前定义。
工作流
创建实体
python3 scripts/ontology.py create --type Person --props '{"name":"Alice","email":"[email protected]"}'
查询
python3 scripts/ontology.py query --type Task --where '{"status":"open"}'
python3 scripts/ontology.py get --id task_001
python3 scripts/ontology.py related --id proj_001 --rel has_task
关联实体
python3 scripts/ontology.py relate --from proj_001 --rel has_task --to task_001
验证
python3 scripts/ontology.py validate # Check all constraints
约束
在 memory/ontology/schema.yaml 中定义:
types:
Task:
required: [title, status]
status_enum: [open, in_progress, blocked, done]
Event:
required: [title, start]
validate: "end >= start if end exists"
Credential:
required: [service, secret_ref]
forbidden_properties: [password, secret, token] # Force indirection
relations:
has_owner:
from_types: [Project, Task]
to_types: [Person]
cardinality: many_to_one
blocks:
from_types: [Task]
to_types: [Task]
acyclic: true # No circular dependencies
技能契约
使用本体的技能应声明:
# In SKILL.md frontmatter or header
ontology:
reads: [Task, Project, Person]
writes: [Task, Action]
preconditions:
- "Task.assignee must exist"
postconditions:
- "Created Task has status=open"
作为图转换的规划
将多步骤计划建模为一系列图操作:
Plan: "Schedule team meeting and create follow-up tasks"
1. CREATE Event { title: "Team Sync", attendees: [p_001, p_002] }
2. RELATE Event -> has_project -> proj_001
3. CREATE Task { title: "Prepare agenda", assignee: p_001 }
4. RELATE Task -> for_event -> event_001
5. CREATE Task { title: "Send summary", assignee: p_001, blockers: [task_001] }
每一步在执行前都会进行验证。约束违规时回滚。
集成模式
与因果推理结合
将本体变更记录为因果动作:
# When creating/updating entities, also log to causal action log
action = {
"action": "create_entity",
"domain": "ontology",
"context": {"type": "Task", "project": "proj_001"},
"outcome": "created"
}
跨技能通信
# Email skill creates commitment
commitment = ontology.create("Commitment", {
"source_message": msg_id,
"description": "Send report by Friday",
"due": "2026-01-31"
})
# Task skill picks it up
tasks = ontology.query("Commitment", {"status": "pending"})
for c in tasks:
ontology.create("Task", {
"title": c.description,
"due": c.due,
"source": c.id
})
快速开始
# Initialize ontology storage
mkdir -p memory/ontology
touch memory/ontology/graph.jsonl
# Create schema (optional but recommended)
python3 scripts/ontology.py schema-append --data '{
"types": {
"Task": { "required": ["title", "status"] },
"Project": { "required": ["name"] },
"Person": { "required": ["name"] }
}
}'
# Start using
python3 scripts/ontology.py create --type Person --props '{"name":"Alice"}'
python3 scripts/ontology.py list --type Person
参考资料
references/schema.md— 完整类型定义和约束模式references/queries.md— 查询语言和遍历示例
指令范围
运行时指令在本地文件(memory/ontology/graph.jsonl 和 memory/ontology/schema.yaml)上运行,并提供 create/query/relate/validate 的 CLI 用法;这在范围内。该技能读写工作区文件,并在使用时创建 memory/ontology 目录。验证包括属性/enum/forbidden 检查、关系类型/基数验证、标记为 acyclic: true 的关系的无环性检查,以及 Event end >= start 检查;其他更高级别的约束可能仍仅为文档性质,除非在代码中实现。
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