Awesome Graph Engineering · Guide ouvert

Concevez l’organisation, pas seulement l’agent.

Un guide sélectionné pour concevoir des organisations d’agents IA comme des graphes programmables : rôles, topologies, transferts, graphes de travail, vérification, fiabilité et observabilité.

Explorer l’atlas Voir sur GitHub

Ici, les nœuds du graphe sont des agents IA, non des entités de données. Vous cherchez des bases de données de graphes, des GNN, des graphes de connaissances ou GraphRAG ? Voir le guide des limites.

A graph of specialized AI agents connected by explicit handoffs and an evidence gate.

Focus the graph, then use arrow keys to orbit, plus or minus to zoom, and zero to reset. Hold Alt while scrolling to zoom without trapping normal page scrolling.

Working definition · emerging practice

Le graph engineering en 30 secondes

Le graph engineering consiste à spécifier, exécuter, observer et faire évoluer un système d’agents structuré en graphe : ses rôles et instances d’exécution, les contrats qui les relient, l’état et les artefacts partagés, ainsi que les preuves utilisées pour juger le comportement collectif. Un système admissible exécute au moins deux instances d’agents responsables séparément ; elles peuvent partager un rôle ou un modèle. Chaque agent peut contenir une boucle locale ; tests, boucles d’audit, humains et ancrages dans le réel peuvent être des contrôles non agents. Le graphe doit contraindre réellement l’exécution et rester inspectable.

  1. 01

    Node

    A bounded role specification or an accountable agentic runtime instance; only runtime instances satisfy plural agency.

  2. 02

    Edge

    A designed dependency: what crosses, in what shape, under which condition.

  3. 03

    Org graph

    The stable topology of roles, ownership, and standing relationships.

  4. 04

    Work graph

    The task-specific structure created, routed, and revised for one objective.

  5. 05

    Gate

    An independent test, audit, human decision, or real-world anchor that controls an edge.

Le terme est émergent et polysémique ; le périmètre se limite donc à une couche d’ingénierie pratique présente dans l’orchestration d’agents, les systèmes multi-agents et les workflows durables. Il ne constitue pas une norme industrielle.

Lire la définition et le périmètre complets

The core model

Two graphs. One system.

A stable organization of agents executes ephemeral work. These are complementary analytical views—not proposed universal standards or necessarily separate runtime objects.

Drag or use arrows · Alt-scroll or +/− to zoom
Switch between a stable organization graph and an ephemeral work graph.

Use the Org graph and Work graph buttons to change the model. Focus the graph, then use arrow keys to orbit, plus or minus to zoom, and zero to reset.

Agent persistent role Edge contract explicit handoff Evidence gate quality or policy check

A practical taxonomy

Nine layers from roles to evolution

Start with roles, topology, and handoffs. Add state, gates, and operations only as real failure modes earn the complexity.

Before you add a second agent

Does this job need a graph?

Graphs add coordination cost, latency, and new failure modes. They earn that overhead only when at least one condition is real.

  1. 01

    Parallelism

    Can meaningful work proceed concurrently without constant coordination?

  2. 02

    Isolation

    Must contexts, permissions, or failure domains remain separated?

  3. 03

    Specialization

    Do distinct skills, tools, models, or durable contexts pay for separate roles?

  4. 04

    Verification

    Must a producer’s output pass an independent evidence gate before it advances?

None applyBuild a better loop.

Keep the free context-sharing and lower coordination cost of one agent.

One or more applyDesign the smallest graph that earns its overhead.

Start minimal, define the edges, and require evidence before you evolve.

Guided entry points

Start where you are

Choose the question closest to the one blocking you now.

Explorer le modèle interactif
01Loop builderI have one agent that works. Now what?

Decide whether a second role earns its place and draw the first edge.

 02ArchitectWhich topology and framework?

Match the shape of the graph to the shape of the task.

 03OperatorMake the graph survivable.

Design retries, evidence gates, budgets, tracing, and escalation.

 04ResearcherWhat does the evidence say?

Read the foundations, benchmarks, topology studies, and critiques.

Searchable resource directory

The graph engineering atlas

Search the field by design layer, resource type, and source/evidence label. Every result maps back to the README and open dataset.

Loading resources…

    Open data

    Use the field guide as data.

    Every resource ships as CSV and JSONL, mapped to a design layer and checked against the README.

    Download CSV Download JSONL View JSON Schema Explore on Hugging Face
    Python
    import pandas as pd

url = "https://raw.githubusercontent.com/ChaoYue0307/awesome-graph-engineering/main/data/resources.csv"
resources = pd.read_csv(url)

resources.query("layer == 'Gates'").head()
    Schemalayer stringrtype stringvenue stringyear integerdescription stringevidence string

    Licence

    Les métadonnées, le schéma, les résumés, la documentation, le code et les ressources visuelles créés pour ce dépôt sont placés dans le domaine public selon CC0 1.0 Universal.

    Les articles, logiciels, noms, logos et autres contenus tiers référencés conservent leurs propres droits et licences. La licence CC0 n’emporte aucune renonciation aux droits de marque ou de brevet, et l’œuvre est fournie sans garantie. La citation est appréciée pour la traçabilité scientifique, mais elle n’est pas exigée par CC0.

    Lire la licence complète