Awesome Graph Engineering · オープンガイド

設計するのは 単一エージェントではなく、 組織全体。

AI エージェント組織をプログラム可能なグラフとして設計するための厳選ガイド。役割、トポロジー、引き継ぎ、作業グラフ、検証、信頼性、可観測性を扱います。

アトラスを見る GitHub で見る

ここでのグラフのノードはデータ実体ではなく AI エージェントです。グラフデータベース、GNN、知識グラフ、GraphRAG を探していますか？ 境界ガイドを見る。

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

30 秒でわかる Graph Engineering

Graph Engineering とは、グラフ構造を持つエージェントシステムを仕様化・実行・観測・進化させる実践です。役割と実行時インスタンス、それらを結ぶ契約、共有状態と成果物、集団の振る舞いを判断する証拠までを対象にします。対象となるシステムでは、個別に説明責任を持つエージェント実行時インスタンスが少なくとも二つ動作します。役割やモデルは共有できます。各エージェントはローカルなループを持てます。テスト、監査ループ、人間、現実世界のアンカーは非エージェント制御ノードになり得ます。グラフは実行を実質的に制約し、検査可能でなければなりません。

  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.

この用語は新しく多義的であるため、対象範囲をエージェント・オーケストレーション、マルチエージェントシステム、耐久性のあるワークフローにまたがる実践的な工学レイヤーに限定しています。業界標準ではありません。

定義と対象範囲を詳しく読む

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.

インタラクティブモデルを見る
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

    ライセンス

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