Awesome Graph Engineering · 오픈 가이드

설계할 대상은 에이전트 하나가 아니라 조직 전체입니다.

AI 에이전트 조직을 프로그래밍 가능한 그래프로 설계하기 위한 엄선된 가이드입니다. 역할, 토폴로지, 핸드오프, 작업 그래프, 검증, 신뢰성, 관측 가능성을 다룹니다.

아틀라스 둘러보기 GitHub에서 보기

여기서 그래프의 노드는 데이터 엔터티가 아니라 AI 에이전트입니다. 그래프 데이터베이스, GNN, 지식 그래프 또는 GraphRAG를 찾고 있나요? 범위 안내를 확인하세요.

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

30초 만에 이해하는 Graph Engineering

Graph Engineering은 그래프 구조의 에이전트 시스템을 명세하고, 실행하고, 관측하고, 진화시키는 실천입니다. 역할과 런타임 인스턴스, 이들을 잇는 계약, 공유 상태와 산출물, 집단 행동을 판단하는 근거를 함께 다룹니다. 범위에 포함되는 시스템은 개별적으로 책임을 추적할 수 있는 에이전트 런타임 인스턴스를 최소 두 개 실행해야 하며, 역할이나 모델은 공유할 수 있습니다. 각 에이전트는 로컬 루프를 가질 수 있으며 테스트, 감사 루프, 사람, 현실 세계의 앵커는 비에이전트 제어 노드가 될 수 있습니다. 그래프는 실행을 실질적으로 제약하고 검사 가능해야 합니다.

  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.

이 용어는 새롭고 여러 의미로 쓰이므로 범위를 에이전트 오케스트레이션, 멀티에이전트 시스템, 지속 실행형 워크플로에 걸친 실용적 엔지니어링 계층으로 한정합니다. 업계 표준은 아닙니다.

전체 정의와 범위 읽기

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.

인터랙티브 모델 살펴보기
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

    라이선스

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