一个基于知识图谱的智能体可视化工具

| 01目前经历的过程 |

目前能源方向的大模型应用及智能体开发，大部分都不是自上而下、一气呵成的，因为没有成熟的经验可以参考，所以一般还是先从具体需求出发，先实现，再迭代，然后逐步提炼，起码我们是这样。

这个过程中会经历业务场景、技术实现、交互方式、主体架构多方面的反复变化和迭代，甚至推倒重来，需求很真实，过程很刺激，甚至很痛苦。

为了把那些用户说不清，我有点担心，智能体自己也搞不清的东西梳理好，于是有了这个东西：星图（AgentStarMap）。

这个小东西的诞生，最初的灵感有两个，远有贾维斯，近有Obsidian，身处可视化的神经网络当中，和它们实时交互，那种感受，想想就相当震撼。

最初的诉其实很简单：我想直观的看到智能体的思维结构，想知道每个场景怎么流转，想追踪问题出在哪个节点，如果修改它会有哪些关联影响，以及眼前的这个架构还能不能行、要不要改造。

于是有了这个小工具，为了方便聊天，起个名字叫：星图。它有几个典型的使用场景：看结构、跟流程、看关联、分析问题。

以手头正在迭代的某个智能问数的智能体为例，看几个典型场景。

场景 1 · 整体网络结构

一眼看清智能体由哪些模块组成、相互关系如何；左侧分类板可按模块类型筛选，力导向图可自由拖拽各个群组。

场景 2 · 典型交互流程

点击底部场景卡片，完整处理路径自动高亮并逐步播放动画；右侧展示当前各步骤，点击某一步可暂停跟看。

场景 3 · 重点节点关联

点击任意节点，直接关联的上下游节点高亮，其余自动变暗；用于判断某个模块修改后的波及范围，方便影响面分析。

场景 4 · 分析问题

有时候对某个问题想不明白，就点开看看；也有的时候发现智能体自己也懵了，就让它自己查查这个图谱，就当小抄（cheatsheet）用了。

有了野蛮实现后，还是控制不住，试着走精益求精、然后标准化提取的路子，把它做成了个 Agent Skill。

完整的 Skill 结构及设计定位

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