Google 提出程序性知识图谱，解决长程 Agent 执行混乱

Google 发布论文提出「程序性图谱（Procedural Graphs）」框架，将智能体的动作组织为结构化的关系三元组，形成可自我进化的执行拓扑，让长程智能体把操作知识显式化存储。现有 agent 依赖不断累积的历史轨迹生成动作，任务变长后容易丢失目标、乱序调用工具、重复无效操作，而程序性知识可提供情境化引导。社区作者也梳理了从扁平 Agent 到程序化图的六步构建路线，用于打造自进化智能体。

2026-09-09 ~ 2026-09-10 · 3 条相关