（424期）Ontology 1.0.4 – 结构化记忆与知识图谱引擎

结构化记忆与知识图谱引擎 类型化知识图谱系统，支持实体关系建模、约束验证与跨技能状态共享，适合构建可验证的结构化记忆 使用说明 核心功能 Ontology 是一套类型化知识图谱系统，专为 AI Agent 的结构化记忆与可组合技能设计。它将一切信息抽象为实体（Entity）——具有类型、属性和关系关联的节点，通过约束验证确保数据完整性。 显著优点 严格类型系统：内置 Person、Project、Task、Event、Document 等 15+ 核心类型，支持自定义 schema 扩展 关系建模能力：支持多对多、多对一关系，内置 acyclic: true 防循环依赖检测 约束验证：必填字段、枚举值、禁止属性、时间逻辑（如 Event.end ≥ start）等运行时校验 Append-Only 存储：JSONL 行式存储保留完整历史，避免数据覆盖风险 跨技能通信：通过统一实体 ID 实现技能间状态共享，支持因果推断集成 规划即图变换：将多步骤计划建模为图操作序列，支持原子性回滚 潜在局限 存储扩展性：默认文件存储（graph.jsonl）仅适合中小规模数据，大规模场景需手动迁移至 SQLite 查询能力：当前仅支持基础过滤和遍历，无复杂图算法（如最短路径、PageRank） 并发安全：文档未提及文件锁或多进程同步机制，高并发写入存在冲突风险 无加密存储：Credential 类型强制引用外部 secret_ref，但图谱本身无加密选项 适合人群 构建长期记忆 Agent 的开发者 需要跨技能数据共享的复杂工作流系统 注重数据可追溯性与可验证性的合规场景 常规风险 schema 漂移：动态追加 schema 可能导致历史数据与新约束冲突，需定期运行 validate 敏感信息泄露：虽然 Credential 禁止直接存储密码，但其他实体属性无自动脱敏 关系膨胀：无限制的跨实体关联可能导致图结构复杂度失控，影响查询性能 原始说明 Typed knowledge graph for structured agent memory and composable skills. Use when creating/querying entities (Person, Project, Task, Event, Document), linkin...