ナレッジグラフ

Memに保存するすべてのものは、ひとつのスーパーナレッジグラフ上に存在します。 3つの知識形態（Trace、Unit、Crystal）が、7つのノードタイプと11のエッジタイプの上に成り立っており、段階的な開示のために設計されています。 まずは軽いクエリから。 より多くのコンテキストが必要なときは関係をたどります。 履歴が必要なときはバージョン連鎖をたどります。 全体像を見たいときはコミュニティとCrystalを眺めます。

ナレッジグラフビューは、そのグラフが比喩ではなくなり、パンしたり、クリックしたり、質問したりできるものになる場所です。Graph Intelligenceは、あなたとキャンバスを共有するエージェントです。 あなたが選択し、それが推論します。 あなたが尋ね、グラフがハイライトします。 その会話は、Crystal、レポート、永続化された探索セッションといった、長く残る成果物を生み出します。

ライブラリは 自分は何を知っているのか? に答えます。 ナレッジグラフは それはどうつながっていて、次に何をすべきか? に答えます。

最初の有用なアクション

1. サイドバーからGraphビューを開きます。 概要には、最もつながりの多いメモリ、エンティティ、Crystalが表示されます。
2. 任意のノードをクリックするか、Computeを実行してトピックコミュニティを検出し、クラスタごとにグラフを色分けします。
3. 2つのMemoryノードを一緒に読むべきときは、Connect memoriesを使ってメモリリンクを作成します。 関係に名前を付け、理由を追加し、そのつながりをグラフに保ちます。
4. 右パネルのChatタブを開き、いま見ているものについて実際の質問をひとつ投げかけます。「このクラスタは何について?」 「どこで矛盾している?」 「この2つの最短経路を探して。」

エージェントはあなたの選択を読み、適切なツールを呼び出し、同じキャンバスに答えを書き込みます。 グラフを離れることなく、自分の知識についての実際の問いに答えられるはずです。

グラフを使う2つの方法

視覚的に、自分で

あなたの知識をインタラクティブなネットワークとして。 ドラッグでパン、スクロールでズーム、ノードをクリックすると詳細とエッジを確認できます。 タイムラインスライダーは日付でフィルタリングするので、ある領域が数週間、数か月かけて成長していく様子を眺められます。 Cmd/Ctrlを押しながらで複数選択、投げ縄モードに切り替えれば領域を描けます。ComputeはLouvainコミュニティ検出を実行し、クラスタごとにグラフを色分けするので、トピック構造が1,000個の点の下に埋もれず、目に見えるようになります。 システムが覚えておくべき関係に気づいたら、2つのMemoryノードを直接つなぎます。 そのエッジは、頭の中のメモではなく、グラフの一部になります。

概要は3Dでも描画されます。 グラフ全体を地形のように周回し、コミュニティを星座として、影響力を標高として眺められます。

Graph Intelligenceエージェントと一緒に

Chatタブは、あなたのキャンバスを共有する推論パートナーを開きます。 あなたが何かを選択すると、エージェントは同じ選択を読み取ります。 そのツール呼び出しはリアルタイムでグラフを光らせるので、作業中にその推論を監査できます。

役立つ質問パターン:

• コミュニティを選択した状態で 「ここで何が起きている?」 と尋ねます。 エージェントはクラスタの中心的なテーマを要約し、最も強いソースのリストを返します。
• トピック、エンティティ、またはメモリを選択した状態で 「どこで矛盾している?」 と尋ねます。 エージェントはEVOLVES連鎖をたどり、不一致を浮かび上がらせます。
• 2つのノードを複数選択して 「この2つの最短経路を探して。」 と尋ねます。 エージェントはグラフをたどり、各ホップを説明します。 多くの場合、あなたなら気づかなかったであろうブリッジエンティティを経由します。
• クラスタを選択した状態で 「これからブリーフを起草して。」 と尋ねます。 エージェントはCrystalまたはレポートを生成します。 残すかどうかはあなたが決めます。

これが「グラフバックエンド付きのAIチャット」ではない理由

いくつかのアーキテクチャ上の決定が積み重なり、別種のプロダクトになっています。

凍結されたコンテキスト、単一の信頼できる情報源。 メッセージを送ると、エージェントはあなたが見ていた正確なグラフ状態を見ます。 ドリフトも、分断も、同期を保つ状態ミラーもありません。 エージェントが考えている間にあなたがキャンバスを動かしても、それは次のターンが新しいビューを引き継ぐというだけのことです。 会話スレッドそのものが信頼できる情報源です。

視覚的な推論チェーン。 エージェントが呼び出すすべてのツールは、キャンバスコマンドを発行できます: highlight_nodes、highlight_path、select_community。 エージェントの推論は、ブラックボックスの答えとしてではなく、起きているその場で見えます。 エージェントが「経路はこの3つのブリッジを通る」と言えば、その3つのブリッジはすでにキャンバス上で光っています。

既存のサーフェスに収まる成果物。 エージェントがCrystalを生成すると、そのCrystalはis_crystal=trueを持つ本物のMemoryです。 レポートを生成すると、そのレポートはライブラリ内の本物のSourceです。 新しく覚えるエンティティタイプはありません。 エージェントが保存するものは何でも、すでに知っている同じサーフェスから検索でき、リンクでき、編集できます。

ステップベースの履歴。 各ターンは、ユーザーの凍結されたグラフコンテキストと、エージェントが発行したキャンバスコマンドの両方をメッセージメタデータとして記録します。 探索を再生したり、後で再開したり、共有したりできます。 会話は単なるチャットログではなく、調査の完全な記録です。

エージェントにできること

20ほどの専門ツールを、あなたに対して何に答えるかでグループ化しています:

• グラフをナビゲートする。 概念間の最短経路、時間的コンテキストを伴うRELATES_TOエッジの横断、選択したノード詳細の一括検索、隣接ノードの走査、コミュニティメンバーシップ。
• 証拠を見つける。 Crystalやエンティティの背後にあるソースメモリ、ある知識がどう変わったかを示すEVOLVES連鎖、主張を裏付けるソースドキュメント、あるトピックを探索した過去のスレッド。
• 構造を分析する。 中心性のためのサブグラフPageRank、コミュニティをつなぐブリッジエンティティ、メンバー数と主要エンティティを伴うコミュニティ要約。
• 統合して保存する。 3つ以上のソースメモリを安定した参照ページに蒸留するCrystal（[[Entity Name]]ウィキリンクがすでに織り込まれています）、またはライブラリに届き検索インデックスに再び入る、より長いレポートやブログ草稿。

ツールを選ぶのはあなたではありません。 あなたが質問し、エージェントが選びます。 私たちがあなたに示すのはその規律です。 エージェントが行うすべての主張は、あなたが開けるメモリ、ソース、スレッドにたどれます。 Crystalには3つ以上の独立したソースが必要です。 レポートはその証拠を引用します。

ライブラリから、Investigateで

ほとんどの場合、Graphビューから始めることはありません。 何かが本当の問いを呼び起こしたとき、あなたはライブラリを読んでいます。 任意のウィキページ（エンティティ、Crystal、トピック）でInvestigateをクリックします。 Graphビューがそのノードをすでに選択した状態で開きます。 トピックの場合は、クラスタ内のすべてのエンティティが一度にハイライトされます。 Graph Intelligenceチャットは入力欄の上に「Investigating topic: <name>」バナーを表示し、そのセッションから作成するCrystalはそのクラスタをアンカーとして持ちます。

この受け渡しがループです。 ライブラリで読み、グラフで掘り下げ、ライブラリに保存し戻す。

境界

いくつかのことは、意図的にあなたの邪魔をしません。

• エージェントは提案するだけです。 生成するCrystalとレポートは、チャット内の成果物として表示されます。 残すかどうかはあなたが決めます。
• エージェントはあなたと同じキャンバスを読みます。 隠れたコンテキストはありません。 あなたに見えないものは、エージェントにも見えません。
• Graph Intelligenceは、設定済みのRemote LLMを通じて実行されます。Settings > LLM Providersで設定します。
• 重い実行はトークンを消費します。 バックグラウンドとオンデマンドの作業は別々の予算とレート制限を共有し、Settings > Knowledge Processingで設定できます。

次に進む先

• LLM Wiki: ライブラリウィキと、ライブラリ → Investigate → Graph Intelligenceのループの背後にあるモデル。
• メモリリンク: 一緒に読むべき2つのメモリをスペース内でつなぐ方法。
• ライブラリ: ほとんどのInvestigateセッションが始まる読み取り側のサーフェス。
• バックグラウンドインテリジェンス: そもそもグラフを構築し維持する作業。
• Crystal: 安定した参照ページがどう合成されるか、そしてエージェントのCreateCrystalが実際に何を生み出すか。
• AIエージェントのためのメモリシステムの構築: スーパーナレッジグラフと、それが通常のナレッジグラフ以上のものである理由についての長編エッセイ。 この記事には、オリジナルの中国語トーク録画も埋め込まれています。