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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-22 · 当前星标 ★ 745
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使用教程
环境要求
- Python 3.10+
- Docker
- 图数据库（容器内）
安装与启动步骤
-
1生成项目
一条命令按行业与框架生成整站。
uvx create-context-graph my-app --domain healthcare --framework strands --nams-api-key sk-nams-... -
2进目录装依赖
生成的是完整工程，按 Makefile 走。
cd my-app && make install -
3起数据库
图数据库用容器起。
make docker-up -
4灌入数据
导入并生成演示数据。
make seed -
5起服务
开发模式启动前后端。
make start
如何确认成功
浏览器能打开应用，图谱里能看到已灌入的实体与关系。
注意事项
- 脚手架生成的是可运行工程，不是空壳。
- 行业与框架组合会影响目录结构，换组合要重新生成。
核心亮点
- 一条命令生成完整可运行骨架，省去 Neo4j 建模、连接和目录结构的重复劳动
- 把 Agent 记忆显式建模为实体-关系图，支持多跳遍历检索，比纯向量召回更适合关系型推理
- 基于 Neo4j 这一成熟图数据库，数据模型和查询能力有保障，便于后续扩展
不足之处
- 强依赖 Neo4j，需要额外部署和维护图数据库，轻量场景下偏重
- 项目处于早期，726 星，生态、文档和社区案例仍在积累
适用场景
- 为客服/销售 Agent 构建可追溯的客户关系与历史交互记忆
- 搭建需要多跳推理的知识问答 Agent，如人物关系、事件链路查询
- 快速做图记忆方案的原型验证与技术选型对比
替代项目
mem0、Zep、Graphiti
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