trustgraph

用上下文图谱约束 AI，让智能体输出稳定可解释。

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 342 🐛 待处理 18 👀 关注 29

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GitHub 星标 ★ 2908

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费支持限时试用 · 开源基础版免费，云服务付费，提供免费试用

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队trustgraph-ai

官网地址https://TrustGraph.ai

GitHubhttps://github.com/trustgraph-ai/trustgraph

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明开源基础版免费，云服务付费，提供免费试用

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent,agent-governance,agent-runtime,ai,context-graph,determinism,governance,graph,graphrag,knowledge-base,knowledge-graph,knowledge-management,ontologies,ontology,ontologyrag,open-source,rag,rdf,semantic,shacl

GitHub 星标★ 2908

上线时间2024-07-10 00:00:00

代码更新2026-11-11

仓库体积101.8 MB

本站数据更新2026-11-11

维护状态活跃

收录时间2026-08-13

浏览次数15

项目介绍

trustgraph 是一个面向开源 AI 的确定性上下文工程平台。它通过将开放模型与本体论（ontologies）结合，利用上下文图（context graph）和上下文约束装置（context harness）来构建可解释、可靠的智能体。该平台的核心是解决 LLM 应用中常见的上下文不确定性和幻觉问题，通过显式建模知识图谱和约束规则，使 AI 的推理过程可追踪、可验证。它提供了一套工具链，帮助开发者设计、管理和注入结构化的上下文，从而提升智能体在复杂任务中的稳定性和准确性。trustgraph 强调确定性，即给定相同输入，系统输出可预期，这对于企业级应用和需要严格合规的场景尤为重要。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-13 · 当前星标 ★ 2908

技术标签

agent agent-governance agent-runtime ai governance

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 4 步

环境要求

已安装 Node.js（需可使用 npx 命令）
已安装 Docker、Podman 或 Minikube 之一作为运行环境
部署机器可访问网络，用于拉取镜像与运行 npx
无需克隆仓库，除非你要从源码构建

安装与启动步骤

1运行配置向导

在命令行执行官方提供的一步配置命令，交互式生成部署配置。无需先克隆仓库。
```
npx @trustgraph/config
```
2获取部署产物

配置流程结束后会在当前目录输出 deploy.zip，内含 Docker/Podman 的 docker-compose.yaml 或 Kubernetes 的 resources.yaml，以及 INSTALLATION.md。
3解压部署包

把 deploy.zip 解压到目标目录，得到 compose 文件或 K8s 资源文件以及安装说明文档。
```
unzip deploy.zip
```
4按说明启动

打开解压出的 INSTALLATION.md，按其中步骤用 Docker、Podman 或 Minikube 启动服务。不要自行臆测端口与路径。