Hux (@huxlab) “Google 刚刚放出了 1 小时公开课，直接把“Agent 记忆与知识图谱”的工程闭环彻底讲透了” — TopicDigg
Hux
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加入 December 2011
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Google 刚刚放出了 1 小时公开课，直接把“Agent 记忆与知识图谱”的工程闭环彻底讲透了：
“你的 Agent 根本不需要更大的模型，它需要一张能记住一切的图谱。”
Prompts → Agents → Knowledge Graphs → Self-Improving Agents
整堂课 1 小时，Google 工程师全程工程手把手带你落地：
＞ 04:01 | 从零构建首个 GraphRAG Agent
抛弃伪概念，直接用 Spanner Graph 建立持久化节点与边，把非结构化业务拓扑化。
＞ 30:00 | 代理式搜索（Agentic Search）
关键词 + 向量相似度 + 图遍历（Graph Traversal）三合一，让 Agent 具备真正的多跳链路推理能力。
＞ 35:48 | 多模态图谱工程现场演示
实操从图片、音频、文本中自动化提取实体与关系，流水线式灌入图谱。
＞ 47:06 | 具备自愈与自迭代能力的闭环 Agent
配合 Vertex AI Memory Bank 沉淀长期记忆；每次任务结束后自动修补并写回图谱，让 Agent 真正越跑越聪明。
Prompt 决定怎么表达，图谱决定能记住什么、怎么连接。
没有图，Agent 每次都是冷启动失忆；
有了图，业务上下文才能真正沉淀出复利。
干货密度比市面上价值 1000 刀的培训课程还要多。
而且完全免费， 1 小时纯实操，建议直接收藏跟做。🔖
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谷歌刚刚放出一门 70 分钟的官方课，手把手教你打造一个7 * 24小时完全自动化的生产级 Agent 。
很多人学 Agent 看了几十个小时零散教程依然搭不出可用的东西，核心是没有搞清玩具 Demo 与工业级架构的边界。
谷歌这门 1 小时课程没有任何水分，只聚焦 5 个真正的工程核心：
1. 从 0 跑通首个 Agent：拆解模型调用、工具绑定与执行环境的基础闭环。
2. 状态持久化（Persistent Memory）：告别单次对话即失忆，构建跨会话的记忆索引与上下文回填。
3. 长时自主循环（Agentic Loops）：摆脱线性问答，让 Agent 具备自我反思、容错重试与多轮状态流转能力。
4. 吃透 MCP 核心架构：彻底理清 Model Context Protocol 与传统 API 的本质区别，学会构建标准化的上下文协议。
5. 多智能体协同系统（Multi-Agent）：把分散的专职 Agent 串联成高协作度的自动化系统。
完全免费。
比市面上价值700刀的课还要干货。
建议收藏，今晚就观看 。🔖
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