Agent Graph — fact-routed work contracts for Agent Skills

Agent Graph — fact-routed work contracts for Agent Skills

核心判断

Agent Graph 值得入库，因为它把 Skill 从“长 prompt/说明书”推进到事实路由的 work-contract layer：host facts 决定当前合法 route、需读文件和完成证据，模型只消费下一步合同。

机制 / 一阶原理

Agent Graph 不调用模型，也不编排 agent 身份；它只用 workflow graph、observable facts、route resources、outcomes/tests 判断下一步。关键一阶原理是：上下文应该由当前事实发现，而不是不断累积；恢复也应该从外部事实重算 route，而不是相信对话记忆。

与现有 wiki 的关系

这篇来源主要连接 External-Agent-Skills-Design-Patterns、Context-Engineering、Harness-Engineering。它不是孤立工具记录，而是补充了 AI/工程知识库里“可复用 workflow、上下文治理、运行轨迹和评测证据”这条主线。

对 Hermes / llm-wiki 的启发

1. Hermes skill 可把 SKILL.md 从“完整流程说明”拆成 route map：触发后先读取事实，再只加载当前 route 的 reference/template/script。
2. llm-wiki radar 可显式维护候选状态：DISCOVERED、RAW_SAVED、PROMOTED、REJECTED、REINDEXED，而不是靠自然语言段落隐含进度。
3. 复杂 coding workflow 的人类 gate、恢复点和验收测试应成为 graph outcome，而不是模型自称完成。

失败模式 / 边界条件 / 未解问题

• 如果 host facts 不可信或缺失，route graph 会给出错误下一步；因此 facts 本身需要验证和 freshness。
• 过细 graph 可能把简单 skill 复杂化；短单会话任务仍适合普通 SKILL.md。
• 图只协调工作，不负责权限/安全；仍需 effect-boundary gate 和 audit。

深度判断

本来源被晋升为正式 source page，是因为它至少满足一个耐久价值标准：提供可迁移 workflow 或机制、能改进 Hermes / llm-wiki / agentic coding 实践，且能与已有概念页发生实质连接。当前置信度标为 medium：已读取 GitHub README，但尚未通过本地安装、完整文档审查或独立 benchmark 复核。

写入记录

• 2026-08-02 09:01 CST：从 GitHub README 深度入库，保存 raw，并提炼机制、wiki 关系、实践启发与失败模式。