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图数据库厂商，提供原生图存储与查询能力，用于构建上下文图谱支持AI决策。
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在2026年启动时，用户需要安装MCP服务器以让LLM代理与系统交互。
入选理由：MCP design allows agents to pick the right tool from a menu without needing to build complex tools.
Graph RAG 通过结合向量与知识图谱，显著提升企业级 AI 的准确性，解决模型因训练数据过时导致的上下文腐烂问题。
入选理由：Graph RAG 结合向量与知识图谱，减少上下文腐烂，提升企业级 AI 准确性。
文章提出通过钩子实现跨代理的统一记忆层，提升代码工具的可移植性和数据一致性。
入选理由：使用钩子实现跨代理共享记忆层
Stephen Chin 将在 Vector Space Day 上发表演讲，讨论上下文图如何提供代理所需的关系理解，使其能够进行推理。
入选理由：上下文图提供代理所需的关系理解，使其能够进行推理。
上下文图谱在知识图谱基础上嵌入决策规则与策略，使AI代理不仅具备知识，更能理解‘为何行动’，实现可解释的上下文驱动决策。
入选理由：Context graphs add policy/rule layers atop knowledge graphs to answer the 'why' behind agent decisions, not just the 'what'.
这是一则关于技术大会的推广信息，宣布Qdrant将举办关于向量搜索、AI内存、上下文工程等方面的技术讲座。
入选理由：Qdrant将举办技术大会聚焦向量搜索和AI基础设施
