編程基礎篇 · 樹與圖：AI 的主場

圖：從知識圖譜到多 Agent 協作

上一課的樹規矩得很：每個節點只有一個爹，永遠不繞圈。可現實世界的關係亂多了——你的朋友互相也是朋友，公司和學校和人攪在一起。把「每個節點只能有一個爹」這條規矩撕掉，樹就升級成了圖：節點 + 關係，想怎麼連怎麼連。這一課看圖在 AI 世界的兩大主場。

主場一 · 知識圖譜：點一下，看知識擴散

下面是一張迷你知識圖譜：圓點是實體（人、公司、學校、產品），連綫是關係。點擊任意一個節點，看它的關係怎麼一圈圈擴散出去——留意擴散的「跳數」：一跳是直接認識的，兩跳是「朋友的朋友」。

人物 公司 學校 產品 👆 點節點試試
還沒有點過節點。試試點「雷軍」——看兩跳之內能擴散到哪些知識。
AI 回答複雜問題，靠的就是這種「多跳」。「雷軍母校的知名校友還有誰？」——沒有任何一段資料直接寫着答案，但沿着圖走兩跳（雷軍 → 武漢大學 → 陳東昇）就拼出來了。知識圖譜把散落的事實連成網，RAG 檢索到一個節點後還能順藤摸瓜，這叫圖檢索增強（GraphRAG），比單純搜文本能回答更繞的問題。
主場二 · 多 Agent 工作流：為什麼必須是 DAG

現在讓一隊 Agent 合寫一份調研報告。每個方框是一個任務，箭頭表示「必須等前面的完成才能開工」。點「運行」，留意兩件事：沒有互相依賴的任務會同時亮起（並行）；每個任務都要等它的箭頭來源全部變綠才動工。然後點「製造環」再運行一次，看看會發生什麼。

7 個 Agent 待命中。黃色 = 正在幹活，綠色 = 完成。
「有向無環圖」（DAG）不是黑話，是常識：任務的依賴箭頭有方向（先後），而且不能繞成圈——一旦有環，就成了「你等我、我等他、他等你」的三角債，誰也開不了工。所有多 Agent 編排框架在你提交工作流時都會先做一次「查環」，查出來直接拒絕運行，就是為了避免你剛才親眼看到的死鎖。
把兩課串起來
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樹是圖的「乖孩子」

樹也是圖，只是加了兩條家規：每個節點只有一個爹，且不許繞圈。所以上一課的文件目錄、AST 都可以用圖的算法來處理——圖是更大的那把傘。

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圖 = 節點 + 關係

就這一個公式。社交網絡（人 + 關注）、地圖導航（路口 + 道路）、知識圖譜（實體 + 事實）、Agent 工作流（任務 + 依賴）——只要你能説出「誰和誰有關係」，就能畫成圖。

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