01找到相关文本
检索返回相关内容，但关系、约束和版本上下文不一定具有明确的结构表达。
面向 AI 的可编程知识图基础设施
让 AI 不止检索知识，更能操作知识。
定义自己的知识模型，让图连接数据与关系。通过 KG OS，AI 可以查询、修改和追踪知识的变化，而不只是获得一段相关文本。
- 图结构
- 自定义模型
- MCP + Skills
- 版本历史
产品体验 / 01
一项技术决策，会影响哪些模块？依据是什么？
图谱本体查询
当前节点 / 技术决策
采用版本化存储影响模块2
关联证据1
当前分支main
演示数据与界面示意，用于解释产品工作方式；不代表实际运行截图。FIG 01 / KNOWLEDGE GRAPH
01 / WHY KG OS
搜索可以找到信息。 但知识不只有内容。
AI 不仅需要知道某件事，还需要理解它与其他事物的关系、所在的知识状态以及如何修改。
02操作结构化知识
用显式模型和关系连接数据，让 AI 能够查询影响、检查依据并进行受控修改。
02 / HOW IT WORKS
从信息，到可操作的知识。
以技术项目为例，模型由你定义，操作通过真实的知识图与版本状态进行。
01 / DEFINE
定义模型
按照实际领域定义节点、关系与约束，不受固定业务模板限制。
02 / CONNECT
连接知识
以图数据保存真实对象和关系，让知识结构清晰、可查询。
03 / OPERATE
让 AI 操作
Agent 通过 MCP 查询数据，并在授权下提交知识修改。
04 / EVOLVE
保留历史
使用 Commit、Branch、Diff 与 Merge 管理知识的变化。
AI-NATIVE INTERFACE
不需要替换你的 Agent。
KG OS 不内置 Agent。现有 AI 工具可以通过 MCP 读取知识模型、查询数据、执行获授权的操作。官方 Skills 提供建模、检索和维护的工作规范。
- MCP
- Skills
- Cypher
- Web
AI / QUERY EXAMPLEREAD-ONLY
// KG OS MCP
kgos_query({
code: "return await evolution.overview();"
})
// Query the real, pinned state
// through the KG OS SDK bridge.03 / CAPABILITIES
一个系统，连接模型、数据与历史。
KG OS 提供基础能力，不预设业务世界的含义。你可以根据应用需要组织自己的知识系统。
01 / ONTOLOGY
自由定义知识结构
按你的工作定义对象、关系、属性和约束，并为需要查找的内容建立索引。
02 / GRAPH & SEARCH
从多个维度检索知识
结合图遍历、结构化条件、全文与语义检索，访问知识及其关联。
03 / EVOLUTION
完整追踪知识演化
一起保留模型和数据的历史，比较不同版本，并用分支和合并管理变化。
04 / AI & WEB
AI 操作，人类掌控
用 MCP 连接你的 Agent，通过 Web 初始化实例并确认连接授权。
04 / ARCHITECTURE
每一层，都有清晰的职责。
KG OS 专注于知识基础设施。Agent 与数据库引擎保持独立，各自完成擅长的工作。
INTELLIGENCEAgent / Skill
理解、推理与决策
KNOWLEDGEKG OS
Model · MCP · Web
GRAPH ENGINELithograph
Graph · Search · Versioning
STORAGESQLite
嵌入式数据存储
保留你熟悉的 Agent，由同一个 KG OS 实例提供 MCP 和 Web 入口，图数据库负责保存与查询知识。
05 / INSTALL WITH AI
把安装交给 AI Agent。
复制下面的提示词，发送给能够访问你的安装环境的 AI Agent。它会先阅读官方安装手册，再检查环境、执行可用步骤并验证结果。
INSTALL.md / OFFICIAL
新部署需要 Linux amd64 Docker 环境；已有实例可直接连接。网页不会直接安装软件，Agent 会检查可用版本、环境和权限，并说明仍需你完成的操作。