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Agentic GraphRAG：用知识图谱给AI代理加上“逻辑骨架”

Neo4j 的 Stephen Chin 从一线实践出发，直指当前 AI Agent 幻觉与失效的根源，并提出 Agentic GraphRAG 作为解决路径。通过知识图谱、结构化检索和代理运行时的结合，他展示了一种更可控、更接近人类推理的智能系统设计思路。

微软研究院工程师Victor Dibia分享了他在GitHub Copilot等项目中的经验，总结了半自主多智能体系统的UX设计原则。本文通过他的研究背景、Blender LM演示和方法论提炼，帮助读者理解如何让人类与AI代理高效协作。

这场演讲从一个微妙却普遍的现象出发：为什么几乎所有AI产品都在变成“聊天框+模型下拉菜单”？Maximillian Piras提出“苦涩布局”这一概念，借助模型选择器、模式切换和架构理论，揭示了当下AI UX设计被技术进步反向塑形的深层原因，以及设计师如何走向更“甜”的未来。

这是一次关于“白板”这种古老工具如何在大语言模型时代重获新生的演讲。Excalidraw 的作者 Christopher Chedeau 回顾了产品从个人项目到疫情爆发下被全球用户接受的意外历程，并分享了他对 AI 与人类协作边界的核心判断：AI 不该取代人，而应放大人类思考的力量。

Steve Ruiz 讲述了 tldraw 从数字墨水库到 AI 画布计算机的演化历程。这不仅是一个白板工具的升级故事，更是一次关于“可编程画布 + 多模态 AI”如何重塑创作方式的探索。

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