源码深度学习 · 零基础友好 · 20 天

Graphiti 源码学习

为 AI Agent 构建实时知识图谱与记忆检索。这不是 API 速查表，而是一条可以重复走的源码路线：每天用 30 分钟，从一个真实相对路径出发，先用类比建立直觉，再把它接回整条运行链路。

00

开篇 · 这是个什么项目

Graphiti 可以先想成一间实时时态知识图谱。它的代码不是一堆孤立文件：入口接到需求，核心对象做判断，工具或模型完成工作，状态把结果交给下一个环节。

💡 20 天的主线先找入口和地图，再跟一次真实任务穿过核心循环；随后研究状态、模型、工具与扩展；最后用复盘把全部概念连成一张可迁移的地图。不要背目录名，要不断问「谁创建它、它把什么交给谁」。
大白话读源码像参观工厂：第一天先看门牌和楼层，不急着拆机器。后面每节课只打开一个焦点路径，但始终知道它属于哪层、服务哪个业务动作。
01

架构全景（动起来看）

发光扫过的每一层都是一次任务可能经过的站点。不同仓库命名不同，但「接入 → 编排 → 核心能力 → 资源」的责任边界很相似。

L5 · 接入层
README.md本层职责
main.py本层职责
L4 · 编排层
模块本层职责
L3 · 能力层
模块本层职责
L2 · 状态层
模块本层职责
L1 · 扩展层
pyproject.toml本层职责
server本层职责
models本层职责
__init__.py本层职责
输入用户任务→组织对象 / 流程→执行模型 / 工具→沉淀状态 / 记忆
设计取舍分层会增加跳转文件的次数，却让每层只承担一种职责：入口容易替换，核心逻辑能测试，模型与外部工具可插拔。读代码时先沿箭头追「数据」而不是追每一个类。
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怎么使用这份教程

⏱️

每天 30 分钟

6 讲，每讲先问问题，再给本质和大白话。

📍

真实相对路径

所有路径都从项目根目录算，不把你的机器路径写进源码引用。

🧪

先验证再推理

每页都有可复制 bash 命令；文件版本变化时以本地实际内容为准。

🧭

可迁移方法

学会从入口、数据结构、循环和扩展点读任何 AI 项目。

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阶段 1 · 入口与地图

D01-D03 · 先认清入口、配置与顶层分工
01

从 README.md 认识项目大门

README.md：围绕 README.md 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「入口与地图」。

≈30 min · 6 讲开始学 →
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配置与依赖：pyproject.toml

pyproject.toml：围绕 pyproject.toml 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「入口与地图」。

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03

顶层入口与启动路径

server：围绕 server 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「入口与地图」。

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S2

阶段 2 · 核心循环

D04-D06 · 抓住对象怎样接力工作的主线
04

核心对象：models

graphiti_core/models：围绕 graphiti_core/models 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心循环」。

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05

运转循环里的 __init__.py

graphiti_core/models/__init__.py：围绕 graphiti_core/models/__init__.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心循环」。

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06

协作主线穿过 edges

graphiti_core/models/edges：围绕 graphiti_core/models/edges 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心循环」。

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S3

阶段 3 · 核心能力

D07-D10 · 沿业务闭环进入关键模块
07

能力模块：main.py

server/graph_service/main.py：围绕 server/graph_service/main.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心能力」。

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08

业务动作落在 __init__.py

graphiti_core/models/edges/__init__.py：围绕 graphiti_core/models/edges/__init__.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心能力」。

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09

把任务交给 edge_db_queries.py

graphiti_core/models/edges/edge_db_queries.py：围绕 graphiti_core/models/edges/edge_db_queries.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心能力」。

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10

扩展点附近的 nodes

graphiti_core/models/nodes：围绕 graphiti_core/models/nodes 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「核心能力」。

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S4

阶段 4 · 状态与协作

D11-D13 · 理解消息、状态、存储如何流动
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状态如何进入 node_db_queries.py

graphiti_core/models/nodes/node_db_queries.py：围绕 graphiti_core/models/nodes/node_db_queries.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「状态与协作」。

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消息与协作：config-docker-falkordb-combined.yaml

mcp_server/config/config-docker-falkordb-combined.yaml：围绕 mcp_server/config/config-docker-falkordb-combined.yaml 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「状态与协作」。

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13

持久化视角下的 config-docker-falkordb.yaml

mcp_server/config/config-docker-falkordb.yaml：围绕 mcp_server/config/config-docker-falkordb.yaml 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「状态与协作」。

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S5

阶段 5 · 模型与扩展

D14-D17 · 连接模型、工具、记忆与 RAG
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模型侧连接：main.py

mcp_server/main.py：围绕 mcp_server/main.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「模型与扩展」。

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工具/MCP 桥：pyproject.toml

mcp_server/pyproject.toml：围绕 mcp_server/pyproject.toml 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「模型与扩展」。

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检索与知识：pyproject.toml

server/pyproject.toml：围绕 server/pyproject.toml 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「模型与扩展」。

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集成层：__init__.py

graphiti_core/models/nodes/__init__.py：围绕 graphiti_core/models/nodes/__init__.py 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「模型与扩展」。

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S6

阶段 6 · 复盘与扩展

D18-D20 · 把能力串成可演进的工程
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样例与复盘：pyproject.toml

examples/opentelemetry/pyproject.toml：围绕 examples/opentelemetry/pyproject.toml 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「复盘与扩展」。

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测试与边界：mcp_config_stdio_example.json

mcp_server/config/mcp_config_stdio_example.json：围绕 mcp_server/config/mcp_config_stdio_example.json 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「复盘与扩展」。

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收官：沿 azure-openai 串回全图

examples/azure-openai：围绕 examples/azure-openai 建立因果链：谁调用、处理什么、交给谁；对应阶段是「复盘与扩展」。

≈30 min · 6 讲开始学 →