各位同行，各位对知识图谱与人工智能代理技术充满热情的专家学者们： 欢迎来到今天的技术讲座。今天，我们将深入探讨一个令人兴奋且极具挑战性的话题：知识图谱的深度探索（Knowledge Graph Traversal），特别是如何在图中集成强大的图数据库 Neo4j，并赋予 智能代理（Agent） 沿着关系路径进行自主、深入探索的能力。 在当今数据爆炸的时代，我们面临的不仅仅是数据量的激增，更是如何从这些海量、异构且互相关联的数据中提取有价值的知识和洞察。知识图谱（Knowledge Graph, KG）作为一种强大的语义网络，通过节点和边清晰地表示实体及其关系，为我们提供了一个结构化的知识框架。而智能代理，作为能够感知环境、进行推理、做出决策并执行动作的自主实体，则为我们与知识图谱的交互带来了前所未有的可能性。 传统的知识图谱查询通常是基于预设模式或精确匹配的。但现实世界的探索往往需要更灵活、更智能的方法，例如，在一个复杂的研究领域中，代理可能需要从一个初始概念出发，沿着各种关系（如“引用”、“作者”、“属于机构”、“研究主题”等）进行跳跃式、多路径的探索，以发现潜在的关联、识别关键专家 …
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