M3-Agent的实体中心知识图谱架构实现信息的高度关联性

2025-08-28

M3-Agent的核心创新在于采用实体为中心的知识图谱作为记忆存储结构。该系统会从视频和音频输入中自动识别关键实体（如人物、物体），并将这些实体作为图谱节点。实体在不同时间点的状态变化、行为表现以及与其他实体的交互关系则构成连接节点的边。

这种架构带来三个关键优势：首先，使离散的多模态信息形成有机联系网络；其次，支持跨时间维度的关联查询与推理；第三，保证记忆更新的连贯性。例如在家居场景中，系统能建立’主人-咖啡机-使用时间’的关联网络，当主人询问咖啡机保养建议时，可自动关联使用频率等记忆节点给出个性化建议。

可视化工具显示，典型30分钟家庭视频可生成包含50-100个实体节点、300-500条关系的知识图谱，这种结构密度远超传统向量数据库的存储方式。

クイック照会ステーションAIツール