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一个用于智能体工程Agentic Engineering的架构图驱动框架。
自动检查通过：npm 包已发布且 engines 声明满足基线（声明 Node >=18）；该结论来自程序自动检查，未经人工实机验证。 · 最近上游提交 2026/9/18 · 已提供中文文档
一个用于智能体工程的架构图驱动框架。
综合分
32.2
GitHub 分
32.2
用户评分
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★ Stars
3
周下载量
—
安装插件（需先安装 dsh CLI 引擎：npm install -g @deepseek-ai/dsh）
dsh plugin --profile web add archgraph-argonpm 包 archgraph-argo 已校验归属本仓库，走 npm 安装最省事
数据截至 2026/9/19（元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转，单条结论的验证时间见上方）
安装兼容性检查✓ 自动检查通过
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出，未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✓npm 包archgraph-argo @ 0.23.0
✓Node 引擎要求 >=18 · 基线 Node 22.19 满足
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✓入口文件main/exports/bin 已声明
验证方式：npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后验证 2026/9/19 01:12:55
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README
ArchGraph 一个用于智能体工程（Agentic Engineering）的架构图驱动框架。 这是什么？ ArchGraph 构建了一种统一语言，将 harness 设计与目标产品设计纳入同一个模型——因此你可以用单一视图进行工作和观察，并对你的智能体实现真正的控制。 它同时也可作为编码智能体的长期记忆：一个通过单一读写 MCP 接口暴露的 ArchiMate 3.2 意图图。写入会被去重，因此图保持干净，语义召回保持精确。完整能力集请参见主页。 alt text 架构 全局架构（分层视点）展示了人类、编码智能体、ARGO MCP、意图架构图、ArchiMate 3.2 和 Enterprise Architect 在图驱动的智能体工程中如何相互关联： 全局架构 — 分层视点 可编辑源文件：docs/diagrams/global-architecture.excalidraw 支持的 Harness ArchGraph 将 ARGO 工具链部署到所有主流编码智能体环境： | Harness | MCP 服务器 | 技能 | 规则 / 指令 | 智能体 | 唤醒门控 | |--------------------|:----------:|:------:|:--------------------:|:------:|:-----------:| | GitHub Copilot | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | — | | Cursor | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | — | | OpenCode | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | DeepSeek Harness | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | | OpenClaw | ✓ | ✓ | ✓ | — | ✓ | 只需一个 argo-deploy 即可注册 argo MCP 服务器，并自动将所有产物安装到每个 harness 中。 安装 npm install -g archgraph-argo argo-deploy 完成 — ARGO 工具链、技能和规则已部署，argo MCP 服务器已自动注册到 GitHub Copilot、Cursor、OpenCode、DeepSeek Harness（dsh）和 OpenClaw 中。 前置条件与配置 除语义（Graph RAG）查询外，一切开箱即用，后者需要： - Neo4j 图数据库 — 存储架构图的结构化投影。在 argo-deploy 期间，你需要在 ~/.argo/.env 中配置 ARGO_NEO4J_DATABASE_URL、ARGO_NEO4J_DATABASE_USERNAME 和 ARGO_NEO4J_DATABASE_PASSWORD。 - 嵌入 / 向量引擎 — 为语义 Graph RAG 检索提供支持。配置 ARGO_EMBEDDING_BASE_URL、ARGO_EMBEDDING_MODEL、ARGO_EMBEDDING_PROVIDER、ARGO_EMBEDDING_MODEL_VERSION、ARGO_EMBEDDING_DIMENSIONS，以及 API 密钥 QWEN_KEY。 这些值从何而来？Neo4j 凭据来自你拥有或开通的 Neo4j 实例（URI、用户名、密码）。嵌入配置和 QWEN_KEY 来自你的 嵌入提供商的仪表盘——例如阿里云 DashScope。argo-deploy 会引导你完成提示 （~/.argo/.env 中已有的非空值会被保留）；你也可以之后编辑该文件 并重新运行。 如何使用 第 0 步——初始化工作区。 在一个全新的项目中，让你的编码代理运行 argo init （即 initializeWorkspace MCP 调用）。当缺少时，它会创建一个初始的 design/KG/SystemArchitecture.json， 执行首次 JSON → Neo4j 同步，初始化语义（Graph RAG）生命周期，并 验证架构。从那时起，意图图就是项目的唯一事实来源。 安装完成后，打开你的项目并启动一个编码代理。它会： 1. 在做出任何更改之前，先定位任务背后的架构元素， 2. 用该元素的 Skills 和 Rules 武装自己， 3. 以测试优先的方式工作（GIVEN-WHEN-THEN），并将每次提交追溯到图中， 4. 复用现有的元素、关系或视图，而不是创建重复项——写入路径 会按身份去重，并标记同一类型中语义相近的元素。 意图架构图——以 ArchiMate 3.2 建模——是唯一的事实来源。 社区 ArchGraph 依靠开放共建运行。加入社区中心，以分享、浏览和复用跨项目的架构 子图，并遵循治理与贡献指南： - 社区站点 — https://argo.derekworkspacev5.com/archgraph/ （子图库、文档、博客） - graph-wiki 仓库 — https://github.com/derekhu0002/graph-wiki （图资产之家：从你的项目贡献 一个子图，或拉取一个回来复用） 许可证 Apache License 2.0
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