What 40 AI Agents Revealed About the Future of Graph Intelligence

솔직하게 말할게요. Aura Agent Hackathon을 시작했을 때 저는 정확히 무엇을 기대하게 될지 몰랐습니다. 내가 아는 것은 Neo4j 커뮤니티가 결코 실망하지 않으며 이번에도 다르지 않았다는 것입니다.

시작 시간은 다음과 같습니다:노드 AI 2026. 거기에 없었다면 가서 비디오를 시청하세요. 에너지는 뒤따르는 모든 것의 분위기를 설정했습니다. 우리는 최근에 출시했습니다차세대 Aura 에이전트(로우 코드 그래프 검색 에이전트) 커뮤니티에 대한 과제는 간단했습니다.그래프아카데미 과정, Aura 크레딧을 획득하고, 에이전트를 구축하고, 실제 문제를 해결하세요.

돌아온 내용은 ​​심사위원단과 나를 감동시켰습니다.

전 세계의 개발자들이 도구를 선택하고 실행하여 의료, 금융, 사이버 보안, 지리 공간 정보, 잘못된 정보 분석, 농업, 피트니스 등 전반에 걸쳐 지식 그래프 기반 AI 애플리케이션을 구축했습니다. 6월 15일 자정에 제출이 마감될 때까지 숫자는 다음과 같이 그 자체의 이야기를 전달했습니다.

• 201명의 Aura Agent 과정 수료
• Aura 크레딧을 요청한 개발자 141명
• 작동 중인 AI 에이전트 제출물 40개
• 전 세계 곳곳의 참가자

40명의 개발자가 가장 어려운 문제에 대한 올바른 아키텍처로서 지식 그래프에 독립적으로 수렴했습니다. 그것은 우연이 아닙니다. 주목해 볼 만한 패턴이다.

승자

심사위원들은 모든 제출물을 5가지 차원에 걸쳐 점수를 매겼습니다.

• 그래프 문제,
• 유용한 에이전트,
• 생각을 보여줍니다,
• 흥미로운 아이디어,
• 그리고 프레젠테이션.

상위권에 오른 프로젝트가 그렇게 할 수 있었던 이유는 그래프를 단순한 스토리지 레이어가 아닌 인텔리전스로 취급했기 때문입니다.

1위를 차지한 사람은 다음과 같습니다.

🥇 1위: ConspiracyGraph 에이전트(@jonas.koenner)

잘못된 정보에 맞서 싸우는 것은 주장을 찾기 어렵기 때문이 아니라 맥락을 표면화하기 어렵기 때문입니다.음모 그래프 에이전트그 일을 직접적으로 다룹니다. 주장, 내러티브 프레임, 개체, 출판사, 사실 확인 간의 관계를 매핑하여 내러티브가 어떻게 전파되고, 변형되고, 문제가 발생하는지에 대한 연결된 그림을 만듭니다.

BroadTopics, ClaimVariants, NarrativeFrames, FactChecks 및 Entities를 포괄하는 1,282개의 노드와 2,436개의 관계로 구성된 그래프 모델이 작동합니다. 실제 ClaimReview 사실 확인 데이터에 대한 내러티브 프레임, 엔터티 브리지 및 공유 주제를 통해 주장이 어떻게 연결되는지 설명하는 것은 참 또는 거짓을 넘어선 것입니다. 심사위원 중 한 명은 "모든 언론 매체가 이와 같은 에이전트를 고려해야 합니다."라고 가장 잘 말했습니다.

축하해요 조나스. 이번 경기는 승리할 자격이 있었습니다.

🥈 2위: RegulatoryRisk GraphAgent(@Dhiraj.Pattra)

규정 준수는 매우 불투명합니다. 규정은 의무를 참조하고, 의무는 정책에 매핑되며, 정책은 프로세스를 관리하고, 프로세스는 조직의 상황에 따라 달라집니다.규제위험 그래프에이전트이 모든 정보를 은행 및 금융 기관을 위한 지능형 추천 및 실시간 의사 결정을 지원하는 탐색 가능한 지식 그래프에 연결합니다.

스크린샷에는 다음과 같이 명확하게 나와 있습니다. "Horizon Bank의 거래 상대방 감염 경로를 보여주고 전체 시스템 위험 노출을 계산하세요." 쿼리 하나. 3홉 감염 경로. 수십억 달러의 노출이 즉시 나타났습니다. 심사위원들은 이 문제가 그래프에 속하는 이유를 정확히 인식했습니다: "규제 네트워크는 본질적으로 그래프 모양입니다. 소수의 전문가로 인해 너무 복잡합니다. 이것은 거대한 시장이자 혁신 기회입니다."

놀라운 작품 Dhiraj. 그래프 AI가 어디로 향할지 기대가 되는 제출물입니다.

당신은 볼 수 있습니다Github 프로젝트는 여기.

🥉 3등: Korca Triage Agent(@jevlachov)

지원 티켓이 도착하면 직위뿐만 아니라 기술, 현재 작업량, 팀 관계 및 역사적 맥락을 기준으로 실제로 문제를 해결하는 데 가장 적합한 위치에 있는 사람이 누구인지 어떻게 알 수 있습니까? Korca Triage Agent는 이에 대한 답변을 그래프로 작성합니다. 사람, 팀, 기술 및 조직 지식을 연결된 데이터로 모델링하여 요청을 가능한 사람뿐만 아니라 적절한 사람에게 라우팅합니다.

대시보드는 아래 모델의 품질을 반영합니다. 라우팅된 티켓 485개, 전문가 12명, 상위 1위 라우팅 정확도가 72%에서 93.4%로 개선된 것으로 측정되었습니다. 심사위원들은 핵심 통찰력을 다음과 같이 간단하게 포착했습니다. "고품질 그래프가 있으면 답변은 간단한 추천 문제가 됩니다."

잘하셨어요. 이것이 바로 우리가 보고 싶었던 실용적인 실제 애플리케이션입니다.

당신은 볼 수 있습니다Github 프로젝트는 여기.

현장에서

상위 3개는 이야기의 일부일 뿐입니다. 제가 계속해서 확인하고 있는 최종 후보 중 세 가지가 더 있습니다.

Apple HealthGraph 에이전트(@mabu.mate)

150만 개가 넘는 건강 데이터 포인트애플힐트h, 881회 운동, 366일 수면, HRV, VO2Max, 호흡수 등이 모두 지식 그래프에 동기화되고 일반 언어로 쿼리 가능합니다. 한 주를 요약하고 30일 기준과 비교하고 추세 화살표로 변경 사항을 표시하도록 요청하세요. 심사위원들은 이를 "뛰어난 엔드투엔드 엔지니어링: iPhone에서 Aura, Agent에서 iOS 채팅까지"라고 평가했습니다. 실제로 데이터가 연결되었을 때 개인 건강 인텔리전스는 이런 모습입니다.

당신은 볼 수 있습니다Github 프로젝트는 여기.

마켓마인드(@joslat)

"미국 수출 금지령이 칩 부문에 영향을 미쳤습니다. 모든 이름이 빨간색으로 바뀌었습니다. 하나는 녹색으로 바뀌었습니다. 아무도 입력하지 않았습니다." 건축주가 이렇게 설명했어요마켓마인드그렇습니다. 심사위원들은 이에 대해 이야기하는 것을 멈출 수 없었습니다. 시장을 종속성 그래프로 모델링함으로써 MarketMind는 네트워크를 통해 회사별로 정책 충격을 추적하여 분석가가 쿼리를 입력하기 전에 가장 많이 노출된 이름을 표면화합니다. 스크린샷을 보면 전염 경로, 폭발 반경, 심각도 등급 등 모든 것이 그래프를 통해 실시간으로 추론됩니다. 연결된 데이터가 경쟁 우위가 될 때의 모습입니다.

바이브그래프 AI(@kumar20051020shivam)

25,000개 트랙에 걸친 순수 DSP 수학 및 음향 신호 매칭을 통해 음악을 발견합니다. 건너뛰기 속도 조작이 없습니다. 블랙박스 알고리즘이 없습니다. 빌더는 접근 방식을 직접적으로 설명했습니다. "비용이 많이 드는 런타임 벡터 검색에 의존하는 대신 우리는 전체 25,000개 트랙에 대해 가장 가까운 수학적 이웃 상위 5개를 미리 계산했습니다." 그래프는 빌드 시 작업을 수행하므로 에이전트는 쿼리 시 명확하게 추론할 수 있습니다. 그만큼바이브그래프 AI음악 청중을 위해 제작된 대담하고 자신감 넘치는 방문 페이지 디자인은 개발자가 그래프 모델뿐만 아니라 전체 제품 경험에 진정한 기술을 접목할 때 어떤 일이 일어나는지 보여줍니다.

VibeGraph AI 웹 앱여기에서 볼 수 있습니다

이 모든 것이 의미하는 것

심사 기준표를 만들 때 가장 중요한 기준은 그래프의 중요성이었습니다. 그래프가 지능을 주도하는가, 아니면 단지 데이터를 저장하는가? 그 질문은 결국 다른 어떤 질문보다 필드를 분리하게 되었습니다.

가장 높은 점수를 받은 프로젝트가 단호하게 대답했습니다. 그들은 근본적으로 관계가 있는 문제를 모델링했습니다. 즉, 내러티브 프레임을 표현하는 주장, 조직 단위와 연결된 프로세스를 관리하는 규정, 주어진 요청을 처리해야 하는 사람을 결정하는 기술과 이력을 가진 사람입니다. 각각의 경우에 그래프는 부수적인 것이 아니었습니다. 바로 그 제품이었습니다.

LLM은 질문에 답합니다. 지식 그래프는 맥락을 제공합니다. 가장 효과적인 프로젝트는 이를 별도의 문제로 취급하지 않고 단일 아키텍처로 구축했습니다. 에이전트 AI 시스템이 증가함에 따라 제한 요소는 모델 기능이 아닙니다. 데이터 아키텍처가 될 것입니다. 연결된 데이터를 모델링하는 방법을 이해하는 개발자는 더 잘 추론하고, 스스로 설명하며, 단순 검색으로는 찾을 수 없는 관계를 표면화하는 에이전트를 구축할 것입니다.

이 커뮤니티가 다음에 무엇을 구축할지 기대됩니다.

감사합니다

솔직히 말씀드리자면, 이 해커톤을 운영한 것은 제가 커뮤니티 매니저로서 이룬 가장 보람 있는 일 중 하나였습니다. 하지만 나 혼자 한 게 아니었어요. 전략과 후원부터 교육, 개발자 옹호, 커뮤니티 참여, 일상적인 실행에 이르기까지 이는 진정한 팀 노력이었으며 모든 사람이 공로를 인정받을 수 있도록 하고 싶습니다.

모든 제출물을 철저하고 사려 깊은 검토를 해준 심사위원들(Michael, Ed Sandoval, William Lyon, Adam Cowley)과 Yolande Poirer, Alexander Erdl, Ed Sandoval, Osman Ishaq, Nariné 및 Stephen Chin 등 전반적인 성공에 중요한 역할을 한 Neo4j 다기능 팀에게 큰 감사를 드립니다. 여러분 모두가 나타나서 커뮤니티가 기억할 만한 일을 만들었습니다.

그리고 무엇보다도 강좌를 수강하고, 크레딧을 요청하고, 실제 제품을 출시한 모든 개발자에게 감사드립니다. 이 커뮤니티를 매일 나타날 가치가 있게 만드는 것은 바로 여러분입니다. 모든 참가자에게는 독점 Aura Agent 티셔츠가 제공됩니다. Neo4j 커뮤니티 받은편지함에서 Google 양식을 확인하세요.

우리는 이제 막 시작했습니다.

상위 10개 결선 진출자

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