Knowledge graph AI agent para product docs y soporte

• Un knowledge graph AI agent es útil cuando la respuesta depende de relaciones entre docs: product area, feature, plan rule, integration, owner, exception y latest release.
• GraphRAG es el lenguaje de búsqueda para ese dolor, pero el trabajo del producto es más simple: selected sources se vuelven searchable graph artifacts que el agent consulta antes de responder.
• El agent todavía necesita boundaries. Si source material falta o está stale, debe decirlo en vez de adivinar.

El camino útil es source setup, graph build, search tool, safe live checks, access y testing.

1. 01
   Selecciona el source set.

   Elige product docs, changelogs, pricing rules, integration guides, examples y policies que el agent puede usar.

2. 02
   Construye el knowledge graph.

   Prostir usa ManagedCode.MarkdownLd.Kb para producir graph artifacts Markdown-LD y JSON-LD desde supported source documents.

3. 03
   Activa `knowledge_search`.

   El published agent busca graph nodes, source names, headings y relationships en vez de pegar raw chunks en cada prompt.

4. 04
   Añade controlled tools.

   Expón solo narrow live checks como status lookup, plan lookup, integration availability o support handoff.

5. 05
   Configura access y publica.

   Publica un hosted agent con public, protected o paid access rules y prueba real customer questions antes de compartirlo.

El graph debe empezar con approved sources, no con todo el company drive.

• docdocs/product/*.mdCanonical feature pages, setup steps, limits y known caveats.
• docrelease-notes/*.mdQué cambió, cuándo shipped y a qué plans o regions afecta.
• datagraph.jsonldEl latest JSON-LD graph artifact que el creator puede inspeccionar o descargar.
• codeknowledge_searchEl built-in search tool expuesto solo cuando el published agent tiene searchable knowledge.
• codesafe live toolsPlan lookup, status lookup, entitlement check o support handoff con narrow schemas.

Una pregunta cruza documentación, notas de versión, reglas del plan y una comprobación actual.

• Un knowledge graph AI agent no es solo un chatbot sobre una folder. Es un hosted agent con selected sources, graph artifacts Markdown-LD/JSON-LD, `knowledge_search`, controlled tools y access rules.
• Knowledge graph RAG es útil cuando questions cruzan document boundaries, pero las preguntas simples deben seguir siendo simples y source-backed.
• Prostir mantiene graph build, endpoint, source refresh, tool boundaries, auth, quotas y paid access atados al mismo published agent.