北京
一个人做黑客松项目，本来就是兵荒马乱的节奏。这次我把全部精力压在一个叫 ALIBI GRAPH 的东西上——一个多智能体网络取证工具，目标很直接：自动把嫌疑人的不在场证明和监控证据、审讯记录做交叉比对，揪出说谎的人。
先说清楚它要解决什么。侦探面对的是多页审讯笔记、车辆轨迹日志、安防录像，靠人眼从中找出矛盾，动辄要花上几个小时。我想做的是一个能吞下这些原始案卷、把关系映射出来、并在嫌疑人的说辞站不住脚时立刻标记的 AI 应用。
两个智能体，各干各的活
整套逻辑拆成两个主要智能体。第一个负责脏活：读取原始文本证据文件，抽取嫌疑人姓名，解析语义主题。第二个扮演交叉审讯者，拿着嫌疑人的说法去比对物证和监控时间戳。
前端用 Streamlit 搭，原因是它能很快做出自定义页面、文件上传区和实时终端视图。数据层用 FalkorDB Cloud 做图记忆，把嫌疑人、证据物、主张都存成节点，而不是一股脑塞进扁平数据库里让上下文丢失，这样才能跑 Cypher 查询、实时把关系图铺开。
凌晨三点的连接掉线和崩溃
说实话，独自在黑客松压力下处理开发者 API 问题、应付速率限制、让多智能体循环顺畅地和云数据库对话，过程相当折磨。连接掉线、本地服务器抽风、正想录屏时 Streamlit 突然崩溃，这些都遇到过。一边等智能体流式吐数据，一边动态拼 Cypher 查询，还要和云配置较劲，凌晨三点能把人逼疯。
但看到它终于跑通的那一刻——丢进一个嫌疑人（比如 Jordan 或 Morgan，仅用于项目演示的虚构实体）的文件，看着图节点实时流入，红色矛盾边在可视化画布上亮起来——所有调试都值了。
如果你也是单枪匹马在搭带复杂关系数据的智能体应用，图数据库一旦被驯服，确实好用。
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