Knowledge Lists
Conjuntos de datos estructurados row-based almacenados en el espacio de trabajo. Importe CSVs, defina esquemas y permita que los flujos de trabajo lean y escriban filas en todas las ejecuciones. Las listas con la sincronización Knowledge Graph activada se convierten en nodos de entidad consultables.
¿Qué es una lista de conocimientos?
Una lista de conocimientos es una tabla persistente escrita cuyo ámbito es su espacio de trabajo. Piense en ello como una tabla de base de datos liviana en la que cada flujo de trabajo puede leer y escribir. A diferencia de un one-off CSV adjunto a una sola ejecución, una lista permanece entre ejecuciones: un flujo de trabajo de puntuación de clientes potenciales puede leer prospects, puntúe cada fila y escriba los resultados con un nuevo estado. El siguiente flujo de trabajo continúa donde lo dejó.
Cada lista tiene un estable clave de lista (p.ej. investors) a los que hacen referencia los flujos de trabajo. La clave nunca cambia incluso si cambia el nombre de la lista, por lo que los flujos de trabajo no se interrumpen cuando actualiza los metadatos.
Creando una lista
Tres rutas para crear una lista, todas terminando con el mismo modelo de esquema + filas:
CSV Subir
Ir a Conocimiento > Listas en el panel y haga clic Importar CSV. AgentLed detecta tipos de columnas automáticamente y los asigna a tipos de campos. Puede revisar y ajustar el esquema antes de confirmarlo.
Panel
Hacer clic Nueva lista, asígnele un nombre y una clave, luego defina las columnas manualmente. Agregue filas una por una o de forma masiva desde el editor de filas.
MCP / API
create_knowledge_list({
key: "investors",
name: "Investor Contacts",
fields: [
{ name: "name", type: "text", required: true },
{ name: "firm", type: "text" },
{ name: "email", type: "email" },
{ name: "stage", type: "select", options: ["Pre-Seed","Seed","Series A","Growth"] },
{ name: "score", type: "number" }
],
syncToKg: true
})create_knowledge_list es idempotente: llamarlo nuevamente con la misma clave devuelve la lista existente con una advertencia en lugar de crear un duplicado.
Tipos de campo
| Tipo | Usar para |
|---|---|
| texto | Cadenas cortas: nombres, ID, etiquetas |
| long-text | Notas, descripciones, resúmenes generados por AI |
| correo electrónico | Direcciones de correo electrónico validadas |
| URL | Sitio web URLs, perfiles LinkedIn |
| número | Puntuaciones, plantilla, ingresos, recuentos |
| fecha | Último contacto, fundación, fecha de cierre del trato |
| booleano | Banderas: enriquecidas, contactadas, calificadas |
| seleccionar | Enumeración fija: estado, etapa, prioridad |
Leer filas en un flujo de trabajo
Utilice el Leer lista paso (o get_knowledge_rows a través de MCP) para cargar filas en un flujo de trabajo. Puede filtrar por estado para procesar solo un subconjunto.
// Read List step config
{
listKey: "investors",
status: "pending", // filter to rows with this status
limit: 100
}
// Returns: { listEntries: [...rows], count: 87 }Para blobs de texto (notas long-form, documentos, incrustaciones), utilice get_knowledge_text con una clave para recuperar contenido no estructurado almacenado junto a la lista.
get_knowledge_text({ key: "icp-definition" })
// Returns the raw text blob stored under that keyEscribir filas en un flujo de trabajo
Utilice el Agregar filas paso para insertar resultados nuevamente en una lista. Las filas coinciden con los campos de identidad; Se crean nuevas filas y se actualizan las filas existentes.
// Add Rows step config
{
listKey: "prospects",
rows: "{{steps.score.results}}",
status: "scored"
}
// Returns: { addedCount: 43, rowIds: [...], listCreated: false }Hasta 500 filas por llamada. Para lotes más grandes, pagina con varios pasos o utiliza el patrón de procesamiento por lotes.
Estado de la fila
Cada fila lleva un status campo que los flujos de trabajo utilizan para controlar el progreso. Esto le permite crear canalizaciones incrementales que continúan sólo donde se quedaron.
1.Importar CSV → filas creadas con status: "new"
2.Lecturas de flujo de trabajo de enriquecimiento status: "new", responde status: "enriched"
3.Puntuación de lecturas del flujo de trabajo status: "enriched", responde status: "scored" con un campo de puntuación
4.Lecturas del flujo de trabajo de divulgación status: "scored" filtrado a score > 80
Knowledge Graph Sincronización
Permitir Sincronizar con KG en una lista para promover filas a nodos de entidad en Knowledge Graph. Una vez sincronizadas, las filas se convierten en nodos de gráfico first-class que los pasos de AI pueden buscar y atravesar junto con otras entidades, puntuando bordes e historial de ejecución.
La sincronización es fire-and-forget: el paso Agregar filas se completa inmediatamente y la actualización KG se realiza en segundo plano. Si Knowledge Graph no está disponible, las filas aún se guardan; se sincronizarán en la próxima conexión exitosa.
Cuando la sincronización KG está activada, configura un configuración de entidad: qué campo es el nombre para mostrar y qué campos identifican de forma única la entidad. Se utilizan para la deduplicación cuando la misma empresa o contacto aparece en varias listas.
Administrar listas
Agregar o quitar campos
Puede agregar nuevos campos o eliminar los existentes de Conocimiento > Listas > Editar esquema. Las filas existentes conservan los valores antiguos; Los campos eliminados se eliminan de lecturas futuras, pero los datos subyacentes se conservan hasta que ejecute una limpieza.
Eliminar una lista
Al eliminar una lista, se eliminan el esquema y todas las filas de forma permanente. No hay control de versiones ni soft-delete; asegúrese de que ningún flujo de trabajo en vivo dependa de la lista antes de eliminarlo. Workflows que hacen referencia a una clave de lista eliminada fallarán en el paso Leer lista.
Límites
- •Arriba a 500 filas por llamada upsert. Pagina conjuntos de datos más grandes en varios pasos.
- •No hay un límite estricto de filas, pero las listas de más de ~10 000 filas deben usar filtrado de estado para evitar cargar la tabla completa en un solo paso.
- •Recuento de campos: sin límite estricto, pero mantenga los esquemas enfocados: los esquemas amplios ralentizan las lecturas de filas.
Casos de uso de ejemplo
Emparejamiento de inversores
investors La lista contiene más de 2000 inversores con etapa, sector y tamaño del cheque. Un flujo de trabajo deal-sourcing lee la lista, califica a cada inversor según un perfil de inicio y escribe los resultados con una puntuación y un estado. La sincronización KG está activada, por lo que las puntuaciones aparecen como bordes en el gráfico.
Canal de enriquecimiento de plomo
prospects La lista comienza con dominios importados de un CSV. Un flujo de trabajo de enriquecimiento se ejecuta todas las noches, lee status: "new" filas, encuentra correos electrónicos CEO a través de Hunter y responde con status: "enriched". Después se ejecuta un flujo de trabajo de puntuación para calificar las filas enriquecidas.
Búsqueda de candidatos
Un flujo de trabajo de scrape LinkedIn extrae los perfiles de los candidatos y los escribe en un candidates lista. Un segundo flujo de trabajo lee los candidatos pendientes, ejecuta un análisis AI de la descripción del puesto, califica a cada uno y traslada a los candidatos calificados a un outreach lista.
Próximos pasos
- KG API — Consultar filas de lista como nodos de gráfico usando
kg_searchykg_traverse - Business Memory — Contexto compartido a nivel de espacio de trabajo (ICP, rúbricas) almacenado junto con las listas
- Puntuación y comentarios — Escribe puntuaciones en listas y mejóralas con el tiempo.
- Descripción general de Knowledge Graph — Cómo encajan las entidades de lista en la arquitectura KG más amplia
