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[目的/意义]图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）通过图中节点的交互和消息传递来捕捉图数据的复杂关系，被广泛应用于知识图谱构建技术中知识表示、知识抽取、知识融合、知识推理等任务。农业知识图谱（Agricultural Knowledge Graph, AKG）发展及知识服务应用过程中面临数据、关系和结构复杂，以及可解释性不足等诸多挑战，GNN有望利用其在图结构数据建模中的优势破解上述难题。[进展]本文首先简要介绍GNN的表示方法和基本思想，并分析了典型的5种GNN模型的主体结构、特点和应用方向。随后，介绍了GNN对于知识表示、实体识别、关系抽取和事件抽取任务的技术优势，为基于多源异构大数据的AKG构建提供技术参考。此外，还对GNN在知识补全融合、去噪和异常信息推断等图谱质量提升案例进行了分析。最后，介绍了GNN在农业场景中的应用和构建AKG的发展潜力。[结论/展望]目前，GNN在AKG构建与推理中的应用仍处于初步探索阶段，未来应重点突破跨模态数据关联分析、动态知识演化、面向场景的高效推理，以及可解释性与泛化性提升等关键技术。基于GNN的AKG构建技术，有望通过精准和细粒度的实体与关系表达与预测，为农业生产提供高效的知识服务和智慧解决方案。
