元景万悟智能体平台是一款面向企业级场景的一站式、商用license友好的智能体开发平台,致力于为企业提供安全、高效、合规的一站式AI解决方案。我们以"技术开放、生态共建"为核心理念,通过整合大语言模型、业务流程自动化等前沿技术,构建了覆盖模型全生命周期管理、MCP、联网检索、智能体快速开发、企业知识库建设、复杂工作流编排等完整功能体系的AI工程化平台。平台采用模块化架构设计,支持灵活的功能扩展和二次开发,在确保企业数据安全和隐私保护的同时,大幅降低了AI技术的应用门槛。无论是中小型企业快速构建智能化应用,还是大型企业实现复杂业务场景的智能化改造,元景万悟智能体平台都能提供强有力的技术支撑,助力企业加速数字化转型进程,实现降本增效和业务创新。
📢 新闻
- [2025-08-15]
- 新增导入火山引擎Embedding模型
- 新增知识库自定义分段添加分段标识和文本预处理规则
- 新增知识库文件上传元数据管理
- 新增知识库详情内元数据编辑
- 新增知识库文档解析类型.doc、.xls、.md、.ofd、.wps
🔥 采用宽松友好的 Apache 2.0 License,支持开发者自由扩展与二次开发
✔ 企业级工程化:提供从模型纳管到应用落地的完整工具链,解决LLM技术落地"最后一公里"问题
✔ 开放开源生态:采用宽松友好的 Apache 2.0 License,支持开发者自由扩展与二次开发
✔ 全栈技术支持:配备专业团队为生态伙伴提供 架构咨询、性能优化 全周期赋能
✔ 多租户架构:提供多租户账号体系,满足用户成本控制、数据安全隔离、业务弹性扩展、行业定制化、快速上线及生态协同等核心需求
✔ 信创适配:已适配国产信创数据库TiDB和OceanBase
🚩 核心功能模块
1. 模型纳管(Model Hub)
▸ 支持 数百种专有/开源大模型(包括GPT、Claude、Llama等系列)的统一接入与生命周期管理
▸ 深度适配 OpenAI API 标准 及 联通元景 生态模型,实现异构模型的无缝切换
▸ 提供 多推理后端支持(vLLM、TGI等)与 自托管解决方案,满足不同规模企业的算力需求
2. MCP
▸ 标准化接口:使 AI 模型能够无缝连接各种外部工具(如 GitHub、Slack、数据库等),而无需为每个数据源单独开发适配器
▸ 内置丰富精选推荐:整合100+行业MCP接口,让用户方便快捷,轻松调用
3. 联网检索(Web Search)
▸ 实时信息获取:具备强大的联网检索能力,能够实时从互联网获取最新的信息。在问答场景中,当用户的问题需要最新的新闻、数据等信息时,平台可以快速检索并返回准确的结果,提升回答的时效性和准确性
▸ 多源数据整合:整合了多种互联网数据源,包括新闻网站、学术数据库、行业报告等。通过对多源数据的整合和分析,为用户提供更全面、更深入的信息。例如,在市场调研场景中,可以同时从多个数据源获取相关数据,进行综合分析和评估
▸ 智能检索策略:采用智能检索算法,根据用户的问题自动优化检索策略,提高检索效率和准确性。支持关键词检索、语义检索等多种检索方式,满足不同用户的需求。同时,对检索结果进行智能排序和筛选,优先展示最相关、最有价值的信息
4. 可视化工作流(Workflow Studio)
▸ 通过 低代码拖拽画布 快速构建复杂AI业务流程
▸ 内置 条件分支、API、大模型、知识库、代码、MCP 等多种节点,支持端到端流程调试与性能分析
5. 企业级知识库、RAG Pipeline
▸ 提供知识库创建→ 文档解析→向量化→检索→精排 的全流程知识管理能力,支持pdf/docx/txt/xlsx/csv/pptx等 多种格式 文档,还支持网页资源的抓取和接入
▸ 集成 多模态检索 、级联切分 与 自适应切分,显著提升问答准确率
6. 智能体开发框架(Agent Framework)
▸ 可基于 函数调用(Function Calling) 的Agent构建范式,支持工具扩展、私域知识库关联与多轮对话
▸ 支持在线调试
7. 后端即服务(BaaS)
▸ 提供 RESTful API ,支持与企业现有系统(OA/CRM/ERP等)深度集成
▸ 提供 细粒度权限控制,保障生产环境稳定运行
📢 功能比较
| 功能 |
元景万悟智能体平台 |
Dify.AI |
Fastgpt |
Ragflow |
Coze开源版 |
| 模型导入 |
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❌(内置模型) |
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❌(内置模型) |
| RAG引擎 |
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| MCP |
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✅(需安装工具使用) |
❌ |
| 直接导入OCR |
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❌ |
❌ |
❌ |
❌ |
| 搜索增强 |
✅ |
✅(需安装工具使用) |
✅ |
✅(需安装工具使用) |
✅ |
| Agent |
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✅ |
✅ |
✅ |
✅ |
| 工作流 |
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✅ |
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✅ |
✅ |
| 本地部署 |
✅ |
✅ |
✅ |
✅ |
✅ |
| license友好 |
✅ |
❌(商用有限制) |
❌(商用有限制) |
未完全开源 |
✅ |
| 多租户 |
✅ |
❌(商用有限制) |
❌(商用有限制) |
✅ |
✅(但用户间不互通) |
截止2025年8月1日对比。
🎯 典型应用场景
- 智能客服:基于RAG+Agent实现高准确率的业务咨询与工单处理
- 知识管理:构建企业专属知识库,支持语义搜索与智能摘要生成
- 流程自动化:通过工作流引擎实现合同审核、报销审批等业务的AI辅助决策
平台已成功应用于 金融、工业、政务 等多个行业,助力企业将LLM技术的理论价值转化为实际业务收益。我们诚邀开发者加入开源社区,共同推动AI技术的民主化进程。
🚀 快速开始
元景万悟智能体平台的工作流模块使用的是wanwu-agentscope项目,可到其仓库查看详细。
-
首次运行前
1.1 拷贝环境变量文件
cp .env.bak .env
1.2 根据系统修改.env文件中的WANWU_ARCH、WANWU_EXTERNAL_IP变量
# amd64 / arm64
WANWU_ARCH=amd64
# external ip port(注意localhost要换成本机局域网或对外IP,例如192.168.0.xx,不能是localhost或127.0.0.1)
WANWU_EXTERNAL_IP=localhost
1.3 创建docker运行网络
docker network create wanwu-net
-
启动服务(首次运行会自动从Docker Hub拉取镜像)
# amd64系统执行:
docker compose --env-file .env --env-file .env.image.amd64 up -d
# arm64系统执行:
docker compose --env-file .env --env-file .env.image.arm64 up -d
-
登录系统:http://localhost:8081
默认用户:admin
默认密码:Wanwu123456
-
关闭服务
# amd64系统执行:
docker compose --env-file .env --env-file .env.image.amd64 down
# arm64系统执行:
docker compose --env-file .env --env-file .env.image.arm64 down
-
基于上述Docker安装步骤,将系统服务完整启动
-
以后端bff-service服务为例
2.1 停止bff-service
make -f Makefile.develop stop-bff
2.2 编译bff-service可执行文件
# amd64系统执行:
make build-bff-amd64
# arm64系统执行:
make build-bff-arm64
2.3 启动bff-service
make -f Makefile.develop run-bff
📑 使用万悟
为了帮助您快速上手本项目,我们强烈推荐先查看 文档操作手册。我们为用户提供了交互式、结构化的操作指南,您可以直接在其中查看操作说明、接口文档等,极大地降低了学习和使用的门槛。详细功能清单如下:
| 功能 |
详细描述 |
| 模型管理 |
支持用户导入包括联通元景、OpenAI-API-compatible、Ollama、通义千问、火山引擎等模型供应商的LLM、Embedding、Rerank模型。 模型导入方式-详细版 |
| 知识库 |
文档解析(支持OCR)、命中测试、关键词管理 |
| MCP |
内置100+优选行业MCP server,同时支持导入自己的MCP服务,并在工作流和智能体中使用 |
| 安全护栏 |
用户可以创建敏感词表,控制模型反馈结果的安全性 |
| 文本问答 |
基于私人知识库的专属知识顾问,支持知识库管理、知识问答、知识总结、个性参数配置、安全护栏、检索配置等功能,提高知识管理与学习的效率。支持公开或私密发布文本问答应用 |
| 工作流 |
可以扩展智能体能力边界,由节点组成,提供可视化工作流编辑能力,用户可以编排多个不同的工作流节点,实现复杂且稳定的业务流程。支持公开或私密发布工作流应用 |
| 智能体 |
基于用户使用场景和业务需求创建智能体,支持选模型、设置提示词、联网检索、知识库选择、MCP、工作流、自定义工具等。支持公开或私密发布智能体应用 |
| 应用广场 |
支持用户体验已发布的应用,包括文本问答、工作流和智能体 |
| 设置 |
平台支持多租户,允许用户进行组织、角色、用户管理 |
🔗 致谢
📰 TODO LIST
- 多模态模型接入
- 支持自定义MCP Server,即可以把工作流、智能体、或者符合OpenAPI规范的API作为tools添加到MCP Server里进行发布
- 工作流发布为API
- 增加工作流节点类型
- 支持工作流的导入导出
- 支持自定义工具
- 知识库共享
- 智能体和模型测评
- 知识库支撑对分段内容打标签
- 知识库支持分段内容添加
- 智能体监控统计
- 模型体验
- 提示词工程
💬 Q & A
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【Q】Linux系统Elastic(elastic-wanwu)启动报错:Memory limited without swap.
【A】关闭服务,执行 sudo sysctl -w vm.max_map_count=262144 后,重启服务
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【Q】Windows系统Agent(agent-wanwu)启动报错:bash: ./start_all.sh: /bin/bash^M: bad interpreter
【A】git配置关闭自动回车换行(CRLF),执行 git config --global core.autocrlf false 后,关闭服务,重新clone wanwu仓库,重启服务**
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【Q】模型导入相关
【A】以导入联通元景LLM为例(导入OpenAI-API-compatible或导入Embedding、Rerank类型类似):
1. 联通元景MaaS云LLM的Open API接口例如:https://maas.ai-yuanjing.com/openapi/compatible-mode/v1/chat/completions
2. 用户在联通元景MaaS云上申请到的API Key形如:sk-abc********************xyz
3. 确认API与Key可正确请求LLM,以请求yuanjing-70b-chat为例:
curl --location 'https://maas.ai-yuanjing.com/openapi/compatible-mode/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Accept: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer sk-abc********************xyz' \
--data '{
"model": "yuanjing-70b-chat",
"messages": [{
"role": "user",
"content": "你好"
}]
}'
4. 导入模型:
4.1【模型名称】必须为上述curl中可以正确请求的model;例如 yuanjing-70b-chat
4.2【API Key】必须为上述curl中可以正确请求的key;例如 sk-abc********************xyz(注意不填Bearer前缀)
4.3【推理URL】必须为上述curl中可以正确请求的url;例如 https://maas.ai-yuanjing.com/openapi/compatible-mode/v1(注意不带 /chat/completions 后缀)
5. 导入Embedding模型同上述导入LLM,注意推理URL不带 /embeddings 后缀
6. 导入Rerank模型同上述导入LLM,注意推理URL不带 /rerank 后缀
⚖️ 许可证
元景万悟智能体平台根据Apache License 2.0发布。
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