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。
- [2025-09-05]
- 模型管理新增：联通元景供应商-GUI模型导入
- 知识库分段支持新增、编辑、删除
- 工作流新增GUI节点
- 应用广场新增应用作者显示
✔ 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
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
▸ 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
▸ 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
▸ 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
▸ 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
▸ 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
▸ 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 | 元景万悟智能体平台 | Dify.AI | Fastgpt | Ragflow | Coze开源版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 模型导入 | ✅ | ✅ | ❌(内置模型) | ✅ | ❌(内置模型) |
| RAG引擎 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| MCP | ✅ | ✅ | ✅ | ✅（需安装工具使用） | ❌ |
| 直接导入OCR | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 搜索增强 | ✅ | ✅（需安装工具使用） | ✅ | ✅（需安装工具使用） | ✅ |
| Agent | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 工作流 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 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。
- 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。
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元景万悟智能体平台的工作流模块使用的是以下项目，可到其仓库查看详情。
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v0.1.8及以前：wanwu-agentscope 项目
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v0.2.0开始：wanwu-workflow 项目
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Docker安装（推荐）
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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=localhost1.3 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
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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
- 源码启动（开发）
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基于上述Docker安装步骤，将系统服务完整启动
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以后端bff-service服务为例
2.1 停止bff-service
make -f Makefile.develop stop-bff2.2 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-arm642.3 启动bff-service
make -f Makefile.develop run-bff
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基于上述Docker安装步骤，将系统服务完整停止
-
更新至最新版本代码
2.1 wanwu仓库目录内，更新代码
# 切换到main分支 git checkout main # 拉取最新代码 git pull
2.2 重新拷贝环境变量文件（如果有环境变量修改，请自行重新修改）
# 备份当前.env文件 cp .env .env.old # 拷贝.env文件 cp .env.bak .env
-
基于上述Docker安装步骤，将系统服务完整启动
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 |
| 工具广场 | 内置100+优选行业MCP server，同时支持导入自己的MCP服务或自定义工具，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、平台基础配置 |
- 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
- 知识库共享
- 智能体和模型测评
- 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】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 -
【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 -
【Q】系统服务正常启动后，mysql-wanwu-worker和elastic-wanwu-setup容器退出：状态码为Exited (0)
【A】正常，这两个容器用于完成一些初始化任务，执行完成后会自动退出
-
【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
元景万悟智能体平台根据Apache License 2.0发布。
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