[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-72106":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":23,"hasPages":25,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":36,"readmeContent":37,"aiSummary":38,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":39,"lastSyncTime":40,"discoverSource":41},72106,"Yuxi","xerrors\u002FYuxi","xerrors","结合知识库、知识图谱管理的 多租户 Agent Harness 平台。 An agent harness that integrates a LightRAG knowledge base and knowledge graphs. Build with LangChain + Vue + FastAPI, support DeepAgents、MinerU PDF、Neo4j 、MCP.","https:\u002F\u002Fxerrors.github.io\u002FYuxi\u002F",null,"Python",5506,781,41,78,0,135,187,366,405,39.68,"MIT License",false,"main",true,[27,28,29,30,31,32,33,34,35],"docker","fastapi","harness","kbqa","kgqa","llms","neo4j","rag","vue","2026-06-12 02:02:58","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch1>语析 - 结合知识库与知识图谱的多租户 Harness 平台\u003C\u002Fh1>\n\n[![](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocker-2496ED?style=flat&logo=docker&logoColor=ffffff)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxerrors\u002FYuxi\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocker-compose.yml)\n[![](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002Fxerrors\u002FYuxi?color=F48D73)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxerrors\u002FYuxi\u002Fissues)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002Fbitcookies\u002Fwinrar-keygen.svg?logo=github)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxerrors\u002FYuxi\u002Fblob\u002Fmain\u002FLICENSE)\n[![DeepWiki](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDeepWiki-blue.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fxerrors\u002FYuxi)\n[![zread](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAsk_Zread-_.svg?style=flat&color=00b0aa&labelColor=000000&logo=data%3Aimage%2Fsvg%2Bxml%3Bbase64%2CPHN2ZyB3aWR0aD0iMTYiIGhlaWdodD0iMTYiIHZpZXdCb3g9IjAgMCAxNiAxNiIgZmlsbD0ibm9uZSIgeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzIwMDAvc3ZnIj4KPHBhdGggZD0iTTQuOTYxNTYgMS42MDAxSDIuMjQxNTZDMS44ODgxIDEuNjAwMSAxLjYwMTU2IDEuODg2NjQgMS42MDE1NiAyLjI0MDFWNC45NjAxQzEuNjAxNTYgNS4zMTM1NiAxLjg4ODEgNS42MDAxIDIuMjQxNTYgNS42MDAxSDQuOTYxNTZDNS4zMTUwMiA1LjYwMDEgNS42MDE1NiA1LjMxMzU2IDUuNjAxNTYgNC45NjAxVjIuMjQwMUM1LjYwMTU2IDEuODg2NjQgNS4zMTUwMiAxLjYwMDEgNC45NjE1NiAxLjYwMDFaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik00Ljk2MTU2IDEwLjM5OTlIMi4yNDE1NkMxLjg4ODEgMTAuMzk5OSAxLjYwMTU2IDEwLjY4NjQgMS42MDE1NiAxMS4wMzk5VjEzLjc1OTlDMS42MDE1NiAxNC4xMTM0IDEuODg4MSAxNC4zOTk5IDIuMjQxNTYgMTQuMzk5OUg0Ljk2MTU2QzUuMzE1MDIgMTQuMzk5OSA1LjYwMTU2IDE0LjExMzQgNS42MDE1NiAxMy43NTk5VjExLjAzOTlDNS42MDE1NiAxMC42ODY0IDUuMzE1MDIgMTAuMzk5OSA0Ljk2MTU2IDEwLjM5OTlaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik0xMy43NTg0IDEuNjAwMUgxMS4wMzg0QzEwLjY4NSAxLjYwMDEgMTAuMzk4NCAxLjg4NjY0IDEwLjM5ODQgMi4yNDAxVjQuOTYwMUMxMC4zOTg0IDUuMzEzNTYgMTAuNjg1IDUuNjAwMSAxMS4wMzg0IDUuNjAwMUgxMy43NTg0QzE0LjExMTkgNS42MDAxIDE0LjM5ODQgNS4zMTM1NiAxNC4zOTg0IDQuOTYwMVYyLjI0MDFDMTQuMzk4NCAxLjg4NjY0IDE0LjExMTkgMS42MDAxIDEzLjc1ODQgMS42MDAxWiIgZmlsbD0iI2ZmZiIvPgo8cGF0aCBkPSJNNCAxMkwxMiA0TDQgMTJaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik00IDEyTDEyIDQiIHN0cm9rZT0iI2ZmZiIgc3Ryb2tlLXdpZHRoPSIxLjUiIHN0cm9rZS1saW5lY2FwPSJyb3VuZCIvPgo8L3N2Zz4K&logoColor=ffffff)](https:\u002F\u002Fzread.ai\u002Fxerrors\u002FYuxi)\n[![demo](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fdemo-00A1D6.svg?style=flat&logo=bilibili&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fvideo\u002FBV1DF14BTETq\u002F)\n\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F24335\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Fapi\u002Fbadge\u002Frepositories\u002F24335\" alt=\"xerrors%2FYuxi | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 55px;\" width=\"250\" height=\"55\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\n[[文档]](https:\u002F\u002Fxerrors.github.io\u002FYuxi) · [[English]](README.en.md)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n![arch](https:\u002F\u002Fxerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com\u002Fgithub\u002Fgpt-iamge-2-arch.png)\n\n\n**图由 GPT-Image-2 生成*\n\n## 核心特性\n\n- **智能体开发**：基于 LangGraph，支持子智能体、Skills、MCPs、Tools 与中间件机制\n- **知识库（RAG）**：多格式文档解析，支持 Embedding \u002F Rerank 配置及知识库评估\n- **知识图谱**：基于 LightRAG 的图谱构建与可视化，支持属性图谱并参与智能体推理\n- **平台与工程化**：Vue + FastAPI 架构，支持暗黑模式、Docker 与生产级部署\n\n## 最新动态\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[2026\u002F04\u002F01] v0.6.0 版本发布\u003C\u002Fsummary>\n\n### 新增\n\n- 重构后端代码 src -> backend\u002Fpackage\u002Fyuxi\n- 重构文档解析，统一文档解析体验，并新增 Parser 类\n- 新增 LITE 模式启动，启动时不加载知识库、知识图谱相关模块，可以使用 make up-lite 快捷启动\n- 新增沙盒环境，详见后续文档更新，统一沙盒虚拟路径前缀默认值为 `\u002Fhome\u002Fgem\u002Fuser-data`\n- 新增基于沙盒的文件系统，前端工作台可以查看文件系统，支持预览（文本、图片、PDF、HTML）、下载文件\n- 新增 `present_artifacts` 内置工具：Agent 可将 `\u002Fhome\u002Fgem\u002Fuser-data\u002Foutputs\u002F` 下的结果文件显式写入 LangGraph state 的 `artifacts` 字段，前端支持在输入框顶部以默认折叠的堆叠卡片展示本轮交付物文件，并保持可下载、可预览能力\n- 新增基于沙盒的知识库只读映射，按“用户可访问知识库 ∩ 当前 Agent 已启用知识库”暴露原始文件与解析后的 Markdown\n- 重构附件系统，直接集成在了沙盒文件系统中，附件上传后直接落盘到沙盒挂载目录\n- 优化前端流式消息体验：新增通用 `useStreamSmoother` 调度层，统一平滑 Agent runs SSE、普通聊天流与审批恢复流中的 `loading` chunk\n- 优化项目文档说明，并添加贡献指南\n- 重构前端 Agent 路由结构，体验更加顺畅，切换更加自然（类 chatgpt 体验）\n- 新增 API Key 认证功能，支持外部系统通过 API Key 调用系统服务\n- 新增 subagents 的支持，支持在 web 中添加 subagents，以及两个内置的子智能体\n- 新增内置Skills reporter，并移除内置 Agent reporter，数据库报表将由 Skills 完成\n- 新增内置 Skills `deep-reporter`，用于指导生成科研报告、行业调研和其他深度分析类长报告\n- 重构内置 Skills\u002FMCP\u002FSubagents 安装\u002F添加\u002F移除机制：内置 skill 支持按需安装、基于 `version + content_hash` 的更新提示与覆盖确认，不再使用服务器级开关切换\n- 新增知识库 PDF、图片的预览功能\n- 重构后端测试目录结构：按 `unit \u002F integration \u002F e2e` 分层迁移现有测试，拆分全局 `conftest.py`，统一测试入口为 `uv run --group test pytest`，并新增独立测试规范文档 `docs\u002Fvibe\u002Ftesting-guidelines.md`\n\n\n### 修复\n\n- 修复 Lightrag 知识库修改配置后，模型没有切换的 bug [#580](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxerrors\u002FYuxi\u002Fissues\u002F580)\n- 修复数据库获取接口未过滤文件字段而导致的数据包过大的情况\n- 修复 Thread 未绑定 agent_config_id 导致的历史对话切换后上下文配置错乱的问题\n\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[2026\u002F03\u002F01] v0.5.0 版本发布\u003C\u002Fsummary>\n\n详见 [changelog](docs\u002Fdevelop-guides\u002Fchangelog.md)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[2025\u002F12\u002F19] v0.4.0 版本发布\u003C\u002Fsummary>\n\n详见 [changelog](docs\u002Fdevelop-guides\u002Fchangelog.md)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>[2025\u002F11\u002F05] v0.3.0 版本发布\u003C\u002Fsummary>\n\n详见 [changelog](docs\u002Fdevelop-guides\u002Fchangelog.md)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 快速开始\n\n克隆代码，并初始化\n\n```\ngit clone --branch v0.6.1 --depth 1 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxerrors\u002FYuxi.git\ncd Yuxi\n\n# Linux\u002FmacOS\n.\u002Fscripts\u002Finit.sh\n\n# Windows PowerShell\n.\\scripts\\init.ps1\n```\n\n然后需要使用 docker 启动项目\n\n```\ndocker compose up --build\n```\n\n等待启动完成后，访问 `http:\u002F\u002Flocalhost:5173`\n\n## 示例与演示\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com\u002Fgithub\u002Fimage-20260326125852369.png\" width=\"100%\" alt=\"首页\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>首页\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fd3e4fe09-fa48-4686-93ea-2c50300ade21\" width=\"100%\" alt=\"Dashboard 统计\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>Dashboard 统计\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com\u002Fgithub\u002Fimage-20260326130528866.png\" width=\"100%\" alt=\"智能体配置\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>智能体配置\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F06d56525-69bf-463a-8360-286b2cf8796f\" width=\"100%\" alt=\"知识库调用\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>知识库调用\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F0548d89c-15a3-47cf-ba87-1b544f7dd749\" width=\"100%\" alt=\"新建知识库\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>新建知识库\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F21396d04-376b-4e9a-8139-eec8c3cc915a\" 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\u003Cstrong>拓展管理（Skills）\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F9305d7a4-663b-4e5d-a252-211d6caa019b\" width=\"100%\" alt=\"拓展管理（MCPs）\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>拓展管理（MCPs）\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002F13bd22ea-ddde-4262-8c29-69fb948bce44\" width=\"100%\" alt=\"拓展管理（Skills）\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>用户\u002F部门权限管理\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fcc886b04-719e-4abd-807d-e9955080003d\" width=\"100%\" alt=\"拓展管理（MCPs）\"\u002F>\n      \u003Cbr\u002F>\n      \u003Cstrong>模型供应商配置\u003C\u002Fstrong>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\n\n## 致谢\n\n本项目参考并引用了以下优秀开源项目，在此致以诚挚的感谢：\n\n- [LightRAG](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002FLightRAG) - 直接引入作为图谱构建与检索的基础包\n- [DeepAgents](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain-ai\u002Fdeepagents) - 直接引入作为深度智能体框架\n- [DeerFlow](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbytedance\u002Fdeer-flow) - 参考了其 Sandbox 智能体架构的实现思路\n- [RAGflow](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Finfiniflow\u002Fragflow) - 参考了其文档 Text Chunking 的分块策略\n- [LangGraph](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain-ai\u002Flanggraph) - 多智能体编排框架，本项目的核心架构基础\n- [QwenPaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentscope-ai\u002FQwenPaw) - 参考模型配置与个人文件区域设计\n\n## 参与贡献\n\n感谢所有贡献者的支持！\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxerrors\u002FYuxi\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcontrib.rocks\u002Fimage?repo=xerrors\u002FYuxi&max=100&columns=10\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=xerrors\u002FYuxi)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#xerrors\u002FYuxi)\n\n## 📄 许可证\n\n本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。\n\n---\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n**如果这个项目对您有帮助，请不要忘记给我们一个 ⭐️**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n","语析是一个结合知识库与知识图谱的多租户 Agent Harness 平台，旨在通过整合多种技术工具来提升智能体的开发和管理效率。其核心功能包括基于 LangGraph 的智能体开发支持、多格式文档解析的知识库（RAG）系统、以及利用 LightRAG 构建的知识图谱服务。技术上，该项目采用了 Vue + FastAPI 的现代化架构，并且支持 Docker 部署以适应生产环境需求。此外，它还集成了 DeepAgents、MinerU PDF 处理能力、Neo4j 图数据库等功能模块。适合需要高效管理和利用复杂知识体系的企业级应用场合，尤其是在涉及自然语言处理、知识管理和智能问答等领域的项目中展现优势。",2,"2026-06-11 03:40:24","high_star"]