https://github.com/xerrors/Yuxi
结合知识库管理的 多租户 Agent Harness 平台。 An agent harness that integrates a LightRAG knowledge base and knowledge graphs. Build with LangChain v1 + Vue + FastAPI, support DeepAgents、MinerU PDF、Neo4j 、MCP.
https://github.com/xerrors/Yuxi
docker fastapi harness kbqa kgqa llms neo4j rag vue
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结合知识库管理的 多租户 Agent Harness 平台。 An agent harness that integrates a LightRAG knowledge base and knowledge graphs. Build with LangChain v1 + Vue + FastAPI, support DeepAgents、MinerU PDF、Neo4j 、MCP.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/xerrors/Yuxi
- Owner: xerrors
- License: mit
- Created: 2024-07-05T10:57:35.000Z (almost 2 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2026-04-15T00:20:15.000Z (about 1 month ago)
- Last Synced: 2026-04-15T02:27:35.197Z (about 1 month ago)
- Topics: docker, fastapi, harness, kbqa, kgqa, llms, neo4j, rag, vue
- Language: Python
- Homepage: https://xerrors.github.io/Yuxi/
- Size: 42.5 MB
- Stars: 4,905
- Watchers: 40
- Forks: 673
- Open Issues: 72
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Contributing: CONTRIBUTING.md
- License: LICENSE
- Agents: AGENTS.md
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- my-awesome - xerrors/Yuxi - 04 star:5.1k fork:0.7k 结合知识库管理的 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. (Python)
README
语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台
[](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/main/docker-compose.yml)
[](https://github.com/xerrors/Yuxi/issues)
[](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/main/LICENSE)
[](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi)
[](https://zread.ai/xerrors/Yuxi)
[](https://www.bilibili.com/video/BV1DF14BTETq/)
**图由 Nano Banana 2 生成*
## 核心特性
- **智能体开发**：基于 LangGraph，支持子智能体、Skills、MCPs、Tools 与中间件机制
- **知识库（RAG）**：多格式文档上传，支持 Embedding / Rerank 配置及知识库评估
- **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
- **平台与工程化**：Vue + FastAPI 架构，支持暗黑模式、Docker 与生产级部署
## 你可以用语析做什么？
- 构建 **面向真实业务的 RAG + 知识图谱智能体**
- 将 PDF / Word / Markdown / 图片快速转化为可推理的知识库
- 自动（LightRAG）或手动构建知识图谱，并用于智能体推理
- 使用 LangGraph v1 构建多智能体 / 子智能体系统
## 最新动态
[2026/04/01] v0.6.0 版本发布
### 新增
- 重构后端代码 src -> backend/package/yuxi
- 重构文档解析，统一文档解析体验，并新增 Parser 类
- 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
- 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 `/home/gem/user-data`
- 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
- 新增 `present_artifacts` 内置工具：Agent 可将 `/home/gem/user-data/outputs/` 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
- 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
- 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
- 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
- 优化项目文档说明，并添加贡献指南
- 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）
- 新增 API Key 认证功能，支持外部系统通过 API Key 调用系统服务
- 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
- 新增内置Skills reporter，并移除内置 Agent reporter，数据库报表将由 Skills 完成
- 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
- 重构内置 Skills/MCP/Subagents 安装/添加/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
- 新增知识库 PDF、图片的预览功能
- 重构后端测试目录结构：按 `unit / integration / 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/vibe/testing-guidelines.md`
### 修复
- 修复 Lightrag 知识库修改配置后，模型没有切换的 bug [#580](https://github.com/xerrors/Yuxi/issues/580)
- 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
- 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
[2026/03/01] v0.5.0 版本发布
详见 [changelog](docs/develop-guides/changelog.md)
[2025/12/19] v0.4.0 版本发布
详见 [changelog](docs/develop-guides/changelog.md)
[2025/11/05] v0.3.0 版本发布
详见 [changelog](docs/develop-guides/changelog.md)
## 快速开始
克隆代码，并初始化
```
git clone --branch v0.6.0 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi.git
cd Yuxi
# Linux/macOS
./scripts/init.sh
# Windows PowerShell
.\scripts\init.ps1
```
然后需要使用 docker 启动项目
```
docker compose up --build
```
等待启动完成后，访问 `http://localhost:5173`
## 示例与演示
首页
Dashboard 统计
智能体配置
知识库调用
新建知识库
知识库管理
知识图谱可视化
项目使用文档
拓展管理（Skills）
拓展管理（MCPs）
用户/部门权限管理
模型供应商配置
## 致谢
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：
- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 直接引入作为图谱构建与检索的基础包
- [DeepAgents](https://github.com/IDEA-CCNL/DeepAgents) - 直接引入作为深度智能体框架
- [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow) - 参考了其 Sandbox 智能体架构的实现思路
- [RAGflow](https://github.com/infiniflow/ragflow) - 参考了其文档 Text Chunking 的分块策略
- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 多智能体编排框架，本项目的核心架构基础
- 项目 Logo 由 Nano Banana 2 生成
## 参与贡献
感谢所有贡献者的支持！
## Star History
[](https://star-history.com/#xerrors/Yuxi)
## 📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。
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