haystack

搭积木式编排 LLM 应用，从原型到生产一步到位。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 3411 🐛 待处理 180 👀 关注 165

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GitHub 星标 ★ 26944

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队deepset-ai

官网地址https://haystack.deepset.ai

GitHubhttps://github.com/deepset-ai/haystack

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent-framework,agentic-ai,agentic-rag,agents,ai,ai-agents,context-engineering,framework,genai,generative-ai,information-retrieval,large-language-models,llm,mcp,multi-agent,orchestration,python,rag,retrieval-augmented-generation,semantic-search

GitHub 星标★ 26944

上线时间2019-11-14 00:00:00

代码更新2026-11-07

仓库体积445.5 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

Haystack 是一个开源的 AI 编排框架，用于构建生产级、上下文工程化的 LLM 应用。它通过模块化管道和代理工作流，让开发者对检索、路由、记忆和生成等环节拥有显式控制。核心能力包括：支持构建可扩展的代理、RAG 系统、多模态应用、语义搜索和对话系统。框架基于 Python，提供丰富的组件库和灵活的集成方式，帮助开发者从原型快速过渡到生产环境，解决 LLM 应用开发中常见的复杂性和不可控问题。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 26944

技术标签

agent-framework agentic-ai agentic-rag agents ai

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 5 分钟部署方式：库/依赖 3 步

环境要求

已安装 Python 与 pip（README 通过 pip 安装，未注明具体版本要求）
网络可访问 PyPI，以便下载 haystack-ai 包
如需使用 Docker 镜像等其他安装方式，需查阅官方文档（README 只给了文档链接）

安装与启动步骤

1安装 Haystack

README 给出的最简单安装方式，通过 pip 从 PyPI 安装 haystack-ai 包。建议在虚拟环境中执行，避免污染全局环境。
```
pip install haystack-ai
```
2安装预发布版

可选步骤。如需体验最新特性，可安装 nightly 预发布版；注意预发布版本可能不稳定，不建议用于生产环境。
```
pip install --pre haystack-ai
```
3查阅其他安装方式

README 说明 Haystack 支持包括 Docker 镜像在内的多种安装方式，具体步骤需参考官方安装文档。