fim-one

一个智能体核心，连接企业所有系统，任意模型可换，自托管更安全。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 182 🐛 待处理 4 👀 关注 116

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GitHub 星标 ★ 1587

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fim-ai

官网地址https://one.fim.ai

GitHubhttps://github.com/fim-ai/fim-one

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NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型ai,ai-agent,ai-agents,connector,dag,fastapi,function-calling,llm,mcp,nextjs,openai-compatible,python,rag,react-agent,tool-use

GitHub 星标★ 1587

上线时间2026-02-22 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积46.0 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

fim-one 是一个面向全球及中国企业的开源智能体平台，旨在通过统一的智能体核心连接企业内外的所有系统。它解决了企业在采用 AI 智能体时面临的系统碎片化、模型锁定和部署复杂等问题。核心能力包括：支持自托管部署，确保数据安全；兼容任意 LLM（包括 OpenAI 兼容接口），避免供应商锁定；提供丰富的连接器（如 MCP）和 DAG 工作流编排，能灵活集成现有业务系统；内置 RAG 和函数调用能力，支持构建复杂的企业级 AI 应用。平台采用 Python 和 Next.js 构建，提供直观的可视化界面，降低了开发和运维门槛，使企业能快速落地 AI 自动化场景。

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 ★ 1587

技术标签

ai ai-agent ai-agents dag fastapi

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 10 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

已安装 git，可访问 GitHub
已安装 Docker（README 推荐用 Docker 部署）
一个 OpenAI 兼容的 LLM API Key（OpenAI / DeepSeek / Anthropic / Ollama 均可）
可访问外网以拉取仓库和模型接口（或使用本地 Ollama）

安装与启动步骤

1克隆项目仓库

把 fim-one 源码拉到本地，命令执行后当前目录会出现 fim-one 文件夹。
```
git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的仓库根目录，后续配置都在这里操作。
```
cd fim-one
```
3生成环境配置文件

把仓库自带的示例环境文件复制成 .env，作为你的实际配置。
```
cp example.env .env
```
4填写 LLM 配置

编辑 .env，至少填入 LLM_API_KEY；按所用服务商补上 LLM_BASE_URL 与 LLM_MODEL，不填会走默认。
5启动服务

按 Docker 方式启动。README 节选中未给出具体启动命令与端口，请参照官方文档 docs.fim.ai 执行。
6或使用云托管版本

不想本地部署可直接用官方托管版，无需 Docker、无需 API Key，登录即可开始连接系统。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`LLM_API_KEY`	是	模型服务商的密钥，Ollama 本地部署填 ollama 即可。	`sk-your-key`
`LLM_BASE_URL`	否	OpenAI 兼容接口地址，使用官方 OpenAI 时可留空走默认。	`https://api.deepseek.com/v1`
`LLM_MODEL`	否	调用的模型名称，按所选服务商填写。	`gpt-4o`