anything-llm

一个软件装齐所有 AI 功能,离线也能陪你聊

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 开源模型 🍴 复刻 7693 🐛 待处理 374 👀 关注 410
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 68098
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 本地优先的AI代理平台,提供免费开源版本,另有云服务付费计划,含试用。

项目预览

anything-llm 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类开源模型
开发团队Mintplex-Labs
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明本地优先的AI代理平台,提供免费开源版本,另有云服务付费计划,含试用。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言JavaScript
技术栈/模型agent-computer,agent-harness,agent-orchestration,agentic-ai,agentic-workflow,ai-agents,computer-use,hermes-agent,llm,local-ai,localai,multimodal,rag,self-hosted-ai,vector-database
GitHub 星标★ 68098
上线时间2023-06-04 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积94.0 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20

项目介绍

主打本地优先的全能 AI 助手,集聊天、RAG、文档管理等能力于一身,支持多种模型后端,让你真正「拥有」自己的智能,不再租赁。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 68098

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:进阶 约 20 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • 已安装 Node.js 与 yarn 包管理工具(README 全部命令均为 yarn 命令)
  • 已克隆 anything-llm 仓库并位于仓库根目录
  • 需要填写各应用模块的 .env 文件,其中 server/.env.development 必须填写
  • 磁盘需预留空间存放文档存储目录 server/storage/documents

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    把 anything-llm 源码拉到本地,后续所有命令都要在仓库根目录执行。

    git clone https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm.git
    cd anything-llm
  2. 2生成并填写 env

    在仓库根目录执行 yarn setup,它会生成各模块所需的 .env 模板;随后手动填写内容,务必填完 server/.env.development。

    yarn setup
  3. 3填写服务端 env

    打开 server/.env.development 按模板补全变量,README 明确提示不填会导致功能不正常。

  4. 4启动后端服务

    在仓库根目录启动本地 server,保持该终端窗口不要关闭。

    yarn dev:server
  5. 5启动前端界面

    另开一个终端,在仓库根目录启动前端,用于访问 AnythingLLM 界面。

    yarn dev:frontend
  6. 6启动文档收集器

    再开一个终端运行文档收集器,用于处理你上传的文档,是 RAG 检索的前置环节。

    yarn dev:collector

关键配置

配置项必填说明示例
server/.env.development是服务端开发环境变量文件,未正确填写则系统无法正常工作由 yarn setup 生成后逐项补全
各模块 .env 文件是README 说明每个 application section 都需要对应的 .env 文件yarn setup 生成的模板文件

如何确认成功

三个 yarn dev 命令均无报错持续运行,且能通过前端地址打开 AnythingLLM 界面即视为启动成功。

常见问题

Q:yarn setup 执行完就能直接启动了吗?

A:不能。README 强调要先把它生成的 .env 文件填好,尤其是 server/.env.development,否则运行会不正常。

Q:这几个 dev 命令要在哪个目录执行?

A:README 注明均需从仓库根目录(from root of repo)执行,不要在 server 等子目录里运行。

Q:文档收集器必须启动吗?

A:README 把它列为开发启动流程的一步,用于处理文档;若要使用文档问答(RAG)能力就应一并运行。

Q:README 没写端口和默认账号怎么办?

A:本次节选未提供端口、账号等信息,请以终端启动日志与实际输出为准,或查阅官方文档 docs.anythingllm.com。

注意事项

  • 以上步骤来自 README 的 “How to setup for development” 一节,属于开发模式启动方式,官方还提供桌面端与托管实例等其他使用形态。
  • README 未给出具体环境变量名、端口号与默认登录凭据,本教程不做猜测,请以 yarn setup 生成的模板文件为准。
  • 文档相关说明可参考仓库中的 server/storage/documents/DOCUMENTS.md。
  • 这是多进程开发模式,需同时保持 server、frontend、collector 三个终端在运行。

核心亮点

  • 本地优先的AI代理体验,支持多种LLM后端(OpenAI、Ollama等),数据自主可控
  • 功能全面,集成了文档管理、知识库、多智能体编排和计算机操作能力,适合复杂工作流
  • 基于JavaScript/Node.js生态,易于扩展和定制,社区活跃,文档完善

不足之处

  • 本地部署对硬件资源有一定要求,大模型推理性能依赖GPU,入门门槛较高
  • 多智能体编排和计算机操作功能尚在迭代,稳定性待观察
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人或企业本地私有化部署AI助手,处理敏感数据
  • 构建多步骤自动化工作流,如网页操作、文件处理、任务编排
  • 作为RAG知识库系统,结合本地文档提供智能问答

替代项目

LangChain、Flowise、Dify

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