llm-wiki-agent

丢进资料，自动长出你的个人维基百科

llm-wiki-agent 是一个让知识库自动构建和维护的开源工具。你只需把资料（网页、PDF、文档等）丢进去，它就会调用 Claude、Codex、Gemini 等大模型读取内容，自动提取关键知识，并生成相互链接的 Markdown 维基页面。它解决了传统知识库需要手动整理、维护成本高的问题，核心能力包括：自动抓取与解析多种来源、智能抽取实体与关系、生成并持续更新双向链接的维基结构、支持多种主流 AI 编程工具（Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI）且无需 API Key（使用本地模型或已有工具）。项目用 Python 编写，轻量易部署，适合个人知识管理、团队文档沉淀等场景。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3568

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队SamurAIGPT

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/SamurAIGPT/llm-wiki-agent

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无需API密钥，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai-agent,ai-tools,automation,claude-code,codex,gemini,generative-ai,knowledge-base,knowledge-graph,llm,markdown,muapi,note-taking,obsidian,open-source,personal-knowledge-management,rag,research,second-brain,wiki

GitHub 星标★ 3568

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-04-21 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

已安装 Claude Code、Codex、OpenCode 或 Gemini CLI 等能读取配置文件的编码 Agent
已安装 git
无需 API Key，也无需单独配置 Python 环境

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 llm-wiki-agent 源码下载到本地，README 中给出的唯一获取方式。
```
git clone https://github.com/SamurAIGPT/llm-wiki-agent.git
```
2进入项目目录

后续所有操作都需要在仓库根目录下进行。
```
cd llm-wiki-agent
```
3用 Agent 打开项目

任选一个已安装的 Agent 启动：claude 读 CLAUDE.md，codex/opencode 读 AGENTS.md，gemini 读 GEMINI.md，无需 API Key 或 Python 配置。
```
claude
```
4放入待处理资料

把网页、PDF、文档等源文件放进项目内的 raw/ 目录，可放子目录如 raw/papers/。
5执行 ingest 构建维基

在 Agent 会话中发送 ingest 指令，非 markdown 文件会经 markitdown 自动转换后入库。
```
ingest raw/papers/my-paper.md
```
6查询与维护

用自然语言或简写触发查询、检查和图谱构建，结果会回写进 wiki/ 目录。
```
query: what are the main themes?
lint
build graph
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`CLAUDE.md`	是	Claude Code 启动时读取的行为与指令配置	`claude`
`AGENTS.md`	是	Codex、OpenCode 读取的 Agent 配置文件	`codex`
`GEMINI.md`	是	Gemini CLI 读取的 Agent 配置文件	`gemini`

如何确认成功

Agent 执行后生成 wiki/index.md 与 graph/graph.html，用浏览器打开 graph.html 能看到 vis.js 交互图谱即成功。

常见问题

Q：需要申请 API Key 或装 Python 吗？

A：不需要。README 明确说明可直接在 Agent 中打开使用，无 API key 或 Python setup 要求。

Q：支持哪些文件格式？

A：markdown、PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、TXT、CSV、JSON、XML、RST、EPUB 等，非 markdown 文件在 ingest 时由 markitdown 自动转换。

Q：必须用 Claude Code 吗？

A：不是。Claude Code、Codex、OpenCode、Gemini CLI 或任何能读取配置文件的 Agent 都可以。

Q：/wiki-ingest 等斜杠命令在别的 Agent 里能用吗？

A：不能，这些是 Claude Code 专属命令；其他 Agent 使用 README 中列出的自然语言触发词，效果一致。

注意事项

每新增一个来源，wiki 都会自动更新并变得更完整，无需手写内容。
graph.json 使用 SHA256 缓存节点与边数据，重复构建不会全量重算。
wiki/ 下 index.md 每次 ingest 都会更新，log.md 为只追加的操作记录。

核心亮点

零 API Key 成本，直接复用 Claude Code 等现有工具，开箱即用
自动抽取知识并生成双向链接，知识关联性强，检索效率高
支持多来源输入（网页/PDF/文档），持续增量更新，知识库越用越全

不足之处

依赖外部大模型工具，离线或模型不可用时功能受限
文档/社区待观察

适用场景

个人知识管理：自动整理收藏的文章、笔记，形成可检索的维基
团队文档沉淀：自动从项目文档、会议记录中提取知识，降低维护成本
研究学习：快速将多篇论文或资料整合成结构化知识网络

替代项目

Obsidian、Notion AI、Quivr

项目介绍

llm-wiki-agent 是智能体领域的开源项目，由 SamurAIGPT 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,568）位列前 30%，在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 12%。

近 45 天，它的 GitHub 星标从 3,337 增加到 3,568，净增 231。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，完全免费，无需API密钥，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：个人知识管理：自动整理收藏的文章、笔记，形成可检索的维基。同类可对比的替代方案包括 Obsidian、Notion AI、Quivr。

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