
Wukong-AICRM
用聊天的方式管客户、查知识、跑任务,开源可自建
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 2252
使用教程
环境要求
- Docker 与 Docker Compose(推荐的一键安装方式)
- JDK 21+(源码手动安装方式)
- Node.js 18+ 与 Maven 3.8+(源码手动安装方式)
- PostgreSQL 17(源码手动安装方式)
- Redis 6+(源码手动安装方式)
安装与启动步骤
-
1克隆项目代码
把仓库拉到本地,后续 Docker 与源码两种方式都从这份代码开始。
git clone https://github.com/WuKongOpenSource/Wukong-AICRM.git -
2Docker 一键启动
进入仓库的 docker 目录,用 compose 拉起全部服务,首次会拉取镜像需耐心等待。
cd Wukong-AICRM/docker docker-compose up -d -
3访问系统
容器就绪后浏览器打开本地地址即可进入系统,这就是 README 推荐的最快体验路径。
-
4源码方式启动后端
不用 Docker 时走源码路线,先编译再跑 Spring Boot,需先按注释改好 application.yml。
cd backend mvn clean install mvn spring-boot:run -
5源码方式启动前端
另开一个终端安装前端依赖并启动开发服务器,前端默认跑在 5173 端口。
cd frontend npm install npm run dev -
6配置模型 Key
登录后到“系统设置”的“API / AI”里填模型 Key,否则 AI 对话会直接报错。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
spring.datasource.url | 是 | PostgreSQL 数据库连接地址 | jdbc:postgresql://localhost:5432/wk_ai_crm |
spring.datasource.password | 是 | 数据库密码,用户名默认 postgres | your_password |
spring.data.redis.password | 否 | Redis 密码,host 默认 localhost、database 默认 7 | your_password |
spring.ai.openai.api-key | 是 | AI 模型服务的 API Key | sk-xxxxxxxx |
spring.ai.openai.base-url | 是 | 兼容 OpenAI 格式的服务地址,可换其他供应商 | https://api.openai.com/v1/ |
minio.endpoint | 否 | MinIO 对象存储地址,access-key 默认 minioadmin | http://localhost:9000 |
如何确认成功
Docker 方式浏览器打开 http://localhost 能进入系统;源码方式前端 http://localhost:5173 可访问,后端 http://localhost:8088/doc.html 文档正常。
常见问题
Q:AI 对话报错怎么办?
A:多半是没配模型 Key。安装完成后到“系统设置”的“API / AI”中配置对应 Key,或改 application.yml 里的 spring.ai.openai.api-key。
Q:能接 DeepSeek、通义千问、豆包吗?
A:可以。项目支持接入兼容 OpenAI API 格式的模型服务,改 base-url 和 chat.options.model 即可。
Q:没有 Docker 环境怎么办?
A:用源码手动安装:准备 JDK 21+、Node.js 18+、Maven 3.8+、PostgreSQL 17、Redis 6+,再分别启动后端和前端。
Q:可以商用吗?
A:README 标注为 Noncommercial Use,商业使用需要额外授权。
注意事项
- 推荐优先用 Docker 一键安装,需要本地二次开发再用源码方式。
- docker-compose 命令必须在仓库的 Wukong-AICRM/docker 目录下执行。
- 源码首次运行前,务必按 backend/src/main/resources/application.yml 的注释配置数据库、AI Key 等信息。
- 还支持 MinIO 对象存储和 WeKnora 知识库服务,配置项见 application.yml 的 minio、weknora 段。
核心亮点
- 对话式操作 CRM,建客户、查知识库、执行任务都能用自然语言完成,降低使用门槛
- Java 技术栈,方便企业私有化部署和与现有 Java 系统集成,数据自主可控
- 定位 Salesforce 开源替代,覆盖客户管理、销售跟进、知识库等核心 CRM 场景
不足之处
- 项目处于早期,功能完整度和稳定性相比成熟商业 CRM 仍有差距
- 文档与社区生态尚在建设中,二次开发和问题排查成本可能较高
适用场景
- 中小企业自建 CRM,用对话方式管理客户和销售线索
- 销售团队用自然语言快速查询客户资料和历史跟进记录
- 企业内部把产品知识库接入 AI 助手,客服对话中直接检索答案
替代项目
Odoo、EspoCRM
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