Yuxi

把知识库和图谱串起来，快速搭建多租户智能代理应用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 1254 🐛 待处理 53 👀 关注 49

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GitHub 星标 ★ 7627

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，可自行部署，无在线服务，完全免费。

项目预览

项目数据

分类搜索知识

开发团队xerrors

官网地址https://xerrors.github.io/Yuxi

GitHubhttps://github.com/xerrors/Yuxi

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，可自行部署，无在线服务，完全免费。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agentic-rag,ai-agents,deepagents,docker,document-ai,fastapi,harness,kbqa,kgqa,knowledge-base,knowledge-graph,langgraph,llms,mcp,milvus,multi-agent,neo4j,rag,self-hosted,vue

GitHub 星标★ 7627

上线时间2024-07-05 00:00:00

代码更新2026-11-06

仓库体积60.7 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3

项目介绍

Yuxi 是一个面向多租户场景的 Agent Harness 平台，核心定位是将知识库与知识图谱管理深度整合，为构建智能代理提供一体化基础设施。它基于 LangChain、Vue 和 FastAPI 构建，支持 DeepAgents、MinerU PDF 解析、Neo4j 图数据库以及 MCP 协议，解决了企业在复杂知识管理场景中难以统一调度代理、知识检索和图谱关联的问题。平台提供知识库管理、知识图谱构建与查询、多租户隔离、代理编排等核心能力，使开发者能够快速搭建基于私有知识库的智能问答、文档分析等应用。其亮点在于将 LightRAG 轻量级检索增强生成与知识图谱结合，提升回答的准确性和可解释性，同时通过 MCP 支持外部工具集成，扩展性强。总体而言，Yuxi 是一个面向企业级知识密集型场景的综合性 Agent 开发与运行平台。

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 ★ 7627

技术标签

agentic-rag ai-agents deepagents docker document-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 15 分钟部署方式：Docker 4 步

环境要求

已安装 Docker Engine 与 Docker Compose
准备一个可用的大模型 API（用于接入模型能力）
当前仓库默认配置对应 v0.7.3 版本

安装与启动步骤

1获取代码

按 v0.7.3 标签浅克隆仓库，只拉取该版本代码，避免拉取完整历史。
```
git clone --branch v0.7.3 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi.git
cd Yuxi
```
2启动开发环境

用 Docker Compose 构建并后台启动全部服务，首次构建耗时较长，请耐心等待。
```
docker compose up --build -d
```
3查看服务状态

确认各容器是否正常运行，并检查后端就绪接口是否返回 ready。
```
docker compose ps
curl --fail http://localhost:5050/api/system/ready
```
4初始化管理员并登录

浏览器打开前端地址，按页面提示初始化超级管理员账号后登录使用。