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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-18 · 当前星标 ★ 780
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。
环境要求
- Python 3.10+
- Node.js 18+
- Docker
- 模型凭据
安装与启动步骤
-
1克隆
先拉代码。
git clone https://github.com/zj-unicom-ai/UniEmployee.git -
2建环境
用锁定版本的依赖保证可复现。
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -r backend/requirements.lock.txt -
3生成演示数据
按业务场景生成对应数据。
python3 scripts/generate_biz_data.py -
4起数据库
依赖库用容器起。
docker compose up -d db -
5起前端
前端单独装依赖启动。
cd frontend && npm install && npm run dev
如何确认成功
登录后能看到对应业务看板，并跑通一次分析问答。
注意事项
- 它面向企业内部分析场景，演示数据可替换。
- 锁定版本文件别随意升级，容易踩依赖冲突。
核心亮点
- 把经验、流程、判断标准固化为可配置的数字员工，而非一次性问答机器人
- 内置审批与可观测机制，AI 执行过程可追溯，符合企业合规要求
- 基于 Python 和 agent 编排技术栈，便于二次开发和接入现有业务系统
不足之处
- 项目处于早期，功能完整度和生产验证案例有限
- 企业级落地依赖具体业务系统对接，开箱即用程度待观察
适用场景
- 客服与售后：把标准话术和处理流程配置成数字员工自动应答
- 财务与合同审核：按企业规则自动初审并走审批流
- 运营与数据报表：让数字员工定时执行重复性运营任务并留痕
替代项目
Dify、FastGPT、Coze
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