官方信息表
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 项目名称 | FastGPT |
| 仓库地址 | labring/FastGPT |
| 官方网站 | fastgpt.io |
| 最新更新 | 2026-10-27 |
| 定位 | 可视化 AI Agent 编排 + 知识库 RAG 平台 |
项目背景
FastGPT 是国内团队 Labring 出品的 AI Agent 构建平台，提供开箱即用的数据处理、模型调用和可视化工作流编排。它内置知识库 RAG、对话工作流、插件工作流、双向 MCP 对接，支持把复杂的业务流程拖拖拽拽搭成智能体。
核心特性
- 应用编排：Agent Skill 编排、对话工作流、插件工作流（含 RPA 节点）、用户交互
- 双向 MCP：既可作为 MCP server 对外暴露工具，也可作为 client 调用外部 MCP 服务
- 知识库调试：单点搜索测试、对话时反馈引用并可修改删除、完整调用链路日志
- 模型支持：OpenAI、Claude、通义千问、DeepSeek、Ollama、vLLM 等
- 数据处理：自动切片、多向量模型、多路召回重排
环境要求
- Docker 20+ 与 Docker Compose
- 服务器建议 4 核 8G 以上
- 生产建议 8 核 16G 并外接独立向量库
部署步骤
官方一键拉取配置：
bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.io/deploy/install.sh)
docker compose up -d
启动后访问 http://localhost:3000，默认账号 root，密码 1234。
使用方法
- 在「知识库」上传文档，自动完成切片与向量化。
- 在「应用」中创建工作流，拖拽节点编排检索、模型调用、条件分支。
- 发布为 API 或嵌入网页对话框。
- 对话时可查看引用来源，完整调用链路日志可追踪。
核心架构
FastGPT 由应用层、工作流引擎、知识库、模型路由四个模块组成。应用层负责对话管理和权限；工作流引擎执行可视化编排；知识库负责文档切片、向量化、多路召回；模型路由统一对接各家模型。
常见问题 FAQ
Q：支持哪些模型？ A：OpenAI、Claude、通义、DeepSeek、Ollama、vLLM 都支持。
Q：商业版和社区版差在哪？ A：商业版提供团队协作、SSO、SLA 与场景落地辅导，社区版功能足够个人和小团队用。
Q：知识库支持什么格式？ A：PDF、Word、Markdown、网页、API 等。
配置项
FastGPT 支持通过环境变量配置模型、数据库、向量库。主要配置：
| 配置 | 说明 |
|---|---|
OPENAI_BASE_URL |
OpenAI 兼容接口地址 |
OPENAI_API_KEY |
模型 Key |
MILVUS_ADDRESS |
向量库地址 |
PG_URL |
PostgreSQL 连接串 |
完整配置见 Docker 部署文档。
更多使用示例
# 拉取配置文件
bash <(curl -fsSL https://doc.fastgpt.io/deploy/install.sh)
# 启动
docker compose up -d
# 默认账号 root / 1234
跳转链接
- 仓库：github.com/labring/FastGPT
- 官网：fastgpt.io
- 文档：doc.fastgpt.io
- Docker 部署：doc.fastgpt.io/self-host/deploy/docker