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FIM One Banner

Python 3.11+ CI License Discord Follow on X

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全球×中国企业一体化智能体平台。 通过一个智能体核心，连接您已有的每个系统——全球SaaS到中国技术栈。

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Tip

☁️ 跳过设置——在云端尝试FIM One。 托管版本已在cloud.fim.ai上线——无需Docker、无需API密钥、无需配置。登录后即可在几秒内开始连接您的系统。早期访问，欢迎反馈。

概述

全球企业运行着一系列互不通信的系统——ERP、CRM、OA、HR、财务、数据库、跨地区的即时通讯平台。FIM One是一体化智能体平台，将你已有的每个系统接入一个智能体核心——一侧是全球SaaS，另一侧是完整的中国栈（飞书、企业微信、钉钉、DM、金仓等）。一个大脑。每个系统。全球SaaS × 中国栈。

模式 说明 访问方式
独立模式 通用AI助手——搜索、代码、知识库 门户
副驾驶 AI嵌入到宿主系统的UI中 iframe / widget / embed
中枢 跨所有连接系统的中央AI编排 门户 / API 
graph LR
    ERP <--> Hub["🧠 FIM One Agent Core"]
    Database <--> Hub
    Lark <--> Hub
    Hub <--> CRM
    Hub <--> OA
    Hub <--> API[Custom API]
Loading

截图

仪表板 — 统计数据、活动趋势、令牌使用情况以及对智能体和对话的快速访问。

Dashboard

智能体聊天 — 针对连接的数据库进行 ReAct 推理和多步工具调用。

Agent Chat

DAG 规划器 — LLM 生成的执行计划，支持并行步骤和实时状态跟踪。

DAG Planner

演示

使用智能体

Using Agents

使用规划器模式

Using Planner Mode

快速开始

Docker（推荐）

git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
cd fim-one

cp example.env .env
# Edit .env: set LLM_API_KEY (and optionally LLM_BASE_URL, LLM_MODEL)

docker compose up --build -d

打开 http://localhost:3000 — 首次启动时，你需要创建一个管理员账户。就这么简单。

docker compose up -d          # start
docker compose down           # stop
docker compose logs -f        # view logs

本地开发

前置条件：Python 3.11+、uv、Node.js 18+、pnpm。

git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git && cd fim-one

cp example.env .env           # Edit: set LLM_API_KEY

uv sync --all-extras
cd frontend && pnpm install && cd ..

./start.sh dev                # hot reload: Python --reload + Next.js HMR
命令 启动内容 URL
./start.sh Next.js + FastAPI localhost:3000 (UI) + :8000
./start.sh dev 相同，带热重载 相同
./start.sh dev:api 仅 API，开发模式（热重载） localhost:8000
./start.sh dev:ui 仅前端，开发模式（HMR） localhost:3000
./start.sh api FastAPI 仅（无界面） localhost:8000/api

关于生产部署（Docker、反向代理、零停机更新），请参阅部署指南。

主要功能

跨境连接

  • 三种交付模式 — 独立智能体、嵌入式Copilot或中央Hub；同一智能体核心。
  • 任何系统，统一模式 — 连接API、数据库、MCP服务器。操作自动注册为智能体工具并注入身份验证。渐进式披露元工具可将所有工具类型的令牌使用量减少80%以上。
  • 数据库连接器 — PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server以及中国常见的企业数据库（DM、KingbaseES、GBase、Highgo），这些是大多数全球平台无法访问的。支持模式内省和AI驱动的注释。
  • 三种构建方式 — 导入OpenAPI规范、AI聊天构建器或直接连接MCP服务器。

规划与执行

  • 动态DAG规划 — LLM在运行时将目标分解为依赖图。无硬编码工作流。
  • 并发执行 — 独立步骤通过asyncio并行运行；自动重新规划最多3轮。
  • ReAct智能体 — 结构化的推理与行动循环，具有自动错误恢复。
  • 智能体框架 — 生产级执行环境：ContextGuard提供5层令牌预算管理，渐进式披露元工具保持工具表面可控，自反思循环对抗目标漂移。
  • 钩子系统 — 在LLM循环外运行的确定性强制执行。首个发布版本：FeishuGateHook将敏感工具调用置于人工审批卡后，发布到Feishu群组。可扩展至审计日志、只读模式保护和速率限制（v0.9）。
  • 内容护栏 — 三层安全防护：工具权限钩子（操作）、凭证/SSRF/MCP认证检查（协议）和内容护栏（输入/输出文本）。默认越狱短语检测器在LLM调用前中止轮次，节省令牌并在聊天中显示清晰的阻止通知。输出护栏可选，通过FIM_GUARDRAILS_OUTPUT启用。
  • 自动路由 — 分类查询并路由到最优模式（ReAct或DAG）。可通过AUTO_ROUTING配置。
  • 扩展思考 — OpenAI o系列、Gemini 2.5+、Claude的思维链。
  • 提示词缓存可观测性 — Anthropic提示词缓存read/create令牌计数按轮次捕获，在聊天done负载中显示并记录，以便操作员验证缓存命中并检测不遵守折扣的中继站。

工作流与工具

  • 可视化工作流编辑器 — 12种节点类型、拖放画布（React Flow v12）、JSON格式的导入/导出。
  • 智能文件处理 — 上传的文件自动内联到上下文（小文件）或通过 read_uploaded_file 工具按需读取。智能文档处理：PDF、DOCX和PPTX文件在模型支持视觉能力时进行视觉感知处理，并提取嵌入的图像。智能PDF模式从富文本页面提取文本，将扫描页面渲染为图像。
  • 通用文档转换 — 内置 convert_to_markdown 工具通过Microsoft MarkItDown将PDF/Word/Excel/PowerPoint/HTML/图像/音频/Outlook .msg/EPUB/YouTube转录内容转换为清晰的Markdown。具有视觉能力的LLM可对嵌入的图像和扫描页面进行OCR——支持Claude、Gemini、Bedrock以及任何LiteLLM支持的提供商，无需针对各提供商的适配器代码。
  • 可插拔工具 — Python、Node.js、shell执行，支持可选的Docker沙箱（CODE_EXEC_BACKEND=docker）。
  • V4A补丁编辑 — 超越 find_replace，智能体可通过 file_ops.apply_patch 应用带有模糊空白匹配的行块补丁——对于精确子字符串匹配过于脆弱的多行编辑具有鲁棒性。
  • 完整RAG管道 — Jina嵌入+LanceDB+混合检索+重排器+内联 [N] 引用。视觉感知摄取将扫描PDF和Office嵌入图像通过工作区的默认视觉LLM进行OCR处理。
  • 工具产物 — 丰富的输出（HTML预览、文件）在聊天中渲染。

消息通道 (v0.8)

  • 组织范围的即时通讯桥接 — BaseChannel 抽象，支持跨 Slack、Microsoft Teams、Discord、Feishu (Lark)、WeCom 和 DingTalk 的出站消息。首个发布实现是 Feishu；Slack / Teams / WeCom / Email 在 v0.9 路线图中。
  • Fernet 加密凭证 — 应用密钥和加密密钥在静态时加密；每个入站回调都经过签名验证。
  • 交互式审批卡片 — 通道原生 GateHook（目前支持 Feishu，Slack/Teams 即将推出）在敏感工具调用触发时向你的群组发送审批/拒绝卡片；工具会阻塞直到群组成员点击决议。无需自定义工作流引擎即可实现人工审批。
  • 可配置的每个智能体审批路由 — 三种模式（自动 / 仅内联 / 仅通道）配合审批人范围选择器（发起人 / 智能体所有者 / 任何组织成员）。单一审计路径记录 approver_user_id 和 decided_at，无论决议来自聊天还是通道。自动模式在未链接通道时回退到内联，因此智能体始终获得真实的审批体验。
  • 任务完成通知 — 长时间运行的 ReAct 或 DAG 智能体可在工作完成时向组织通道推送摘要卡片。在"设置 → 智能体 → 通知"中按智能体配置。
  • 浏览并选择 UI — 无需从供应商控制台复制原始通道 ID；门户调用即时通讯平台的 API 并显示群组选择器。

平台

  • 多租户 — JWT 认证、组织隔离、带有使用分析和连接器指标的管理面板。通过 WORKERS=N 支持多工作进程，使用 Redis 中断代理进行跨工作进程中继。
  • 应用市场 — 发布和订阅智能体、连接器、知识库、技能、工作流。
  • 全局技能（SOP） — 为每个用户加载的可复用操作流程；渐进模式可减少约 80% 的令牌消耗。
  • Stripe 计费和按用户配额 — 可选的 Pro 计划升级，通过 Stripe Checkout + Customer Portal。配额链（按用户覆盖 → 计划层级 → 系统默认值），0 表示无限制。管理员功能标志控制整个流程；不使用 Stripe 的私有部署保持清洁。
  • 评估中心 — 测试数据集管理、并行评估运行，使用 LLM 评分判断，每个案例的通过/失败/延迟/令牌结果查看器，支持自动轮询。
  • 对话恢复 — 合成 tool_result 行在中断的轮次后持久化；客户端通过 /chat/resume 自动重连断开的 SSE 流，支持指数退避和"重新连接中…"指示器。
  • 6 种语言 — EN、ZH、JA、KO、DE、FR。翻译完全自动化——单一词汇表驱动每个 LLM 翻译调用（JSON、MDX、README），提交前钩子拒绝手动编辑生成的语言环境文件。
  • 首次运行设置向导、深色/浅色主题、命令面板、流式 SSE、DAG 可视化。

深入了解：架构 · 钩子系统 · 通道 · 执行模式 · 为什么选择 FIM One · 竞争格局

架构

graph TB
    subgraph app["Application Layer"]
        a["Portal · API · iframe · Feishu · Slack · WeCom · DingTalk · Teams · Email · Contract Systems · Custom Webhooks"]
    end
    subgraph mid["FIM One"]
        direction LR
        m1["Connectors<br/>+ MCP Hub"] ~~~ m2["Orch Engine<br/>ReAct / DAG"] ~~~ m3["RAG /<br/>Knowledge"] ~~~ m5["Hook System<br/>+ Channels"] ~~~ m4["Auth /<br/>Admin"]
    end
    subgraph biz["Business Systems"]
        b["ERP · CRM · OA · Finance · Databases · Contract Mgmt · Custom APIs"]
    end
    app --> mid --> biz
Loading

每个连接器和通道都是一个标准化的桥接——智能体不知道或不关心它是在与 SAP、自定义合同系统还是飞书群组通信。Hook 系统在 LLM 循环之外运行平台代码以进行审批、审计和速率限制；通道将出站通知和审批卡片传送到外部 IM 平台。详见 连接器架构、Hook 系统 和通道。

配置

FIM One 支持任何 OpenAI 兼容的提供商：

提供商 LLM_API_KEY LLM_BASE_URL LLM_MODEL
OpenAI sk-... (默认) gpt-4o
DeepSeek sk-... https://api.deepseek.com/v1 deepseek-chat
Anthropic sk-ant-... https://api.anthropic.com/v1 claude-sonnet-4-6
Ollama (本地) ollama http://localhost:11434/v1 qwen2.5:14b

最小化 .env：

LLM_API_KEY=sk-your-key
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # default
# LLM_MODEL=gpt-4o                         # default
JINA_API_KEY=jina_...                       # unlocks web tools + RAG

完整参考：环境变量

技术栈

层级 技术
后端 Python 3.11+, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, asyncio
前端 Next.js 14, React 18, Tailwind CSS, shadcn/ui, React Flow v12
AI / RAG OpenAI-compatible LLMs, Jina AI (embed + search), LanceDB
数据库 SQLite (dev) / PostgreSQL (prod)
消息传递 BaseChannel 抽象（Slack、Teams、Discord、Feishu/Lark、WeCom、DingTalk），Fernet 加密凭证，HMAC 签名验证
基础设施 Docker, uv, pnpm, SSE 流式传输

开发

uv sync --all-extras          # install dependencies
pytest                         # run tests
pytest --cov=fim_one           # with coverage
ruff check src/ tests/         # lint
mypy src/                      # type check
bash scripts/setup-hooks.sh    # install git hooks (enables auto i18n)

路线图

查看完整的路线图了解版本历史和计划功能。

常见问题

关于部署、LLM 提供商、系统要求等常见问题 — 请查看 常见问题。

贡献

我们欢迎各种形式的贡献 — 代码、文档、翻译、错误报告和想法。

先锋计划：前 100 位获得 PR 合并的贡献者将被认可为创始贡献者，获得永久署名、徽章和优先问题支持。了解更多 →

快速链接：

安全性： 要报告漏洞，请打开一个带有 [SECURITY] 标签的 GitHub issue。对于敏感披露，请通过 Discord DM 与我们联系。

活动

Alt

贡献者

感谢这些出色的人员（emoji 说明）：

Tao An
Tao An
💻 🚧 🎨 📖 📆 🤔 🚇		 Teo Gonzalez Collazo
Teo Gonzalez Collazo
💻 ⚠️		 Houx.
Houx.
💻 🐛		 Chenying Wang
Chenying Wang
💻		 Joshua Medvinsky
Joshua Medvinsky
🛡️

本项目遵循all-contributors规范。欢迎任何形式的贡献！

许可证

FIM One 源代码可用许可证。这不是 OSI 批准的开源许可证。

允许：内部使用、修改、保持许可证完整的分发、嵌入到非竞争应用中。

限制：多租户 SaaS、竞争性智能体平台、白标、移除品牌标识。

如有商业许可咨询，请在 GitHub 上提交 issue。

完整条款见 LICENSE。

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