KiwiQ AI 平台

生产级多智能体编排平台 —— 支持 JSON 定义的智能体、多层级内存以及内置的可观测性。

经过 200 多个企业级 AI 智能体的实战检验。通过 Python/JSON 图谱架构定义复杂的多步 AI 工作流，提供 24 种以上可复用的节点类型、多模型 LLM 支持、人在回路（Human-in-the-loop）交互、网页爬取、RAG 流水线以及版本化客户数据管理。内置 27 种以上开箱即用的工作流定义。

该平台曾驱动生产环境中的 KiwiQ AI（营销 AI 智能体），现已全面开源。

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功能特性

• SDK 优先的工作流引擎 — 以 Python/JSON 图谱架构定义工作流（而非可视化构建器），编译为 LangGraph 并通过 Prefect 执行
• 多模型 LLM 支持 — OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Perplexity、Fireworks、AWS Bedrock
• 人在回路 (HITL) — 通过 WebSocket 实时流支持暂停工作流，以便进行人工审查、输入或批准
• 24+ 种可复用节点类型 — LLM、路由、条件分支、数据转换、爬取、代码执行、子工作流等
• 27+ 种生产级工作流定义 — 包含内容创作、诊断、线索评分、深度研究、剧本生成等
• 多层级内存与状态 — PostgreSQL 存储关系状态，MongoDB 存储版本化文档，Weaviate 用于向量搜索，Redis 用于缓存
• RAG 流水线 — 文档摄入、向量搜索 (Weaviate) 以及检索增强生成
• 客户数据管理 — 通过 CRUD 工作流节点在 MongoDB 中进行版本化文档存储
• 事件驱动架构 — 基于 RabbitMQ 的事件总线，用于服务间的异步处理
• 可观测性 — 通过 RabbitMQ 事件、WebSocket 流、Prefect 仪表盘和结构化日志实现实时进度监控
• 网页爬取 — LinkedIn 个人资料/公司抓取、网页爬虫、AI 驱动的搜索引擎
• 沙盒代码执行 — 在工作流中安全运行用户定义的 Python 代码
• 计费与鉴权 — Stripe 集成、JWT 认证、基于角色的访问控制 (RBAC)

架构概览

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      FastAPI (kiwi_app)                      │
│  Auth │ Billing │ Workflow API │ RAG │ Data Jobs │ WebSocket │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
              ┌────────────┼────────────┐
              ▼            ▼            ▼
        ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
        │ RabbitMQ │ │ Prefect  │ │  Redis   │
        │ (events) │ │ (orch)   │ │ (cache)  │
        └────┬─────┘ └────┬─────┘ └──────────┘
             │             │
             ▼             ▼
        ┌──────────────────────────┐
        │   Workflow Service       │
        │  ┌────────┐ ┌────────┐  │
        │  │LangGraph│ │ Nodes  │  │
        │  │ Engine  │ │Registry│  │
        │  └────────┘ └────────┘  │
        └──────────┬───────────────┘
                   │
     ┌─────────┬───┼───┬──────────┐
     ▼         ▼   ▼   ▼          ▼
┌────────┐┌───────┐┌────────┐┌──────────┐
│Postgres││MongoDB││Weaviate ││LLM APIs  │
│(state) ││(docs) ││(vector) ││(OpenAI…) │
└────────┘└───────┘└────────┘└──────────┘

快速上手

前置要求

• Python 3.12
• Poetry
• Docker & Docker Compose

1. 克隆代码并安装

git clone https://github.com/kiwiq-ai/kiwiq-oss.git
cd kiwiq-oss
poetry install

2. 配置环境

cp .env.sample .env

编辑 .env 文件并填入所需配置：

变量名	描述
OPENAI_API_KEY	OpenAI API 密钥 (LLM 节点必需)
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic API 密钥 (可选)
GOOGLE_API_KEY	Google Gemini API 密钥 (可选)
PPLX_API_KEY	Perplexity API 密钥 (可选，用于深度研究工作流)
POSTGRES_*	PostgreSQL 凭据
MONGO_ROOT_*	MongoDB 凭据
RABBITMQ_DEFAULT_*	RabbitMQ 凭据
REDIS_PASSWORD	Redis 密码
SECRET_KEY	JWT 密钥 — 使用 openssl rand -hex 32 生成

完整配置选项请参考 .env.sample。

3. 启动服务

# 开发环境（包含所有服务及数据库）
docker compose -f docker-compose-dev.yml up --build

4. 访问平台

• API 文档: http://localhost:8000/docs
• Prefect 仪表盘: http://localhost:4201
• RabbitMQ 管理界面: http://localhost:15672
• RedisInsight: http://localhost:8001

与 Claude Code 集成

本仓库附带一份详尽的 CLAUDE.md，可为 Claude Code 提供完整的上下文信息，以便更好地理解和开发该项目。