LangChat Agentic 企业商业版

LangChat Agentic 是 LangChat Team 面向企业采购、交付与长期运营推出的商业产品。商业版拥有比当前开源版本更丰富、完整的产品能力，适合需要将 AI 应用规模化部署到真实业务流程中的组织。

商业版主要提供：

• 标准智能体、工作流智能体与 Agentic 智能体三种应用构建范式；
• 长期记忆、记忆压缩、独立会话工作空间与容器化沙箱执行；
• Supervisor、顺序、并行和循环等多 Agent 协同编排；
• 企业知识库、混合检索、索引版本切换、融合排序与可选重排；
• 受控 Text2SQL 智能问数、企业数据源接入与可解释图表；
• Function Call、MCP、A2A、Skill、OpenAPI 与 HTTP 扩展通道；
• 模型治理、权限安全、内容安全、用量与成本控制、运行审计；
• 私有化部署、信创适配、实施交付、培训与持续版本服务。

如果你正在进行企业级 AI 平台选型或采购，建议优先了解 LangChat Agentic：

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关于 LangChat

LangChat 是一个模块化、可扩展的开源 AI Agent 应用平台。它将模型接入、Agent 构建、知识库 RAG、Skills、MCP、数据分析和权限管理整合到同一套 Java 与 Vue 技术体系中，帮助开发者快速搭建可运行、可集成的 AI 应用。

开源版本适合技术验证、二次开发和团队内部场景建设。项目采用模块化单体架构，在保持部署简单的同时，为后续按领域拆分和能力扩展保留清晰边界。

功能体系

核心亮点

• 统一的 AI 运行时：模型、Agent、知识库、Skills 与 MCP 通过清晰的运行时定义装配，降低业务代码对具体模型 SDK 的耦合。
• 开放的协议入口：同时提供平台 API 与 OpenAI 兼容接口，便于现有客户端和内部系统接入。
• 面向扩展的工具体系：技能文件、工具注册与 MCP 服务可以按 Agent 组合，适合持续接入企业工具和业务能力。
• 从知识到数据分析：同一平台覆盖文档知识检索与结构化数据分析，减少多套 AI 工具之间的上下文割裂。
• 模块化单体架构：后端按 common、auth、aigc、core、datasource、server 划分边界，兼顾开发效率与演进空间。
• 完整管理界面：Vue 3 前端覆盖概览、模型、Agent、知识库、Skills、MCP、数据源、用户与角色等主要工作流。

界面预览

以下截图来自本地开发环境启动后的实际界面，按功能分类展示。信息密度较高的页面（Agent 构建器、文档导入、数据源详情）采用一行两张，其余一行三张。

登录与总览

Agent 应用

知识库与文档导入

智能问数与图片能力

数据源

模型与扩展能力

权限与治理

技术架构

flowchart LR
    U[用户 / 外部系统] --> UI[Vue 3 管理端]
    U --> API[REST / OpenAI-compatible API]
    UI --> API

    API --> AUTH[langchat-auth<br/>认证与 RBAC]
    API --> AIGC[langchat-aigc<br/>配置与资源管理]
    API --> CORE[langchat-core<br/>Agent / Chat / RAG / Skills]
    API --> DS[langchat-datasource<br/>数据源与智能问数]

    CORE --> LLM[模型服务<br/>OpenAI / Gemini / Ollama / ...]
    CORE --> MCP[MCP 服务与工具]
    CORE --> VECTOR[Pgvector / Milvus]
    AIGC --> MYSQL[(MySQL)]
    AUTH --> MYSQL
    DS --> DATA[(业务数据源)]

技术栈

项目结构

langchat
├── build-release.sh      # 构建后端、前端并生成非 Docker 交付目录
├── build-docker.sh       # Docker 配置准备、镜像构建与服务管理入口
├── langchat-common       # 公共基础能力与依赖管理
├── langchat-auth         # 认证、用户、角色、菜单与权限
├── langchat-aigc         # 模型、Agent、知识库、Skills 等业务管理
├── langchat-core         # 对话运行时、RAG、MCP、图像与数据分析
├── langchat-datasource   # 数据源接入、结构读取与查询能力
├── langchat-server       # Spring Boot 启动与应用配置
├── langchat-ui           # Vue 3 前端工作区
└── docs/db               # 数据库初始化脚本

快速开始

环境要求

• JDK 17+
• Maven 3.9+
• Node.js 22.22+
• pnpm 10.32+
• MySQL 8+

1. 获取代码

git clone -b next https://github.com/langchat/langchat.git
cd langchat

2. 配置本地环境

本地配置文件已被 Git 忽略，不会被提交：

cp langchat-server/src/main/resources/application-local.example.yml \
  langchat-server/src/main/resources/application-local.yml

编辑 application-local.yml，填写数据库连接和本地管理员密码。生产环境请使用环境变量，不要将密码或密钥写入仓库。

数据库初始化脚本位于 docs/db/langchat.sql。

3. 安装前端依赖

cd langchat-ui
corepack enable
pnpm install
cd ..

4. 启动项目

SPRING_PROFILES_ACTIVE=local ./langchat.sh

默认地址：

• 前端：http://localhost:5888
• 后端：http://localhost:8080
• 健康检查：http://localhost:8080/actuator/health

也可以分别运行后端与前端：

mvn -pl langchat-server -am spring-boot:run
pnpm --dir langchat-ui --filter @vben/web-naive dev

构建与部署

项目根目录提供两个统一入口脚本。两者用途不同：build-release.sh 用于生成可复制到服务器的传统交付目录，build-docker.sh 用于构建和管理 Docker Compose 服务。

生成非 Docker 交付目录

执行：

bash build-release.sh

脚本会依次完成 Maven 后端打包、Vue 前端生产构建和交付文件检查，并在根目录生成已被 Git 忽略的 release/：

release/
├── app/langchat.jar
├── config/
├── html/
├── logs/
├── nginx/default.conf
├── sql/01-langchat.sql
└── langchat-workspace/

可以通过环境变量修改输出目录：

LANGCHAT_RELEASE_DIR=/opt/releases/langchat bash build-release.sh

脚本不会自动安装前端依赖。首次构建前请先在 langchat-ui/ 中执行 pnpm install。部署后端时，应复制并修改 release/config/application-runtime.example.yml，再通过 Spring Boot 的 spring.config.additional-location 参数加载真实配置。

Docker Compose 部署

首次部署先生成本地配置：

bash build-docker.sh prepare

该命令仅在文件不存在时创建以下配置，不会覆盖已有内容：

• docker/.env：MySQL、Pgvector、RustFS 和镜像等基础设施参数；
• docker/application-docker.yml：LangChat 后端数据库、管理员和 S3 客户端配置。

修改两份配置并确保数据库与 RustFS 凭据相互一致，然后执行：

bash build-docker.sh deploy

deploy 会构建 LangChat 镜像并在后台启动 LangChat、MySQL、Pgvector 与 RustFS。后端业务配置通过 Compose 同目录的 YAML 文件挂载到容器中，不需要在 docker-compose.yml 内维护大量应用参数。

常用命令：

可通过 LANGCHAT_DOCKER_ENV_FILE 指定其他 Compose 环境变量文件，通过 LANGCHAT_CONFIG_SOURCE 指定相对于 docker/docker-compose.yml 的后端 YAML。完整的容器端口、存储和健康检查说明见 Docker 部署文档。

配置与安全

• application.yml 保存通用配置。
• application-dev.yml、application-test.yml 和 application-prod.yml 对应不同运行环境。
• application-local.yml 仅用于本机真实配置，已加入 .gitignore。
• Docker 部署的后端业务参数写入本地 docker/application-docker.yml，基础设施参数写入 docker/.env；两个文件均已被 Git 忽略。
• 部署前必须替换示例中的 change-me、默认密码和访问密钥；build-docker.sh 会拒绝使用仍包含 change-me 的配置启动。
• 非 Docker 部署可以使用外部 YAML 或环境变量覆盖配置，不要直接修改并提交生产凭据。
• 不要在 Issue、日志、提交记录或截图中公开 API Key、数据库密码和访问令牌。

参与贡献

欢迎通过 Issue 报告问题、讨论设计或提出功能建议。提交代码前请阅读 贡献指南 与 行为准则。安全问题请按照 安全政策 私下报告。

当前开发基线为 next 分支，请基于该分支创建功能分支并向 next 提交 Pull Request。

商业支持

LangChat Agentic 是面向企业采购的完整商业产品。如果你的组织正在建设企业级智能体平台，或需要私有化部署、系统集成、实施交付与持续服务，建议直接评估 LangChat Agentic。

• LangChat 官网
• LangChat Agentic 产品介绍
• 商业白皮书
• 价格与交付方案

许可证

除子目录另有声明外，本项目基于 Apache License 2.0 开源。langchat-ui 包含基于 MIT License 分发的 Vue Vben Admin 相关代码，详情请参阅 langchat-ui/LICENSE 和 NOTICE。

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