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一个可接工具、可接知识、可一键发布、可生产落地的开源 AI Agent 平台。一、简介XXL-AI 是一个AI应用开发平台支持 Agent编排、多供应商、标准化扩展「MCP SKILL RAG」、工程化底座等可快速构建并一键发布Agent。现已开放源代码开箱即用。二、文档地址中文文档https://www.xuxueli.com/xxl-ai/Github地址https://github.com/xuxueli/xxl-ai三、特性Agent 编排与发布重点1、Agent 编排模型 系统指令 知识库 MCP SKILL 组合为 Agent各类资源均支持多选绑定2、一键发布发布后生成 UUID 公开访问地址/chat/{uuid}免登录管理端可查看该 Agent 的访客对话与消息记录3、多模型供应商统一接入 OpenAI 兼容协议Deepseek、智谱GLM、Ollama、OpenCode 等支持供应商与模型两级管理、连通性测试与远程模型导入4、流式对话SSE 流式输出思考过程 / 回复内容基于 Redis Stream 无状态化支持集群部署与断线 / 刷新续传MCP Skill RAG让 Agent 真能干活5、RAG 知识库知识库 文档管理文档分片向量化入库Milvus对话时检索上下文自动注入6、MCP 工具支持远程Streamable HTTP与本地stdioMCP 服务接入工具自动装配给 Agent另附示例 MCP 服务xxl-ai-sample-mcp7、SKILL 技能以SKILL.md 文件树沉淀领域知识与脚本自动物化为 Agent 可执行的技能目录工程化底座支持稳定上线8、空间隔离多业务空间Tenant隔离数据用户按空间授权管理端与公开端共享权限体系9、账号安全基于 XXL-SSO 登录认证登录态token存于 Redis支持集群部署与 SSO 集成10、权限管控基于 RBAC 的菜单 / 按钮级权限动态菜单下发、零路由改动11、系统管理用户、系统配置、审计日志在线管理12、一键部署随带 Docker Compose 支持一键部署研发与架构13、Monorepo 前后端分离一套仓库统一托管 后端 API 与 前端 UI统一版本与依赖管理前后端独立部署、独立迭代14、AI SKILL 驱动内置开发 SKILLAI 编程助手一键加载按平台规范直生业务代码并落位显著加速业务开发15、响应式 UI 与国际化Vue3 Element Plus TypeScript提供中文 / 英文两种语言16、可扩展架构标准分层分包、业务模块自包含模型 / 对话 / RAG / MCP / SKILL 运行时统一收口支撑层四、Docker Compose 部署项目支持 Docker Compose 一键部署部署脚本如下# 第一步代码clone本部 前往仓库目录 git clone https://github.com/xuxueli/xxl-ai.git cd ./xxl-ai # 第二步构建后端项目 mvn clean package -Dmaven.test.skiptrue # 第三步构建前端项目 npm install --prefix ./xxl-ai-ui # 第四步进入 docker 目录支持自定义 .env 配置 cd ./docker/ cat .env # 第五步启动/停止项目 docker compose up -d docker compose down五、核心功能操作指南以「从零跑通一个可对话的 Agent」为主线按登录 → 空间 → 供应商/模型 → MCP / SKILL / 知识库 → Agent 编排 → 发布对话的顺序结合界面截图逐步说明。1.登录与工作台打开管理端输入账号 / 密码与验证码完成登录工作台聚合 Agent 数量、SKILL 数量、MCP 数量、供应商模型数等关键指标并提供 Agent 会话消息趋势 / 占比图表便于快速掌握平台资源与用量。顶部导航提供「空间切换器」与主题 / 语言等全局设置管理员可见全部空间普通用户仅见已授权空间业务数据按空间隔离。2.配置供应商与模型新增供应商支持兼容OpenAI的供应商API支持在线维护管理API供应商信息。选择供应商的进行「模型」管理可点击「自动导入」拉取远程模型列表批量导入也可点击「新增」手工配置。3.MCP、SKILL、知识库管理「MCP工具」模块知识新增新增 MCP 服务-远程协议类型选「远程」Streamable HTTP填写服务地址 URL 与 Headers-本地协议类型选「本地」stdio填写command / args / env / cwd。「SKILL技能」模块支持新增技能可进入技能「内容管理」以文件树 Markdown 编辑器维护技能内容支持新增目录 / 文件、重命名、移动、编辑与预览等。「RAG知识库」模块知识新增知识库可进入知识库「文档管理」支持「新增」粘贴文本或「上传文档」勾选文档后执行「向量化」或「全库向量化」写入 Milvus状态变为「已向量化」并展示分片数。4.编排并发布 Agent「Agent管理」支持 Agent 新增/编排主要支持三类配置系统指令定义 Agent 的角色、语气与行为约束模型供应商 / 对话模型选择 Agent 使用的对话模型必选关联知识库 / 关联 MCP / 关联 Skill均支持多选绑定运行时自动装配对应的 RAG、工具与技能。针对新增的 Agent 操作「发布」将生成发布链接点击 「前往Agent」按钮可前往Agent发布端5.Agent发布端对话进入Agent发布端支持「新建对话」与历史会话切换。对话支持 思考过程折叠展示「深度思考」可展开 / 收起与 Markdown 实时渲染下图为 “Agent 自我介绍” 示例。下图为 Agent 调用 MCP 工具网页抓取汇总「今日热点社会新闻」的多工具协作示例。 XXL-AI｜AI应用开发平台（Agent编排、多供应商、「MCP + SKILL + RAG」扩展、工程化底座）
一个可接工具、可接知识、可一键发布、可生产落地的开源 AI Agent 平台。一、简介XXL-AI 是一个AI应用开发平台支持 Agent编排、多供应商、标准化扩展「MCP SKILL RAG」、工程化底座等可快速构建并一键发布Agent。现已开放源代码开箱即用。二、文档地址中文文档https://www.xuxueli.com/xxl-ai/Github地址https://github.com/xuxueli/xxl-ai三、特性Agent 编排与发布重点1、Agent 编排模型 系统指令 知识库 MCP SKILL 组合为 Agent各类资源均支持多选绑定2、一键发布发布后生成 UUID 公开访问地址/chat/{uuid}免登录管理端可查看该 Agent 的访客对话与消息记录3、多模型供应商统一接入 OpenAI 兼容协议Deepseek、智谱GLM、Ollama、OpenCode 等支持供应商与模型两级管理、连通性测试与远程模型导入4、流式对话SSE 流式输出思考过程 / 回复内容基于 Redis Stream 无状态化支持集群部署与断线 / 刷新续传MCP Skill RAG让 Agent 真能干活5、RAG 知识库知识库 文档管理文档分片向量化入库Milvus对话时检索上下文自动注入6、MCP 工具支持远程Streamable HTTP与本地stdioMCP 服务接入工具自动装配给 Agent另附示例 MCP 服务xxl-ai-sample-mcp7、SKILL 技能以SKILL.md 文件树沉淀领域知识与脚本自动物化为 Agent 可执行的技能目录工程化底座支持稳定上线8、空间隔离多业务空间Tenant隔离数据用户按空间授权管理端与公开端共享权限体系9、账号安全基于 XXL-SSO 登录认证登录态token存于 Redis支持集群部署与 SSO 集成10、权限管控基于 RBAC 的菜单 / 按钮级权限动态菜单下发、零路由改动11、系统管理用户、系统配置、审计日志在线管理12、一键部署随带 Docker Compose 支持一键部署研发与架构13、Monorepo 前后端分离一套仓库统一托管 后端 API 与 前端 UI统一版本与依赖管理前后端独立部署、独立迭代14、AI SKILL 驱动内置开发 SKILLAI 编程助手一键加载按平台规范直生业务代码并落位显著加速业务开发15、响应式 UI 与国际化Vue3 Element Plus TypeScript提供中文 / 英文两种语言16、可扩展架构标准分层分包、业务模块自包含模型 / 对话 / RAG / MCP / SKILL 运行时统一收口支撑层四、Docker Compose 部署项目支持 Docker Compose 一键部署部署脚本如下# 第一步代码clone本部 前往仓库目录 git clone https://github.com/xuxueli/xxl-ai.git cd ./xxl-ai # 第二步构建后端项目 mvn clean package -Dmaven.test.skiptrue # 第三步构建前端项目 npm install --prefix ./xxl-ai-ui # 第四步进入 docker 目录支持自定义 .env 配置 cd ./docker/ cat .env # 第五步启动/停止项目 docker compose up -d docker compose down五、核心功能操作指南以「从零跑通一个可对话的 Agent」为主线按登录 → 空间 → 供应商/模型 → MCP / SKILL / 知识库 → Agent 编排 → 发布对话的顺序结合界面截图逐步说明。1.登录与工作台打开管理端输入账号 / 密码与验证码完成登录工作台聚合 Agent 数量、SKILL 数量、MCP 数量、供应商模型数等关键指标并提供 Agent 会话消息趋势 / 占比图表便于快速掌握平台资源与用量。顶部导航提供「空间切换器」与主题 / 语言等全局设置管理员可见全部空间普通用户仅见已授权空间业务数据按空间隔离。2.配置供应商与模型新增供应商支持兼容OpenAI的供应商API支持在线维护管理API供应商信息。选择供应商的进行「模型」管理可点击「自动导入」拉取远程模型列表批量导入也可点击「新增」手工配置。3.MCP、SKILL、知识库管理「MCP工具」模块知识新增新增 MCP 服务-远程协议类型选「远程」Streamable HTTP填写服务地址 URL 与 Headers-本地协议类型选「本地」stdio填写command / args / env / cwd。「SKILL技能」模块支持新增技能可进入技能「内容管理」以文件树 Markdown 编辑器维护技能内容支持新增目录 / 文件、重命名、移动、编辑与预览等。「RAG知识库」模块知识新增知识库可进入知识库「文档管理」支持「新增」粘贴文本或「上传文档」勾选文档后执行「向量化」或「全库向量化」写入 Milvus状态变为「已向量化」并展示分片数。4.编排并发布 Agent「Agent管理」支持 Agent 新增/编排主要支持三类配置系统指令定义 Agent 的角色、语气与行为约束模型供应商 / 对话模型选择 Agent 使用的对话模型必选关联知识库 / 关联 MCP / 关联 Skill均支持多选绑定运行时自动装配对应的 RAG、工具与技能。针对新增的 Agent 操作「发布」将生成发布链接点击 「前往Agent」按钮可前往Agent发布端5.Agent发布端对话进入Agent发布端支持「新建对话」与历史会话切换。对话支持 思考过程折叠展示「深度思考」可展开 / 收起与 Markdown 实时渲染下图为 “Agent 自我介绍” 示例。下图为 Agent 调用 MCP 工具网页抓取汇总「今日热点社会新闻」的多工具协作示例。