国产开源企业智能体平台，RAG、工作流、MCP 工具调用都自带。 企业想上 AI，卡点往往不是模型而是“把内部文档变成可问答的知识，再包成一个能嵌进业务系统的应用”。MaxKB 就是把这个链条做成一个开箱可跑的镜像：一行 docker run 起服务，上传文档就能建知识库，拖工作流就能編排。它用 Python/Django 与 Vue 构建，GPLv3 协议，定位很明确——开源的企业级智能体平台。
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国产开源 AI Agent 平台，拖工作流、接知识库、对外发应用一条龙。 做企业内部问答，最难的往往不是模型，是“把文档洗干净、切开、存进向量库、再包成一个能分享的对话框”这一整套。FastGPT 把这一整套做成了可视化产品：知识库、Flow 编排、插件、对外分享窗口都在一个后台里。它是国内团队用得比较多的一套，TypeScript 编写，30,020 星（以 GitHub 为准），一行 docker compose 就能跑起来。
把 50 多个应用的知识汇成一层可检索上下文，再喂给人和 AI 代理。 企业内部知识散在 Slack、Notion、Drive、Jira、Confluence 里，员工找不到，AI 也看不到。Onyx 的做法是先把这些源接进来索引，再做一层可检索的上下文层：人可以问，AI 代理也可以通过它取。与"让 Agent 一个个调 MCP 现查"相比，它强调低延迟、低成本、少 token。项目用 Python 写，社区版 MIT，33,329 星（以 GitHub 为准）。
把笔记、文档、网页汇成一个能问的私人知识库，可自托管也可直接用云版。 Khoj 的定位是“第二大脑”：将你的笔记与文档建成索引，问它问题时从你自己的资料里找答案，而不是从模型的记忆里编。它一开始是 Emacs / Obsidian 插件，现在已经是带桌面端、手机端、WhatsApp 入口的完整应用。仓库 Python 写的，AGPL-3.0，约 3.8 万星（以 GitHub 为准），官网 khoj.dev。
一句话定位：把文档、表格与网页链接沉淀成一个能搜、能分享、能接 AI 的空间。 做内容的人和做项目的人，最后都会撞上同一堆东西：几十份 Markdown、一堆导出表格、几个客户发的 PDF、一堆自己存了但再也没打开过的链接。本地文件夹解决不了检索，网盘解决不了「让 AI 直接读」。library（资料库）技能把这块做成了一个可寻址的空间：文件放进去之后有统一入口、可协作、可分享，也能被后续的 AI 对话直接引用。它不是网盘的替代品，而是把“资料”从静态存储变成可检索、可引用的...
把工作区里的页面、数据库、会议记录接给 AI，读和改都不用复制粘贴。 用 Notion 团队常有个痛点：资料都在里面，但让 AI 帮忙总结或改写时，只能手动全选复制。Notion 官方的 MCP 服务解决的就是这条链路。需要提醒一点：目前官方主推的是托管版 Remote Notion MCP（https://mcp.notion.com/mcp），走 OAuth、无需 token；之前开源的本地版 @notionhq/notion-mcp-server 已不再积极维护，官方也...