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Fusion:面向任务执行的 AI 聊天工作台,支持多模型与 Agent 工作流

HyxiaoGe/fusion · 面向多模型与 Agent 工作流的 AI 聊天产品,采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构。

GitHub原文发布 未知首次收录 2026-10-10上架 2026-10-10 07:01

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ELI5:它是什么,解决什么问题

Fusion 是一个面向任务执行的 AI 聊天产品,让 AI 从回答问题走向完成任务:根据用户意图按需选择模型能力与工具,在一次对话中完成搜索、阅读、规划和结构化执行,并分层呈现回答依据与 Agent 执行轨迹。项目采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构,后端包含能力路由、Agent runtime、工具、文件与知识库模块,前端提供流式会话、回答依据与轨迹界面;模型目录由 LiteLLM 统一提供,另含管理员侧模型状态、MCP 服务、使用量与脱敏审计等治理能力。

核心能力与快速开始

★ 2 · Python

能做什么
任务感知的能力路由:区分直接回答、文本转换、实时搜索、可靠来源查证、深度研究、知识库问答和出行任务,只向模型公开当前任务需要且已授权的工具。可恢复的 Agent 执行:支持计划控制、流式进度、工具调用、停止与继续执行,以及断线重连和历史恢复。回答依据与执行轨迹:分层呈现答案所用材料与 Agent 执行步骤,轨迹视图按 Turn 与 Run 还原模型请求、工具调用、上下文状态和耗时。结构化任务工具:网页搜索与读取,以及天气、地点、路线、航班、高铁和综合行程等结构化结果。文件与知识库:文件可随会话使用,启用知识库后可异步解析、切片、向量化文档并在回答中定位引用分块。模型与运行治理:模型目录由 LiteLLM 统一提供,管理员可查看模型状态、MCP 服务、使用量和脱敏审计数据。
适用场景
从调研、分析、写作、学习或出行等目标开始,或直接描述复杂任务,由系统路由并执行。联网任务组合搜索、网页读取与结构化产品工具,答案依据区展示搜索来源、已读取网页和知识库引用。通过轨迹视图检查 Agent 每次 Run 的模型请求、工具调用与上下文状态,用于复盘与调试。基于文件与知识库进行问答并定位引用分块。管理员侧进行模型状态、MCP 服务、使用量与脱敏审计的运行治理。
项目形态
可直接使用的工具
部署方式
未说明。仓库提供 ops/ 目录用于服务部署与运行脚本(Docker、Bash),并提供在线体验地址;在线环境可能要求登录。README 说明完整运行链路依赖 PostgreSQL、Redis、Auth Service、LiteLLM,以及按需启用的搜索、Reader、MCP、对象存储和 Milvus,且仓库目前不提供掩盖这些依赖的根级一键启动脚本。
主要依赖
未说明。README 提及完整运行链路依赖 PostgreSQL、Redis、Auth Service、LiteLLM,以及按需启用的搜索、Reader、MCP、对象存储和 Milvus;模型、工具与知识库能力取决于当前环境配置和所选模型。
使用限制
未说明。README 提示在线环境可能要求登录,模型、工具与知识库能力取决于当前环境配置和所选模型;仓库不提供掩盖依赖的根级一键启动脚本。
许可证
未说明
最近推送
2026-10-10 03:02

资料检查:2026-10-10 07:00 · 卡片整理:2026-10-10 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理,未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成,保留上次成功内容

职业应用

程序员

作为可参考或二次开发的 AI 聊天工作台项目,程序员可研究其 Next.js + FastAPI monorepo 架构、能力路由、Agent runtime、工具与知识库模块的实现方式,用于构建或扩展类似的 AI 应用。

查看内容依据
项目采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构,后端包含能力路由、Agent runtime、工具、文件与知识库模块,前端提供流式会话、回答依据与轨迹界面

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理,未进行安装或运行验证

产品经理

产品经理可体验或参考该 AI 工作台的任务执行、能力路由、回答依据与 Agent 轨迹等产品设计,用于规划 AI 聊天或 Agent 类产品的功能与交互。

查看内容依据
Fusion 让 AI 从“回答问题”走向“完成任务”:它会根据用户意图按需选择模型能力与工具,在一次对话中完成搜索、阅读、规划和结构化执行,并把答案依据与 Agent 运行轨迹完整呈现出来。

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理,未进行安装或运行验证

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