Agent Knowledge Hub
Description
企业级多Agent知识管理系统：4个AI Agent协作完成文档解析→知识抽取→智能问答→增量更新，Python/Java/Go三语言实现
Installation
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README
🤖 AgentKnowledgeHub — 企业级多Agent知识管理系统
     
**一个企业级的「多Agent协作」知识管理系统**
4个AI Agent分工协作，完成企业知识的全生命周期管理：文档解析 → 知识抽取 → 智能问答 → 增量更新
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📌 先看这里（写给小白）
如果你是第一次接触多Agent系统，先看这几个问题的解答：
什么是 Agent？
Agent（智能体）就是一个"能思考、能执行"的AI程序。它可以：
- 理解你的需求（自然语言）
- 决定需要调用哪些工具（如搜索、写文件、调用API）
- 执行工具，得到结果
- 根据结果继续思考，直到完成任务
什么是多Agent？
当一个任务太复杂，交给多个专职Agent协作完成。就像公司里：
- 秘书 负责整理文件
- 分析师 负责提炼关键信息
- 顾问 负责回答问题
- 管理员 负责持续更新维护
本项目就是用AI实现了这4个角色的分工协作。
这个项目能做什么？
你上传一份公司的PDF文档（比如年报、合同、产品手册），然后可以：
- 直接用自然语言提问："张三的职位是什么？" / "Q3营收多少？"
- AI会综合理解文档内容，给出准确答案
- 文档更新后，知识库自动同步，不用重新上传
📋 目录
🎯 项目简介
**AgentKnowledgeHub** 包含 **4个核心Agent**，通过 [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) 有向图编排，实现企业知识的全链路智能处理。
4个Agent是什么，分别做什么？
| Agent | 中文名 | 职责 | 类比理解 |
|---|---|---|---|
DocParserAgent |
文档解析Agent | 把PDF/图片/表格等各种格式的文档"读懂"，切割成小段落 | 超强秘书，能看懂任何格式的文件 |
KnowledgeExtractAgent |
知识抽取Agent | 从文本中自动提取人名、公司、关系等结构化信息 | 分析师，把信息整理成知识图谱 |
QAAgent |
问答Agent | 接收用户问题，同时查向量库和知识图谱，生成精准答案 | 专家顾问，综合多源信息回答 |
KnowledgeUpdateAgent |
知识更新Agent | 监听文档变更，只更新变化的部分，保持知识库最新 | 勤快管理员，实时维护知识库 |
三大技术亮点
| 亮点 | 说明 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 多模态RAG | 不只处理文字，还能理解PDF里的图片、表格、流程图 | 传统系统只能处理纯文字 |
| GraphRAG (知识图谱) | 用图数据库存 |
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