MaxKB 企业级智能体平台

由 1Panel-dev 制作工具包商务

新上架第 2 版 · 更新于 2026-11-09

星标23.1k

1Panel-dev 的开源平台，用来在你自己的服务器上搭建企业级智能体。它用 RAG 从你的文档里找答案，用 MCP 工具跑工作流，本地模型和托管模型都能接，例如 DeepSeek、Qwen、OpenAI 和 Claude。

MaxKB 企业级智能体平台是一款 GitHub 上的开源项目，属于商务类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 2 版，最近更新于 2026-11-09。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取，以 zip 压缩包下载。

速览

用在

Linux 服务器：Docker、离线安装包（文档推荐生产环境用它）或 1Panel 应用商店
Windows：Docker，数据放在 C:/maxkb 文件夹
你的网站：嵌入代码，全屏或浮窗两种方式
你自己的代码：每个智能体都有兼容 OpenAI 的 chat completions 地址

先运行

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/opt/maxkb 1panel/maxkb

平台

Linux操作系统

Docker容器

Windows操作系统

关于

它是什么

MaxKB 全称 Max Knowledge Brain，是一个用来搭建企业级智能体的开源平台，由 1Panel-dev 发布在 GitHub 上。你用 Docker 把它装在自己的服务器上，在网页控制台里搭建。它会把你的文档拆分并向量化，让智能体根据你的文件回答，README 说这能减少大模型幻觉。多步骤的任务交给工作流引擎、Python 工具和 MCP 工具调用来完成。这个条目是 Mindket 的安装说明，依据英文 README 和中文使用手册写成。

你接入一个模型，本地或托管都行
你把文档上传到知识库
MaxKB 拆分文档并做向量化
智能体找出最相近的分段并回答
你把它发布成对话页面、嵌入代码或 API

适合谁

想在自己的服务器上运行客服智能体或文档助手、并且自己挑模型的 IT 团队。README 列出的场景是智能客服、企业内部知识库、学术研究和教育。文档案例清单里点名的机构全是中国机构，从高校、医院到航空公司和海关都有。

谁在用，怎么用

领域	谁在用	文档案例清单里的例子
智能客服	客服和服务团队	华莱士智能AI客服助手
设备和运营	港口企业	广州港借助 DeepSeek 做港口设备管理
教育	高校	中国农业大学的小鹉哥
政府	海关	郑州海关的 AI 审单智能体

如果你需要英文手册，可以不用它。除了 README 里的快速开始，文档都是中文的。在企业微信、钉钉或飞书里接入智能体，以及 WorkBuddy 技能，都需要商业版；共享资源需要企业版。

用在哪里

MaxKB 是装在你自己服务器上的网页应用。大家可以在浏览器里、在你的网站里、通过 API，或者从 AI 助理那里用到它的智能体。

Linux 服务器：Docker、离线安装包（文档推荐生产环境用它）或 1Panel 应用商店
Windows：Docker，数据放在 C:/maxkb 文件夹
你的网站：嵌入代码，全屏或浮窗两种方式
你自己的代码：每个智能体都有兼容 OpenAI 的 chat completions 地址
企业微信、公众号、钉钉和飞书：智能体接入，属于 X-Pack 功能
OpenClaw：MaxKB Skills 技能，能列出你已发布的智能体并向它们提问
WorkBuddy：maxkb-platform-pro 技能，只适用于商业版

如何设置

点“获取”会把一个装有 Mindket 安装说明的 zip 压缩包存进你的下载文件夹，里面按 README 和文档列出了每种安装途径的步骤。最快的途径是一行 Docker 命令。

先准备好这些

需要	说明
一台服务器	Ubuntu 22.04 或 CentOS 7，内核 3.10 及以上。快速入门说基于 Debian 和 RedHat 的发行版都可以
CPU、内存和磁盘	4 核 8 GB 内存或以上，磁盘 100 GB
Docker	v26.0.0 或更高版本，或者用离线安装包里自带的 Docker。文档说 Docker 版本太低可能导致安装失败
端口	22 用于 SSH，8080 用于网页控制台
一个模型	模型服务商的 API Key，或者本地模型，例如用 Ollama 运行的模型

用一行命令启动容器。README 的命令在下面。文档给的是同一行命令，镜像换成 registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb，另外还有 Windows 的写法。
在 8080 端口打开 MaxKB。等容器状态显示为 healthy，再访问 http://your_server_ip:8080 。
用 admin 账号登录。默认密码是 MaxKB@123..，1Panel 页面说第一次登录会要求修改密码。
添加一个模型。在【模型】页面选一个供应商，例如阿里云百炼，然后填入它的 API Key。
创建知识库。选一个向量模型，上传文件，等每个文件都显示“成功”。
创建智能体并发布。关联知识库，在调试预览里测试，然后发布。

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/opt/maxkb 1panel/maxkb

生产环境文档推荐用离线安装包。把它上传到服务器，解压，再以 root 身份运行安装脚本。页面用的示例版本是 v2.0.0。端口、外部 PostgreSQL 这类设置，要在运行前写进 install.conf。

tar -zxvf maxkb-v2.0.0-x86_64-offline-installer.tar.gz
cd maxkb-v2.0.0-x86_64-offline-installer
bash install.sh

README 还说，国内用户如果拉取 Docker 镜像失败，就走这条离线安装途径。装了 1Panel 的服务器，可以在应用商店的【AI/大模型】分类里找到 MaxKB。

如何使用

控制台顶部的导航栏有五个部分：首页、智能体、知识库、工具和模型。简易智能体能满足大多数问答需求。高级智能体是你用组件、工具和其他智能体编排出来的工作流，用来处理问题分类、敏感词检索这类逻辑。

在智能体的设置页面里，你选模型、写提示词、关联知识库，再加上 MCP、工具这类技能。在调试预览里提的问题不计入对话日志。发布之后，智能体会有一个公开访问链接，还有一段可以嵌进其他网页系统的代码。

每个智能体也兼容 OpenAI API 格式。你调用它的 Base URL 加上 /chat/completions，把智能体的 API Key 当作 Bearer Token，这两样 MaxKB 都会给你。

示例

你的 MaxKB 里有一个已发布的智能体，叫“代码助手”，你想让 OpenClaw 把问题转给它。你已经把 MaxKB Skills 克隆进 OpenClaw 的技能文件夹，并在它的 .env 文件里设好了 MAXKB_DOMAIN、用户名和密码。在技能文件夹里，你运行：

python3 scripts/main.py
python3 scripts/main.py "Python 里如何读取文件？" "代码助手"

第一行会以 JSON 列出每个已发布智能体的名称和描述，OpenClaw 就从这份清单里挑。第二行问“代码助手”在 Python 里怎么读取文件。它返回带 agent_name 和 answer 的 JSON，README 的示例回答指向 Python 内置的 open() 函数。

新手与专家

新手：RAG 的意思是，智能体先在你的文档里找出和问题最相近的段落，再把这些段落和问题一起交给模型。这样回答就离不开你的文件。先在一台测试服务器上用 Docker、一个模型的 Key 和一个简易智能体试起来。上传几份 Markdown 文件，分段方式选智能分段，它按 Markdown 标题切分。文档说，没有 # 标题的 TXT 或 PDF 文件会按每 4096 个字符切分。没有命中任何分段时，智能体可以照样去问模型，文档说这可能带来幻觉，也可以回复你事先写好的固定内容。

专家：检索有三种模式：向量检索、全文检索，以及两者同时执行再重排序的混合检索。你可以设置相似度、带进提示词的分段数，以及这些分段最多占多少字符。问题优化会先让模型改写一遍问题，再去检索。高级分段可以用你自己的分段标识符，正则表达式也行。

工具是 Python 函数。它的启动参数（比如 API Key）和工作流传进来的输入参数是分开的。新建的工具默认是禁用状态。工具需要的第三方包要装在容器里，文档的例子是 pymysql。

docker exec -it maxkb bash
pip install pymysql

触发器可以按每月、每周、每日、间隔时间或 Cron 表达式运行智能体，也可以通过 Webhook 触发，Webhook 有自己的 URL 和 Bearer Token。智能体导出为 .mk 文件。高级智能体的导出文件包含工作流里每个节点的参数设置和函数内容，但不包含节点所选的知识库和模型。离线安装时，配置在 /opt/maxkb/.env 里，改完运行 mkctl reload 生效。技术栈是 Vue.js、Django、LangChain，以及带 pgvector 的 PostgreSQL。

注意事项

你的文档、智能体和对话日志都放在你自己运行的服务器上。

许可证：GPL-3.0。CONTRIBUTING.md 说，贡献者同意出品方可以把开源协议调得更严或更宽，也可以把贡献的代码用于商业用途，包括它的云业务
版本：文档把飞书知识库、智能体接入聊天应用和对话用户标为 X-Pack 功能，专业版和企业版带有这些功能。共享资源是企业版功能。WorkBuddy 页面说社区版只开放三类智能体 API
默认登录：admin 和 MaxKB@123.. 就写在公开的 README 里。在别人能访问 8080 端口之前，先把密码改掉
托管模型：问题和检索到的分段会写进提示词，所以会发到模型服务商那里。如果模型跑在你自己的 Ollama 服务器上，它们就留在你的机器上
升级：先备份。用 Docker 的话，新容器要挂载同一个数据目录，否则文档提醒系统启动后数据为空
卸载：离线安装可以用 mkctl uninstall 卸载服务，数据会保留。文档没有给出 Docker 和 1Panel 途径的卸载步骤
未运行：Mindket 在 2026 年 11 月 3 日读了 README 和文档，没有运行这些命令

README 和文件

README

MaxKB：安装说明

这个工具包里只有安装说明，由 Mindket 编写。MaxKB 本身要从 1Panel-dev 的仓库（https://github.com/1Panel-dev/MaxKB ）或它的 Docker 镜像安装。

这些说明不是 1Panel-dev 写的，也没有得到它或飞致云（FIT2CLOUD）的认可，MaxKB 的使用手册放在飞致云的文档中心。README 说：“MaxKB = Max Knowledge Brain, it is an open-source platform for building enterprise-grade agents.”，意思是：MaxKB 是一个用来搭建企业级智能体的开源平台。它列出了 RAG 流程、工作流引擎和 MCP 工具调用，用于智能客服、企业内部知识库、学术研究和教育。

使用手册是中文的，地址是 https://docs.fit2cloud.com/maxkb/ 。README 里的安装链接（https://maxkb.cn/docs/v2/installation/offline_installtion/ ）会跳转到那里。只有 README 有英文版。

许可证：GPL-3.0。LICENSE 文件（https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/blob/v2/LICENSE ）是 GNU 通用公共许可证第 3 版。CONTRIBUTING.md（https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/blob/v2/CONTRIBUTING.md ）还写明，贡献者同意出品方可以把开源协议调得更严或更宽，贡献的代码也可以用于商业用途，包括它的云业务。

会安装什么

一个 MaxKB 容器。README 的命令从 Docker Hub 拉取 1panel/maxkb，文档里的命令拉取 registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb。数据放在你挂载到 /opt/maxkb 的那个目录里。
改用离线安装包的话：安装包自带的 Docker、MaxKB 以及它自己的 PostgreSQL 和 Redis（也可以指定外部的），还有命令行工具 mkctl。来源见 https://docs.fit2cloud.com/maxkb/installation/offline_installtion
README 列出的技术栈：Vue.js、Python / Django、LangChain，以及带 pgvector 的 PostgreSQL。

事先需要准备

依据安装页面（https://docs.fit2cloud.com/maxkb/installation/online_installtion ）：

Ubuntu 22.04 或 CentOS 7，内核 3.10 及以上。快速入门说基于 Debian 或 RedHat 的主流 Linux 发行版都可以。
4 核 8 GB 内存或以上，磁盘 100 GB。
Docker。页面说 Docker 版本太低可能导致安装失败，建议用安装包里的 Docker，或者 v26.0.0 及以上版本。
22 端口用于 SSH，8080 端口用于网页服务，网页端口可以改。
一个模型：模型服务商的 API Key，或者本地模型（见 setup/models-and-ollama.md）。

主安装命令

来自 README 的 Quick start（https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/blob/v2/README.md ）：

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/opt/maxkb 1panel/maxkb

然后打开 http://your_server_ip:8080，用 README 给的默认管理员账号登录：用户名 admin，密码 MaxKB@123..。1Panel 安装页面说，admin 第一次登录时会要求修改这个密码。

README 还用中文写明，国内用户如果拉取 Docker 镜像失败，请改按离线安装页面安装。

各平台说明

setup/docker.md：Linux 和 Windows 上的 Docker，以及在线升级
setup/offline-installer.md：离线安装包、install.conf 和 mkctl（文档推荐生产环境用这条途径）
setup/1panel.md：1Panel 应用商店
setup/models-and-ollama.md：添加模型，以及通过 Ollama 使用本地模型
setup/agents-api-and-embedding.md：第一个知识库和智能体，把它嵌进网站，以及通过 OpenAI API 格式调用它
setup/openclaw.md：MaxKB Skills，让 OpenClaw 列出你已发布的智能体并向它们提问
setup/workbuddy.md：WorkBuddy 技能，只适用于商业版

升级或卸载

Docker：先备份，再拉取新镜像，用同一个数据目录启动新容器。步骤见 setup/docker.md。
离线安装包：解压新的安装包，再运行一次它的 bash install.sh。mkctl uninstall 会卸载 MaxKB 服务，页面说不会删除数据。步骤见 setup/offline-installer.md。
文档没有给出 Docker 和 1Panel 途径的卸载步骤。

版本

文档把一些功能标为 X-Pack 功能，专业版和企业版带有这些功能：飞书知识库、把智能体接入企业微信、钉钉和飞书等聊天应用，以及对话用户。共享资源由管理员授权给指定的工作空间，是企业版功能。WorkBuddy 页面说社区版只开放三类智能体 API：获取对话会话 ID、查询智能体详情，以及与智能体对话。

来源

README：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/blob/v2/README.md
中文 README：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/blob/v2/README_CN.md
产品介绍：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/product-intro
快速入门：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/quick_start
在线安装：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/installation/online_installtion
离线安装：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/installation/offline_installtion
1Panel 安装：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/installation/1panel_installtion
命令行工具：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/installation/cli
智能体：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/user_manual/app/
知识库：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/user_manual/dataset/
工具：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/user_manual/tool/
通过 API Key 对话：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/user_manual/chat_to_API
MaxKB Skills：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/Skills/MaxKB_Skills
WorkBuddy 与 MaxKB 技能：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/user_manual/workbuddy_maxkb_skills
Ollama 离线部署模型：https://docs.fit2cloud.com/maxkb/faq/Offline_install_OllamaModel

文件

README.md  5 KB
setup/1panel.md  2 KB
setup/agents-api-and-embedding.md  6 KB
setup/docker.md  2 KB
setup/models-and-ollama.md  2 KB
setup/offline-installer.md  3 KB
setup/openclaw.md  4 KB
setup/workbuddy.md  2 KB

8 个文件，共 27 KB，以 zip 压缩包下载。