UniEmployee 数字员工平台

关于 UniEmployee

UniEmployee 是一套面向企业的数字员工构建与运行平台：把专业员工的工作经验、业务流程和判断标准，固化为可随时上岗、可配置、可审批、可观测的 AI 数字员工。通过 Employee → Workflow/SOP → Skill → Connector → Tool 五层能力模型，把大模型编排成能独立承担客服、销售、数据分析、HR 等岗位工作的组织生产力，而不是零散的个人效率工具。

核心亮点

• 🧑‍💼 数字员工构建与管理：人设、模型、技能、工具、知识库、SOP、连接器全部页面化配置，运行时以目录库为准；内置 5 个示例员工（客服 / 数据分析 / 销售顾问 / HR / 经营分析），支持软删除与恢复。
• 🧩 流程型技能与 SOP：技能以 SKILL.md 规程沉淀（含触发条件与执行步骤），播种进 Store 供模型按需查阅，不凭记忆跳过；关键业务流程可用 StateGraph 状态机固化（含人工审批节点），保证多步流程准确执行。
• 📚 企业知识本体：知识按主题、规则、规程与来源组织为带业务语义的结构化资产，数字员工基于真实资料作答并标注来源；已接入 FAQ、产品 Wiki 与 RAGFlow 多源知识，概念类型化与检索调试持续建设中。
• 🔌 连接器与工具生态：通过 MCP 标准接入 CRM、新闻等外部系统（stdio 与 npx 两种形态），内置工单、搜索、文档生成、数据分析等原子工具，业务系统可轻松扩展。
• 🧠 跨会话长期记忆：按 (user_id, employee_id) 隔离，落盘 store.db，重启不丢；数字员工记住客户偏好并持续迭代。
• 📏 超长对话自动压缩：基于 deepagents 内置 SummarizationMiddleware，对话到达阈值（有模型上下文画像按 85% 窗口比例触发，否则按 17 万 token）时自动把旧消息折叠为摘要，完整历史落盘 /conversation_history/{thread_id}.md 可随时回读；消息一多先对旧工具参数瘦身、模型报超预算时自动压缩重试，长对话不爆上下文、不中断。
• 👀 全链路可观测：每次对话 / 审批恢复 = 一条 run，记录 LLM 与工具调用的输入输出、耗时、token 消耗，可回放定位。
• 🔐 HITL 人工审批：高风险动作触发流程中途中断，等待人工批准后自动继续，人机协同闭环。
• 📱 Web 聊天 + IM 扩展架构：当前支持平台内 Web 聊天；底层已预留多 IM 频道架构（provider 可扩展），微信 / 企业微信 / 飞书 / 钉钉等渠道接入规划中。

功能截图

数字员工对话工作台

与内置数字员工对话，流式回答并实时展示思考 / 工具调用过程；技能与知识库在运行时动态加载（SKILL.md 规程、FAQ 知识检索）。

HITL 人工审批

高风险动作（如退款）触发流程中途中断，在对话流中弹出审批卡片，等待人工批准后自动继续执行、生成退款单。

全链路可观测

每次对话 / 审批恢复 = 一条 run，逐条回放模型与工具调用：输入输出、耗时、token 消耗。

数字员工配置

人设、模型、技能、工具、知识库、SOP、连接器全部页面化配置。

资源中心

技能 / 工具 / 知识库 / SOP / 连接器统一管理，一键装配到员工。

企业知识本体

知识按业务实体与关系组织为结构化语义资产，支持查询与溯源。

会话历史

目录

• 功能截图
• 快速开始
• 核心流程
• 五层能力模型
• 企业知识本体
• 内置数字员工
• 项目结构
• 数据存储
• 配置与安全
• 测试
• 渠道接入
• 常见问题
• 路线图
• 企业落地技术支撑
• 许可证

快速开始

环境要求

• macOS / Linux / Windows，Python 3.12+
• Docker（起 PostgreSQL 数据库；已有 PG 实例可不装，见「数据存储」）
• Node.js 18+（前端开发模式需要）
• 任意 OpenAI Chat Completions 兼容的模型接口与 API Key（如 DeepSeek、OpenAI）
• 应用本身不需要 GPU，硬件要求取决于你选择的模型服务

1. 克隆并配置

git clone https://github.com/zj-unicom-ai/UniEmployee.git
cd UniEmployee
cp .env.example .env

编辑 .env，填入模型与安全密钥：

MODEL_NAME=openai:deepseek-chat
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
JWT_SECRET=请替换为足够长的随机字符串   # 可用 openssl rand -hex 32 生成

2. 安装依赖

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r backend/requirements.lock.txt   # 完全可复现

3. 生成演示数据（可选）

数据分析师（xiaoshu）与经营分析师（biz-analyzer）依赖 workspace/data/ 下的模拟经营数据集。本地体验请先生成：

python3 scripts/generate_biz_data.py   # 生成 sales_detail.csv 等 4 个演示数据集

4. 启动数据库与服务

# 起 PostgreSQL（首次启动自动建 7 个业务库；表结构由应用启动时自动创建）
docker compose up -d db
# 已有 PG 实例可改用幂等建库脚本：./scripts/init_postgres.sh

# 启动服务（单进程即可全功能，内置前端静态文件）
PYTHONPATH=backend .venv/bin/uvicorn app.main:app --reload --port 8787

前后端分离开发模式（后端热重载 + 前端 HMR）：

# 终端 1：后端
PYTHONPATH=backend .venv/bin/uvicorn app.main:app --reload --port 8787

# 终端 2：前端
cd frontend && npm install && npm run dev

Docker 一键部署：

docker compose up -d --build

5. 验证安装

curl http://localhost:8787/health

预期返回 {"status":"ok"}。打开 http://localhost:8787，默认管理员账号 admin / admin123，首次登录强制改密。

核心流程

1. 创建数字员工：设置人设、模型、岗位边界与访问范围。
2. 配置员工能力：从资源中心选择技能、工具、知识库、SOP 与连接器。
3. 发起会话：进入聊天页选择数字员工并发送消息。
4. 执行并观测：在执行记录中实时查看意图规划、工具调用、技能执行与流式回答。
5. 必要时介入：遇到审批节点时人工批准 / 拒绝，流程自动继续。
6. 持续运营：长期记忆落盘沉淀，Trace 回放定位问题，软删除便于恢复。

五层能力模型

Employee ── 数字员工（人设 / 模型 / 技能 / 工具 / 知识库 / 连接器装配）
   │
   ├── Workflow / SOP ── 状态机工作流（流程固化）与技能规程
   ├── Skill ── 技能（SKILL.md 规程 + frontmatter，播种进 Store）
   ├── Connector ── MCP 连接器（CRM / 新闻 / RAGFlow 知识库）
   └── Tool ── 原子工具（工单 / 搜索 / 知识库 / 文档生成 / 数据分析）

编译期 compiler.compile_agent() 读取员工配置，按需装配工具与连接器、播种技能内容、拼接 system_prompt，最终经 create_deep_agent() 生成可运行 agent；运行时按 (employee, user) 隔离记忆与缓存，技能与记忆通过 CompositeBackend 路由到不同命名空间。

企业知识本体

数字员工的能力上限，取决于它对业务世界的理解深度。UniEmployee 的知识体系正从"文档检索"演进为带业务语义的企业知识本体——不是"上传文档 + 向量检索"，而是把企业知识组织为规则、流程、主题、来源与角色之间的结构化语义资产：

• 概念类型化：知识按 Source Document（源文档）、Topic（主题）、Playbook（操作手册 / 规程）、Business Rule（业务规则）、Query Analysis（查询分析）等类型组织，而非平铺的文本块。
• 语义关联：一条业务规则由哪个流程定义、依据哪份源文档、服务于哪个主题，数字员工检索到的是关系网络，而不是孤立片段。
• 知识分桶：按主题 / 业务线 / 职责分桶，不同数字员工调用不同知识范围，减少跨域串扰。
• 来源溯源：回答可回到原始文档与章节切片，支持核验与审计。
• 检索调试：管理员可直接输入问题，实时查看命中了哪些知识片段、来自哪些文档、相关度如何，知识结果可治理。

当前版本已内置产品 FAQ 知识库、markdown 产品 Wiki 检索与 RAGFlow 深度知识库接入：知识按员工分配、检索结果标注来源。本体化的概念类型、语义关联与检索调试面板正在建设中。

内置数字员工

内置技能存于 backend/skills/（各含 SKILL.md 规程）。其中 frontend-design 技能基于 Matt Pocock 的开源技能库编写，按 Apache License 2.0 分发，其内独立附带原始许可证。

项目结构

UniEmployee/
├── backend/                  # FastAPI 接口、Agent 运行时、存储
│   ├── app/
│   │   ├── main.py           # 网关：SSE 流 / 审批恢复 / 鉴权 / /health
│   │   ├── compiler.py       # 编译层：EmployeeSpec → create_deep_agent()
│   │   ├── runtime.py        # agent 缓存 + checkpointer + store + 预热/失效
│   │   ├── catalog/          # catalog.db CRUD（员工/技能/工具/知识库/SOP/连接器/用户）
│   │   ├── routes/           # REST 路由（auth / conversations / admin / user / im）
│   │   ├── tools/            # 工具实现（工单/搜索/知识库/文档生成/数据分析）
│   │   ├── workflows/        # StateGraph 状态机工作流
│   │   ├── connectors/       # MCP 连接器（CRM stdio、RAGFlow）
│   │   ├── approvals.py      # HITL 审批单（持久化 + 超时拒绝）
│   │   ├── traces.py         # 执行追踪（traces 库）
│   │   ├── auth.py           # bcrypt + JWT 鉴权
│   │   └── db.py             # 数据库访问层（PG 连接池 + SQL 方言翻译）
│   ├── employees/*.yaml      # 员工种子定义（首次启动写入 catalog 库）
│   └── skills/               # 内置技能（SKILL.md + frontmatter）
├── frontend/                 # Vue 3 + Vite + Naive UI + Pinia 管理后台
├── tests/                    # pytest（夹具强制 sqlite 临时库，不碰真实数据）
├── scripts/init_postgres.sql # 建库 SQL（docker 首次启动自动执行）
├── scripts/init_postgres.sh  # 幂等建库脚本（已有 PG 实例用）
└── scripts/backup.sh         # 数据库备份（pg_dump）

数据存储

所有数据存 PostgreSQL（DB_BACKEND=postgres，连接参数见 .env 的 POSTGRES_*）。
本地快速起库：docker compose up -d db（首次启动自动建 7 个业务库，表结构由应用启动时自动创建）；
已有 PG 实例用 ./scripts/init_postgres.sh 幂等建库：

配置与安全

环境变量

安全基线

• 所有接口必须携带 Authorization: Bearer <token>，匿名请求一律 401
• 登录限流：同 (IP, 用户名) 60 秒内失败 ≥ 5 次返回 429
• JWT_SECRET 必须配置为随机长串，更换后所有已签发 token 立即失效
• admin 使用默认密码时强制首登改密；调试接口 /api/debug/memory 仅 admin
• 前端 LLM 输出经 sanitizeHtml() 消毒，防 XSS

测试

# 后端单测（夹具自动替换为临时 SQLite 库，不碰真实数据）
PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m pytest tests/ -v

# 运行单个测试文件
PYTHONPATH=backend .venv/bin/python -m pytest tests/test_catalog.py -v

慢测试（真实联网 / 浏览器）用 @pytest.mark.slow 标记，默认跳过。

渠道接入

当前支持平台内 Web 聊天，覆盖对话 / 历史 / 执行过程全链路。

平台底层已实现 IM 频道扩展架构：每个频道可配置 provider 并挂载多个数字员工，
非 Web 渠道可通过 /channels/{id}/incoming 接收外部消息、平台内统一对话，
各渠道独立鉴权、权限隔离。微信 / 企业微信 / 飞书 / 钉钉等 IM 渠道对接
正在开发中，将在后续版本发布。

常见问题

页面能打开，但数字员工不回答。

检查 .env 的模型配置（OPENAI_BASE_URL / OPENAI_API_KEY / MODEL_NAME）与模型服务网络连通性，随后查看日志定位具体错误。

没有本地 GPU 可以运行吗？

可以。应用通过 OpenAI 兼容协议调用模型服务，GPU 要求由你自行部署或使用的模型服务决定。

数据存在哪里？

全部存 PostgreSQL（docker compose up -d db 一键起库，或 ./scripts/init_postgres.sh 连已有实例）；密钥仅存 .env 不进仓库；模型 API Key 只用于出站请求，不暴露给对话。

没有 newsnow 容器，MCP 连接器会报错吗？

不会。内置 newsnow 新闻连接器默认指向本机 localhost:4444 的新闻服务，未部署时该连接器初始化失败会自动降级（仅跳过 MCP 工具，服务正常启动）。如需彻底跳过 MCP 初始化，可设置 MCP_DISABLED=1。客服/销售/HR 员工依赖的 CRM 连接器为内置 mock 服务，开箱即用。

路线图

• 多副本部署：登录限流、会话热映射、agent 缓存迁移至 Redis / 共享存储
• 企业知识本体：知识概念类型化（Topic / Playbook / Business Rule / Source Document）、语义关联、知识分桶与检索调试面板
• 回收站 UI：软删除实体可视化恢复
• 强制改密 API 层硬阻断：由中间件统一拦截默认密码账号
• 多租户隔离：启用预留的 tenant_id 字段
• 群聊与多员工协作：一个会话内多数字员工分工

企业落地技术支撑

UniEmployee 虽然开源，但真实企业落地往往涉及与业务系统的深度打通——组织账号、CRM / ERP / OA 集成、专属知识库、模型私有化部署、多租户与权限体系等。这类工作通常需要平台团队提供专业支撑。

如需企业落地咨询与技术支持，欢迎联系我们：

• 电话 / 微信：15657170299（微信同号）

我们可协助完成从调研、方案设计、系统集成到部署运维的端到端落地，让数字员工真正跑进你的业务流程。

许可证

MIT © ZJ-Unicom-AI