一、开源项目简介

AgentDesk

开源的 AI Agent 客服系统，支持知识库问答、人工接管、工单闭环和私有化部署。

面向需要同时处理在线咨询、知识库问答、人工协同和服务跟踪的团队。它不是把 LLM 接进聊天框，而是一套围绕客服场景设计的 AI Helpdesk 基础系统。

二、开源协议

使用Apache-2.0开源协议

三、界面展示

产品预览

客户侧在线咨询、客服工作台、知识库、模型配置和 AI Agent 编排都在同一套系统中完成。

客户侧在线咨询

客户可以在 Web 聊天页中直接发起咨询。AI Agent 会先接待，基于知识库回答问题；当用户明确要求人工介入时，会触发转人工确认流程。

客服工作台

客服工作台支持会话列表、消息处理、AI 转人工、客服回复、会话标签、关联客户和工单信息查看，适合客服日常接待使用。

知识库与 AI 配置

知识库 FAQ

AI Agent 配置

知识库用于沉淀 FAQ、文档和可检索内容；AI Agent 可以绑定模型配置、知识库、Skills 和工具能力，形成面向具体客服场景的智能客服实例。

模型配置

模型配置支持 OpenAI-compatible 接入方式，可分别配置大语言模型、向量模型和重排模型，并管理上下文、输出、超时、重试和启用状态。

四、功能概述

为什么选择它

AI 先接待

让 AI Agent 优先处理常见问题、标准流程和知识库问答。

知识约束回答

通过 RAG 和 Answerability Gate 判断知识片段是否足以回答，减少超出知识库范围的乱答。

自然转人工

当知识库不足、用户明确要求或流程需要人工确认时，进入人工接管。

会话到工单闭环

在线会话、客服接待、工单创建、状态流转和处理记录在同一套系统里完成。

适合二次开发

后端使用 Go，前端使用 Next.js，支持 Skills、MCP 和 OpenAI-compatible 模型接入。

可私有化部署

支持 SQLite / MySQL 和 Qdrant，适合本地体验、内网部署和企业自托管。

核心能力

AI Agent 客服

AI 优先回复，支持兜底、确认、工具调用和人工协同。

在线会话系统

支持访客会话、消息收发、未读状态、会话分配、转接和关闭。

客服工作台

客服可接管会话、回复用户、转接同事、关联客户和创建工单。

知识库 RAG

支持知识库、文档、FAQ、切片、向量检索、检索日志和质量分析。

Answerability Gate

判断检索内容是否足以支撑回答，不足时返回兜底提示并建议联系人工。

工单系统

支持从会话创建工单、分类、指派、状态流转、进展记录和闭环处理。

客服组织管理

支持客服档案、客服组、排班和自动分配能力。

AI 扩展能力

支持 Skills、MCP 调试和外部工具接入。

多入口接入

提供管理后台、客服工作台、客户侧 Web 页面和嵌入式 SDK。

适用场景

官网在线客服

SaaS 产品支持

AI + 人工混合接待

企业内部服务台

售后、报障、投诉和运营支持

需要知识库问答与人工协同的客服团队

五、技术选型

技术栈

Backend：Golang + Gin + GORM + github.com/mlogclub/simple

Frontend：Next.js 16 + React 19 + shadcn/ui + Tailwind CSS

Database：SQLite / MySQL

Vector DB：Qdrant

AI：OpenAI-compatible LLM / Embedding + RAG + Skills + MCP

项目结构

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.
├── cmd/                    # server / migration / generator / testdata
├── internal/
│   ├── bootstrap/          # 启动、路由、数据库和迁移初始化
│   ├── builders/           # model / 聚合结果到 response DTO 的映射
│   ├── handlers/           # dashboard / api / third HTTP handlers
│   ├── middleware/         # Gin middleware
│   ├── migration/          # 幂等数据迁移
│   ├── models/             # GORM models
│   ├── repositories/       # 数据访问层
│   ├── services/           # 业务编排和事务边界
│   ├── ai/                 # LLM / RAG / Runtime / Skills / MCP
│   └── pkg/                # config / dto / enums / httpx / utils 等基础包
├── web/                    # Next.js 前端工程
│   ├── app/dashboard/      # 管理后台与客服工作台
│   ├── app/support/        # 客户侧接入和聊天页面
│   ├── components/         # React 组件
│   ├── lib/                # API client、SDK 源码和工具函数
│   └── public/sdk/         # 构建后的嵌入式 SDK
├── config/                 # 配置文件
├── docker/                 # Docker 配置
└── docs/                   # 项目文档

常用命令

bash
make dev            # 同时启动后端和前端开发服务
make run            # 构建前端 SPA 后启动后端
make run-go         # 启动后端，自动确保 SPA 已构建
make web-dev        # 启动前端开发服务
make build          # 构建前端 SPA 和当前平台 Go 二进制
make build-linux    # 构建 linux/amd64 二进制
make release        # 构建常用平台二进制
make web-build-spa  # 构建 web 静态 SPA 和嵌入式 SDK
make test           # 运行 Go 测试，自动确保 SPA 已构建
make check          # 运行 Go 测试、前端 typecheck 和 lint
make generator      # 执行代码生成
make enums          # 生成前端枚举
make migration      # 执行 migration
make testdata       # 初始化中文演示/测试数据
make testdata TESTDATA_LANG=en  # 初始化英文演示/测试数据

AI Agent 工作流

正在渲染 Mermaid 图表…

业务闭环

正在渲染 Mermaid 图表…

Docker 镜像

如果只需要构建应用镜像，可以自行准备 MySQL 和 Qdrant，并挂载配置文件：

bash
docker build -t mlogclub/agent-desk .
docker run --rm -p 8083:8083 \
  -v $(pwd)/docker/agent-desk.yaml:/app/config/config.yaml:ro \
  -v agent-desk-data:/app/data \
  mlogclub/agent-desk

Compose 使用 docker/agent-desk.yaml 作为容器内配置，应用会通过 Docker 内部服务名访问 mysql 和 qdrant。

开源定位

AgentDesk 适合作为以下方向的开源基础项目：

AI 客服系统
AI Helpdesk / AI Support Platform
RAG 可回答性判定 + Human Handoff 的落地样板
面向企业场景的 AI Agent 应用框架

如果你在寻找一个以 AI Agent 为中心，而不是仅仅把 LLM 嵌进聊天框的客服系统，这个项目就是为此设计的。
https://github.com/huabeitech/agent-desk

国内6个免费AI API

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