EvoAgent——面向一流学科建设的学科垂类大模型与创新应用开发产品系统

本项目面向教育科研、企业知识管理与复杂业务协作场景。当前用户在课题研究、政策分析、文献整理、方案设计和质量审查过程中，普遍面临资料分散、检索结果不完整、AI回答缺少依据、多个工具无法协同以及数据安全边界不清晰等问题。项目通过本地化多Agent协作、知识库检索和安全权限治理，将任务规划、资料研究、内容生成、事实核验与成果归档连接成完整流程，提高专业任务的执行效率、结果可信度和知识复用能力。

项目包含Agent工厂、可视化工作流、学科知识库、进化实验室、扩展与模型、安全治理、用户与感知、运行总览等核心模块。用户可以创建和分组管理Agent，配置模型接口、工具、Skill、MCP服务、知识库及安全策略；通过可视化画布组合Agent节点和知识库节点，执行多Agent并行协作；支持PDF、Word、文本等资料导入、智能分块、向量检索、引用溯源和重新向量化；支持多个Agent并发对话、浮窗运行、文档分析与任务后台执行。同时提供登录注册、Token用量统计、用户画像、回复风格设置、Agent评测进化、审批审计和本地文件访问控制。

项目采用前后端与桌面端一体化架构。前端基于Vue 3、TypeScript和Pinia实现响应式管理界面、浮动对话窗口及可视化工作流画布；桌面端使用Tauri封装，支持Windows本地运行和快捷方式启动。后端基于FastAPI、SQLAlchemy与SQLite构建，负责Agent调度、工作流执行、用户认证、知识库管理、用量统计和审计记录。知识检索采用文档清洗、语义分块、向量检索与关键词召回融合方案，保留原文片段和来源引用。Agent运行时统一接入模型API、exec命令、Skill、MCP和知识库，并通过只读、工作区、指定路径及完全访问等安全策略控制权限。项目已建立自动化测试、生产构建和桌面端打包流程。