ZGI

项目简介 ZGI（ZGI Agent Runtime）是一个开源可自托管的 AI Agent 运行时平台，将 Agent 配置、可视化工作流编排、高级检索、结构化数据、模型路由、可复用技能和沙箱执行整合在同一个工作区中。团队可基于 ZGI 从原型快速迁移到生产环境，真正让 AI Agent 完成实际工作，而不只是对话回复。GitHub 仓库提供了完整的前后端代码，支持企业自行部署和二次开发。

核心功能（≥5条） Agent 应用配置：绑定指令、模型、记忆、知识库、文件输入、技能和工作流，一键发布为 WebApp、API 或内部调用。 可视化工作流编排：画布式编排 LLM 调用、条件分支、循环、审批节点、人工确认、HTTP 请求、数据库操作、代码执行和定时任务。 高级检索系统：语义检索 + 全文检索 + 混合检索 + 知识图谱检索，支持 Rerank 排序，保证 Agent 只访问授权知识和数据。 模型网关：统一接入全球和国内主流模型（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Qwen 等），按质量、成本、可用性或区域自动路由切换。 沙箱执行环境：工具调用和代码在隔离沙箱中运行，会话结束数据清空，有效防御提示注入攻击。 运行时技能市场：内置可直接调用的运行时技能，无需重复配置即可为 Agent 赋予开箱即用的能力。 数字员工（Xiao Z）：具备持久身份、跨渠道记忆、主动监控和异步执行能力的数字员工，即将支持邮件和即时通讯集成。

技术实现（≥200字） ZGI 的技术架构分为四层递进：构建层（Build）提供可视化画布，支持拖拽式编排 Agent 指令和工作流逻辑；连接层（Connect）通过标准适配器接入各类模型提供商（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、通义千问等）、向量数据库、全文检索引擎和文件系统；执行层（Execute）运行在沙箱隔离环境中，工具调用和代码执行均受超时和资源限制约束，防止越权操作；运营层（Operate）记录完整运行日志、支持权限细粒度控制和批量回归测试。整体技术栈围绕"可观测、可治理、可审计"三大原则设计，适合对数据安全有较高要求的企业环境。平台代码开源，企业可完全掌控底层逻辑，满足信创和私有化部署需求。

快速上手（≥4步） 准备环境：确保已安装 Docker 和 Docker Compose，推荐 4 核 8 GB 以上配置。 克隆仓库：git clone https://github.com/zgiai/zgi && cd zgi 启动服务：docker-compose up -d 启动 ZGI 平台及相关组件 访问界面：浏览器打开 http://localhost:3000，进入 Agent Studio 开始构建你的第一个 Agent 绑定模型：在设置中配置模型 API Key（支持 OpenAI / Anthropic / DeepSeek 等） 创建 Agent：填写名称、指令，选择模型和知识库，绑定所需技能 发布并测试：发布为 WebApp 或 API，进行批量测试验证效果

适用人群 需要将 AI Agent 落地到业务流程的中小企业技术团队；对数据安全有要求、必须私有化部署的金融、政务和大中型企业；已有内部知识库和数据库、希望用 AI 盘活这些资产的组织。

开源协议 Apache-2.0

官网链接 https://github.com/zgiai/zgi