一年前聊过一个叫 MaxKB 的开源项目，当时它凭一套开箱即用的 RAG 能力，在 GitHub 上拿下了 17k Star，定位是“企业的最强大脑”。
转眼一年过去，这个项目的全网累计下载正式突破 100 万次，Star 数也冲到了 21K 以上。
这一年，项目团队把重心全压在了企业级智能体编排上。翻翻这一年多的版本日志，几乎每个版本都在打磨智能体编排能力——显然，团队不再满足于“装个知识库、问个问题”那个初级阶段了。
挑几个个人觉得最有亮点的更新，具体聊聊。
开源项目简介
MaxKB 的定位很清晰：让业务人员也能自己搭 AI 工作流。相比同类产品，它的最大优势就是简单。
工作流编排全靠拖拉拽完成，一行代码都不用写。平台自带工具商店和模板中心，合同审计、数据分析、公文写作、邮件推送这类高频场景，点一下就能直接套用现成的工具和模板。
大模型接入方面也做得相当到位。本地可以跑 DeepSeek、千问 Qwen、Llama 这些开源模型；在线版本则从 DeepSeek、豆包、Kimi 到 OpenAI、Claude、Gemini，主流的基本都覆盖了。
文档上传或者让系统自动爬取在线文档，剩下的拆分、向量化、RAG 流程全是自动完成。工作流编排和各种工具调用（比如 Skills、MCP 工具）在平台上点几下就能接上，复杂场景的自动化也能搞定，进而拼出业务所需的智能体。
搭建好的 AI 助手或智能体，可以零代码嵌入网站、企业微信、微信公众号、钉钉、飞书等平台，让已有系统快速长出智能交互能力。
这一年更新了啥
① 应用升级为智能体，模板中心加入
MaxKB 把应用模块直接升级成了智能体。
模板中心的实用性更是立竿见影。官方把合同审核、销售报价、CRM 查询这些高频场景打包成标准套件，点一下就能跑。从自己搭积木变成直接挑积木，省下的时间足够提前半小时收工。
安装与升级
MaxKB 的安装方式很友好，还是那套最简单的 Docker 启动方式。
Linux 操作系统：
docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 \
-v ~/maxkb:/var/lib/postgresql/data \
-v ~/python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages \
registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb:v1Windows 操作系统：
docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 \
-v C:/maxkb:/var/lib/postgresql/data \
-v C:/python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages \
registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb:v1部署完成后，浏览器访问 https://你的服务器IP:8080 即可。
默认用户名：admin，默认密码：MaxKB@123..（装完务必第一时间改密码）。
官方还准备了一系列教学视频，有需要可以自行查阅。
