Gaia-X Next-Generation Enterprise AI Application Platform Based on AI New Paradigm

基于 AI 新范式的新一代企业 AI 应用平台 Gaia-X

🌟 项目概览

Gaia-X 是首个基于 AI 新范式、专为企业场景设计的聊天机器人应用平台，通过创新的技术架构解决现有 AI 产品的核心痛点：

🚀 企业管理 | 🤖 MCP 协议支持 | 👥 多 Agent 协作
💻 自然语言 RPA | ✅ 人工确认机制 | 🎨 智能画布渲染

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🎯 核心痛点解决方案

痛点领域	Gaia-X 创新解决方案
缺少企业管理功能	完整的用户／权限／计费系统和 LLM API 托管
不支持 MCP 协议	首个企业级 MCP 支持
敏感操作存在风险	通过人工确认执行 ReAct 工具调用，并动态渲染
自然语言 RPA 难以实现	由大模型驱动的 RPA 自动化
多 Agent 协作能力薄弱	智能 Agent 检索和多 Agent 协作，处理复杂任务

📦 项目架构

1.1 项目总体架构

1.2 MCP 调用流程

在 Agent 调用过程中，管理中心不负责调用 MCP 工具。客户端的节点程序收到响应结果后，会统一判断是否存在函数调用；如果存在，就会调用相应的 MCP 工具执行。执行链大致如下：

graph LR
    U --> |1|C[Gaia-X Client]
    C-->|2|API[Admin Center]
    API-->|3|LLM[LLM API]
    LLM-->|4|API[Admin Center]
    API-->|5|C[Gaia-X Client]
    C-->|6|B{Function Call?}
    B -- No -->U[User]
    B -- Yes --> MCP[MCP Servers]
    MCP -->|8a. Call| H[Tool 1]
    MCP -->|8b. Call| I[Tool 2]
    H-->|8.1|C[Gaia-X Client]
    I-->|8.1|C[Gaia-X Client]
    C-->|8.2|API[Admin Center]
    API-->|8.3|LLM[LLM API]
    LLM-->|8.4|API[Admin Center]
    API-->|8.5|C[Gaia-X Client]
    C-->|8.6|U[User]
   
    subgraph Possible Nested/Iterative Calls
    H
    I
    end

1.3 客户端启动时的身份验证逻辑

由于这是一个企业级项目，客户端需要先完成登录身份验证，才能进入 Chatbot 界面。以下以 OAuth2.0 为例（其他逻辑类似），身份验证流程如下：

sequenceDiagram
    participant C as Client Program
    participant A as Admin Center
    participant O as OAuth2.0 Server
    participant U as User

    C->>A: Request authentication page (non-OAuth2.0 login page)
    A->>A: Check current login status
    alt Not logged in
        A->>O: Redirect and open OAuth2.0 login page
        O->>U: Display login interface
        U->>O: Submit credentials for login
        O->>A: Return authentication result (e.g., Token)
        A->>A: Generate JWT after verifying Token and update login status
    else Already logged in
        A->>U: Display authorization button
    end
    U->>A: Click authorize
    A->>C: Redirect back to client and pass authorization information (gaia://oauth-callback?code=xyz)
    C->>C: Client completes login process

流程说明：

1. 客户端向管理中心请求身份验证页面；
2. 管理后台判断用户的登录状态；
3. 如果用户尚未登录，则重定向到 OAuth2.0 登录页面；
4. 用户在 OAuth2.0 登录页面提交凭据，登录成功后返回身份验证结果；
5. OAuth2.0 登录后，重定向回管理后台并附带身份验证信息，生成 JWT 并更新登录状态；
6. 用户点击授权按钮，管理后台重定向回客户端，完成登录。

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2. 核心功能（部分功能仍在开发中）

2.1 MCP（Model Context Protocol）支持

• 支持集成任意社区 MCP Servers。
• 通过企业管理中心统一管理所有 MCP Servers。
• 所有 MCP Servers 均在客户端的隔离沙箱环境中运行，确保运行安全和数据隔离。
• 独立的 MCP Server 展示页面（类似官方 MCP Inspector 的效果）

2.2 多 Agent 智能协同

• 支持基于任务编排或 RAG 的智能协作，无需手动选择 Agent 或工作流，即可自动完成复杂任务。
• 内置用于计算机操作、Python 编程、网页浏览等任务的关键 Agent。

2.3 新范式无限画布

• 多 Agent 对话中的每个 Agent 流程都是一个独立画布，并自动生成摘要作为永久记忆。
• 支持常见的 Artifacts，包括但不限于：
  • SVG、HTML
  • Mermaid、Echarts、PlantUML
• 支持 MCP 工具动态渲染表单，允许用户交互式修改并控制提交内容。
• 支持执行 Python、TypeScript、HTML 等代码

2.4 智能计算机操作

• 集成 Claude Sonnet 3.5+、智谱 CogAgent、字节跳动 UI-TARS、OpenAI computer-use 等模型。
• Agent 可自主执行任何计算机操作。

2.5 文本选中分析

• 支持在任何软件界面选中文本后自动显示 Agent 工具栏，可即时使用翻译、文案生成等功能。

2.6 企业管理中心

• 统一认证与用户管理：支持 OAuth 2.0、LDAP、钉钉、飞书等认证方式。
• 统一模型与工具管理：在后端集中配置并管理授权。
• 配额管理：精细控制用户配额和 API 配额。
• 企业内部应用生态：MCP 市场、Agent 市场、应用任务市场（用于特定复杂任务）等。
• 业务报表：全面分析用户、模型和 Agent 使用情况的数据报表。

2.7 第三方 Agent 集成

• 原生支持集成 Dify、Coze 等第三方 Agent 平台，并统一管理授权。

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3. 技术栈

3.1 客户端

客户端采用基于插件的设计，后续将采用类似 VS Code 的微内核插件架构，以支持任意扩展。

• 框架：Electron + React
• LLM UI：Ant Design X
• 文本选中监控技术：C++（Windows）、Objective-C（MacOS）

3.2 管理后台

客户端仅提供交互式 UI，并负责 MCP 管理与执行，不会实际调用模型。模型调用和工具调用由后端实现，但后端不负责 MCP 工具的具体执行。

• 大模型交互：Eino 框架 + 自研 Multi-Agent
• 管理界面：Ant Design Pro（重构 GVA 前端页面代码，以统一技术栈）
• API 服务：golang + Gin（基于 GVA 框架）

3.3 MCP 服务

• 在独立沙箱环境中运行
• 支持使用 Python 和 TypeScript 实现

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4. 模型选择参考

• 计算机操作模型：Claude Sonnet 3.5+、CogAgent、UI-TARS、OpenAI computer-use
• ReAct 推荐模型：Claude Sonnet 3.5+、GPT 4o（DeepSeek v3 模型表现较差，不建议用于关键任务）

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5. 致谢

• 管理后台 API 基于 Gin-Vue-Admin 构建，大幅减少了基础管理后台的开发工作。

• 字节跳动的 Eino 是少数基于 golang 的大模型应用开发框架之一，解决了基础模型集成和 Agent 相关问题。

• 我们使用 Ant Design Pro 重构了 Gin-Vue-Admin 的前端页面，统一了管理后台和客户端的 UI 框架，降低了社区开发难度。

• 我们基于 Eino 进行了大量二次开发，包括集成常见模型提供商和 Multi-Agent 架构。二次开发后，我们将其发布为 Eino-X。

• 为解决在普通用户客户端上运行 MCP Servers 的问题，我们在 mcp-runtime 项目中打包了嵌入式二进制 MCP 运行时环境（支持 MacOS 和 Windows）。

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6. 许可证

本项目采用 Apache 2.0 License 许可。欢迎自定义或贡献！

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7. 社区支持

欢迎通过 Issues 提交反馈和建议。期待您参与其中，共同构建未来的企业级 AI 应用生态。

🎉 感谢您关注并支持本项目！