核心概念

FastGPT 构建于清晰的领域模型之上。理解应用、知识资产、扩展工具与运行权限之间的协作关系，有助于构建稳定可维护的企业级 AI 系统。

系统全景拓扑

FastGPT 将各类实体划分为配置态、运行态与持久化存储层：

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应用实体体系

在 FastGPT 中，应用（Application） 是面向最终用户或外部系统交付体验的完整逻辑单元。

应用形态分类

• 对话 Agent（Chat Agent）：围绕单一对话模型构建的线性问答助手，依托系统指令、上下文记忆与关联知识库直接响应用户提问。
• 对话 Agent V2（Chat Agent V2）：具备动态规划与自主工具调用能力的高阶智能体，基于 ReAct 循环评估任务目标、选择工具集并完成复杂推理。
• 工作流（Workflow）：在可视化画布上通过节点与有向连线编排的确定性处理管道，掌控数据转换、条件分支与批处理逻辑。

版本生命周期与快照

• 草稿版本：开发者在工作台进行编辑、测试的即时配置。系统支持自动保存与手动保存草稿记录。
• 发布版本（Published Version）：经过测试验证并明确发布的配置基线。发布操作会将当前配置同步给整个团队，同时更新所有发布渠道的应用版本。
• 发布渠道（Publishing Channel）：对外暴露应用能力的访问通路，包括免登录窗口、嵌入式聊天挂件与 OpenAPI 密钥等。MCP 服务在工作台侧栏的“MCP 服务”入口单独配置。

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知识资产体系

知识库（Knowledge Base） 是经由统一处理链路结构化组织的信息资产库，为应用提供检索增强生成（RAG）的事实依据。

三层资产拓扑

1. 知识库：顶层管理单元，定义了全局适用的向量模型、全文检索策略与团队协作权限。
2. 集合（Collection）：知识库内部的组织单元，界面中显示为文件（数据集）与文件夹。文件（数据集）负责承载具体文档、网页或空白数据集；文件夹负责组织与嵌套子项。
3. 数据块（Data Chunk）：经由切分与格式化后独立维护的最小知识单元。每个数据块关联一个或多个检索索引。

双引擎索引机制

知识库支持向量检索与全文检索双重索引：

• 向量索引（Embedding Index）：通过向量模型提取语义特征，擅长处理同义表达与意图匹配。
• 全文索引（Full-Text Index）：基于分词与 BM25 算法进行精确词项匹配，保障专有名词与编号的高精度召回。
• 重排器（Rerank）：多路召回后对候选数据块进行统一相关性二次打分，输出最贴近问题的精选上下文。

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扩展能力与工具生态

FastGPT 通过模块化机制连接外部系统与代码能力：

• 工具（Tool）：输入与输出契约明确的单一可调用函数。相关操作由 工具集（Tool Set） 进行连接配置与统一鉴权。
• 工作流工具（Workflow Tool）：带有明确入参和出参定义的完整工作流，既支持在画布中独立触发，也支持挂载至 Agent 成为子任务执行单元。
• 技能（Skill）：包含指令、模板与支持文件的独立版本化能力包，在代码执行沙箱中加载并向 Agent 提供专项执行能力。
• MCP 工具（MCP Tool）：通过 Model Context Protocol 协议由外部服务向 FastGPT 暴露的扩展能力。
• MCP 服务（MCP Service）：FastGPT 将自身的应用与知识库作为工具端点，向外部客户端暴露的协议服务。

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权限与安全上下文

系统在组织与资源两个维度实行严格的访问控制：

• 团队管理（Team Management）：划分租户隔离边界。团队成员分为所有者、管理员与普通成员。
• 资源协作者权限（ACL）：细粒度控制特定应用、知识库的权限等级，划分为读权限、写权限和管理员三级；应用的读权限显示为“仅对话”，并可额外授予“查看对话日志”。
• 平台运营管理（Platform Administration）：由平台 Root 管理员维护全局模型目录、租户额度配额与基础设施状态。
• 身份代理（Identity Proxy）：外部集成或发布渠道代表团队内指定活跃成员发起请求的授权模式，根据该成员的个人权限解析会话数据。

下一步

• 选型实践：查阅 选择应用类型。
• 构建应用：从 快速上手教程 展开首个实验。
• 深入知识库：学习 知识库生命周期管理。