ragent

by nageoffer · Java · ★ 1,840

企业级 Agentic RAG 智能体 - 全链路覆盖文档解析、多路检索、意图识别、问题重写、会话记忆、MCP 工具调用与深度思考。面向真实业务场景，从 0 到 1 完整工程实现。

#agent#agentic-rag#ai#llm#mcp#rag#springai

Install

git clone https://github.com/nageoffer/ragent.git

Claude Desktop config

Add this to your claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "ragent": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:nageoffer/ragent"
      ]
    }
  }
}

From the README

后端程序员转型 AI 工程师的第一站       Ragent 是一个企业级 Agentic RAG 平台，覆盖从文档入库到智能问答的完整链路。 - **多路检索**：多渠道并行检索，去重重排兼顾精准与召回。 - **意图识别**：树形多级分类，置信度不足主动引导澄清，扩展模型、提示词、topK 等核心参数。 - **模型引擎**：模型调度、首包探测、健康检查、自动降级，模型故障不影响服务。 - **MCP 集成**：非知识类意图自动提参调用业务工具，检索与工具无缝融合。 - …… 生产落地智能体会踩的坑，这里都有对应方案，一套经过真实场景锤炼的工程实践，系统补全 RAG / Agent / MCP 等知识，面试写进简历聊得起来。 > 觉得不错？先点个 Star 收藏，所有链接都会在新标签页打开，不会离开本页 👇 |   | 链接 | 说明 | |:---:|:---|:---| | 📖 | 官网文档 | Ragent AI 完整文档 | | 🚀 | 在线体验 | 无需部署，直接体验 Ragent AI | | ⚡ | 快速启动 | 本地搭建 Ragent AI 前后端项目 | | 📝 | 简历怎么写 | 项目如何写到简历上 | | 💡 | 为什么不用 Spring AI…

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