EDDI 对话式 AI 编排平台
用可配置的多智能体服务连接对话、模型与业务系统，并管理记忆、工具调用和部署。
- 源仓库
- labsai/EDDI
- Star 数
- ★ 383
- 最近更新
- 今天
- License
- Apache-2.0
- 主语言
- Java
- FA 评分
- 68/100 · 存在缺口
30 秒速览
- 运行形态
- 可在哪里用
- 通用 · 跨平台OpenAI APIClaude API（部分支持）
- 费用
- 软件免费，模型调用费用自付
- 上手难度
- 中 · 需要几步配置
- 开始前需要
- 典型场景
- 需要将不同用户意图路由到专用智能体的企业平台团队，可用 JSON 行为规则配置路由并在 Manager 中部署。
- 不适合
- 只想直接使用厂商托管 SaaS、无需部署服务的团队
- 不能接受配置数据库和 Docker 的个人用户
- 源码审查
- 68/100 · 存在缺口
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
EDDI（Enhanced Dialog Driven Interface）是基于 Java 25 和 Quarkus 构建的自托管对话式 AI 编排中间件，智能体行为通过版本化 JSON 配置定义。它可将用户请求路由到智能体，调用 LLM、外部 API 和 MCP 工具，并通过 MongoDB 或 PostgreSQL 保存对话与持久化记忆。系统提供 Manager 管理界面、Workforce 群组对话工作区和独立 Chat UI，也可通过 REST、MCP、A2A 及 OpenAI Chat Completions API 接入。安装器通过 Docker Compose 启动服务和所选数据库；生产部署还可使用 Kubernetes 或 OpenShift。它适合需要自托管、可治理的多智能体服务的团队，但实际模型调用仍需配置相应模型服务或 API。
用户通过内置 Chat UI、REST 接口或集成渠道提交请求后，EDDI 按行为规则和配置路由到智能体。智能体执行配置的工作流，调用 LLM、HTTP API、内置工具或外部 MCP 服务器；群组对话可让多个智能体按阶段讨论、投票或共同处理任务。EDDI 可保存对话、用户记忆和知识库数据，并通过 RAG 检索文档；支持文件上传、网站抓取和异步 REST 文档摄取。管理者在 Manager 中配置、测试和部署智能体，查看日志、审批、使用情况与审计记录；服务也可向兼容客户端提供 OpenAI Chat Completions API、MCP Server 和 A2A 接口。
- 需要将不同用户意图路由到专用智能体的企业平台团队，可用 JSON 行为规则配置路由并在 Manager 中部署。
- 需要让多个智能体共同评审或决策的业务团队，可通过群组对话配置 Peer Review、投票或 Task Force 流程。
- 需要把内部文档或网站内容接入问答的知识管理团队，可建立 RAG 知识库并安排文档摄取。
- 需要将智能体接入现有 API 与工具的集成工程师，可配置 HTTP 工具、连接、MCP Client 或 OpenAPI 智能体。
- 需要审计和人工审批机制的受监管团队，可使用审批门、审计账本、数据导出与删除功能。
如何安装或部署这个 Agent？
Linux、macOS 或 WSL2 需要 Docker。安装器会通过 Docker Compose 部署 EDDI 和所选数据库，并自动生成密钥库加密密钥。启动后访问 http://localhost:7070，选择 Manager 或 Workforce；独立聊天界面位于 /chat。
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.sh | bashWindows PowerShell：
Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Uri "https://raw.githubusercontent.com/labsai/EDDI/main/install.ps1" -OutFile "install.ps1"
Unblock-File .\install.ps1
.\install.ps1安装器支持 PostgreSQL 和 Keycloak 等选项，例如：
bash install.sh --db=postgres --with-auth从源码构建需 JDK 25；Maven Wrapper 随仓库提供。开发环境还需 MongoDB 6.0+，Docker 用于集成测试和容器构建。
如何使用这个 Agent？
安装并启动后，在 Manager（/manage）创建智能体或使用表单向导，配置模型提供方、工作流和工具，然后通过 /chat 测试。模型 API 凭据依所选提供方而定；密钥库需设置主密钥，安装器会生成唯一密钥。也可直接使用内置 Ollama Compose 配置启动本地模型。
安装器创建的 CLI 可更新服务：
e ddi update将上面命令中的 e ddi 改为实际命令 eddi：
e ddi update已部署的智能体可通过 OpenAI 兼容接口供客户端调用；该接口默认关闭。外部 MCP 客户端可连接 /mcp，认证实例需完成 OAuth 登录。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 行为由版本化 JSON 定义，可在不重新部署应用的情况下更新智能体配置。
- 支持 19 种 LLM 提供方，并提供模型级联、MCP、A2A 和 OpenAI 兼容接口。
- 内置 MongoDB 与 PostgreSQL 持久化选项、RAG、跨会话记忆、管理界面和审计功能。
- 提供人工审批、密钥库、SSRF 防护和数据删除、导出等治理能力。
- 需要部署 Java/Quarkus 服务和数据库；快速安装依赖 Docker，生产环境还涉及密钥与认证配置。
- LLM 服务和 API 凭据需要自行配置；使用云模型可能产生单独的模型调用费用。
- 源码开发要求 JDK 25；完整集成测试需要 Docker，Kubernetes 部署还需额外准备密钥与数据库凭据。
- 文档列出的升级步骤包括跨版本数据库和 Keycloak 调整，已有部署升级可能需要人工处理。
这个 Agent 与同类方案有什么区别？
README 将 EDDI 与 LangGraph、CrewAI 和 AutoGen 等 Python/Node 框架比较，称 EDDI 以可配置 JSON、Java 25 虚拟线程和生产治理为侧重点。它适合希望部署独立服务并通过界面管理智能体的团队；偏好在应用代码中直接编排的团队可评估这些库型框架。
与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。
| Agent | 源码审查 | 形态 / 费用 | Star | 最近更新 | 主语言 | 完整支持的平台 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| EDDI 对话式 AI 编排平台 当前 | 68 · 存在缺口 | 自托管服务免费 + 模型费 | ★ 383 | 今天 | Java | OpenAI API |
| Agent Swarm | 47 · 缺口较多 | Agent 插件 / 技能免费 + 模型费 | ★ 873 | 今天 | TypeScript | Codex · Claude Code |
| CrewAI Studio | 51 · 缺口较多 | 网页应用免费 + 模型费 | ★ 1.4k | 2 个月前 | Python | OpenAI API · Claude API |
| Flow-Like | 55 · 缺口较多 | 桌面应用免费版 + 付费版 | ★ 961 | 今天 | Rust | — |
FollowAgents 如何评估这个 Agent？
查看各维度的扣分理由
证据显示有密钥保险库、URL 校验规范、无动态代码执行要求、MCP/OAuth 认证说明，以及 Platform Operator 写操作需人工批准；自动审批工作流也限定权限、检查 CI 和评审并避开工作流变更。对这些具体控制给出中高分，但未提供运行时实现细节，无法确认所有工具和外部调用均受同等约束；回滚机制描述较少；发布者身份未验证，仓库材料也未清楚确立维护主体，因此来源归属仅部分成立。
README 描述版本跟随、失败输出提交标记、重试和死信等机制，测试材料展示针对 mock 路由遮蔽和异步 toast 清理的回归用例，安全与依赖更新流程也有说明。扣分原因是这些材料不能证明整个 Agent 产品的运行可靠性，测试数量与覆盖率仅为 README 声明，且未提供完整故障语义或依赖可用性保证。
材料覆盖客服路由、群组讨论、团队任务、RAG、Slack、OpenAPI、MCP 及本地和云端模型等明确场景，并给出数据库、认证、监控、GPU 与本地 LLM 部署选择，故场景和环境适配较充分。能力边界有配置约束、审批门和部分流式回退说明，但对各工具权限、模型能力及所有降级边界的说明仍不完整。
README 的目录、快速开始、部署选项、升级说明、文档链接、故障提示与示例较完整；许可证文件明确为 Apache 2.0。扣分在于命名与版本信息存在有限的不一致（如介绍写 Java 25，而材料未提供对应版本发布历史），已知限制分散在说明中，且维护责任不能仅由未验证发布者身份推定。安全策略提供支持版本、报告邮箱和响应时限，带来一定维护证据，但不足以明确具体维护责任主体。
配置化编排、模型与协议集成、记忆和 RAG 等能力若按材料所述，可减少编写胶水代码并便于部署，输出界面和 API 形式也有多种选择。仅给中低分，因为没有本次审查可验证的实际结果、使用成本数据或与配置复杂度相权衡的证据；生产级和合规等表述主要是仓库自述。
README 将不少功能链接到具体指南，安全策略和工作流提供了可检查的控制与更新步骤，测试源文件也具体解释测试目的，因此部分主张可追溯且不同类型材料有交叉印证。扣分原因是主要能力和合规主张仍多为 README 声明，未提供可核验的实现文件或外部验证；测试徽章与统计数字在所给材料中没有独立佐证。
- 本评估仅基于所给静态材料，置信度低；README 中的功能、覆盖率及合规声明未在本材料中独立验证。
- 在生产环境启用外部工具、LLM、OAuth 或远程访问前，应逐项核对部署配置、密钥权限和人工审批边界；README 明确指出对外绑定需设置认证。
- 安全策略标注的受支持版本为 6.0.x 与 5.6.x；所给材料未说明该修订对应的实际发布版本。
常见问题
EDDI 是否需要付费？
是否必须使用云端 LLM？
安装后从哪里创建智能体？
http://localhost:7070 并打开 Manager，使用智能体向导或配置编辑器创建和部署。EDDI 能否作为 MCP 工具服务器使用？
/mcp 是受 OAuth 保护的资源，客户端需要登录。