开源项目 TaiXu-Admin 发布了 V0.1.2 版本，把 LLM、RAG 和 Agent 这三个能力揉进了一个后端。
这次更新主要补了三块：
文档和知识库打通了，能直接解析大模型 Wiki，并新增 LLM Wiki 搜索。
代码热替换机制（HCP）跑通了，改完文件不用重启。
知识库和图谱支持自定义重配，历史记忆刷新，RAG 和 Agent 的运行时异常也处理了。这几处改动让多智能体在线跑得更稳。
架构上前后端分离，后端用 Python 和 Flask 搭 RESTful API，前端用 React 和 Umi 模板，组件库是 Ant Design。数据层分了三块：Qdrant 存向量做语义搜索，Neo4j 存实体关系做图推理，PostgreSQL 存用户、日志和业务配置。
底层依赖 LangChain 搭流程，靠 LangGraph 跑状态驱动的多智能体。这套东西目前能覆盖的市场主流方案，大概分成这几类：
RAG 模式里，原生 RAG、多查询、检索融合、子问题分解这些基础策略都有。
高级招数包括 HYDE 假设性文档嵌入、逻辑与语义路由、查询改写、多表示法、层次化索引 RAPTOR。
安全机制做了纠错、自检和自适应代理，给检索过程织了张安全网。
特殊模式支持 GraphRAG、BM25 关键词搜索、混合 RAG、K-means 聚类和最大边际相关性 RAG。
Agent 部分，推理和执行有 ReAct、ReWOO 免观察推理、规划与执行，大模型侧支持 LLM 编译、反思和自我发现，搜索编排则覆盖了智能树搜索、监督式、协作式及分层式多智能体。
部署依赖分两块：前端 npm 或 yarn，后端 pip 或 poetry。启动前得装 Qdrant、Neo4j 和 PostgreSQL。只想尝鲜核心模块，能跳过 Qdrant 和 Neo4j 简化配置。
访问地址是 localhost:8000，默认用户名密码都是 admin。
