FedRAG 开源：多智能体 RAG 系统问答 725 份美联储文档

atahanuz 在 GitHub 发布 FedRAG，一个多智能体 RAG 系统，可对 725 份美联储文档（PDF、网页、Word、Excel、CSV 五种格式）问答，并对其中的 978 张表运行 SQL，同时搜索网页和拉取 FRED、ECB、Yahoo Finance 实时市场数据。系统由 planner 路由并拆分并行任务，四个 ReLoop 专家智能体使用 19 个工具，writer 为每个事实加内联引用，fact-checker 校验后返回答案。全部模型为开放权重并自托管在单张 A100 80GB 上，用 vLLM 服务 Qwen3.8-27B（FP8）、Qwen3-Embedding-8B 和 Qwen3-Reranker-4B，混合检索采用 BM25 与稠密检索加倒数排名融合。