GitHub 仓库 letspurify-ux/llm_agent 发布 Rust 企业知识问答 LLM Agent
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letspurify-ux 在 GitHub 仓库 llm_agent 中发布了一个企业内部知识问答 LLM Agent，后端用 Rust（axum）实现，基于 MnemoArc 问答模式运行时，支持语义搜索、知识文档读取、Oracle 查询、项目源码检索和 MCP 工具扩展。一个服务器对应一个角色，名称、角色指令和工具在设置页配置；管理库为 MariaDB，查询目标为 Oracle，LLM 兼容 OpenRouter / vLLM / Ollama 等 OpenAI 接口（需支持 tool calling）。对话上下文按 bundle 单位管理，超过 high_water（90%）后从最旧 bundle 清理至 low_water（50%）；查询结果按 step 编号保存，模型仅输出引用，表格与图表由前端填充。
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报道时间线
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- GitHub · 去对齐工具与仓库精选letspurify-ux/llm_agent：基于 Rust 的企业知识问答 LLM Agent 仓库
GitHub 仓库 letspurify-ux/llm_agent 发布了一个企业内部知识问答 LLM Agent，后端用 Rust（axum）实现，基于 MnemoArc 问答模式运行时，支持语义搜索、知识文档读取、Oracle 查询、项目源码检索和 MCP 工具扩展。一个服务器对应一个角色，名称、角色指令和工具在设置页配置；管理库为 MariaDB，查询目标为 Oracle，LLM 兼容 OpenRouter / vLLM / Ollama 等 OpenAI 接口。对话上下文按 bundle 单位管理，超过 high_water（90%）从最旧 bundle 清理至 low_water（50%），查询结果按 step 编号保存，模型仅输出引用由前端填充表格与图表。
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