FastGPT：用視覺化工作流與知識庫打造企業級 AI Agent

FastGPT 想解決的是一個很具體的落差：企業早就把制度、產品手冊、工單紀錄存成文件，但員工想查一句話，還是得翻目錄、問同事，或憑記憶搜尋。平台的做法是先把這些文件變成可檢索的知識庫，再用一條視覺化工作流把「檢索—理解—回答」串起來，最後發布成員工順手就能打開的入口。整個過程以拖曳為主，不需要從零寫程式。

它把三件事放在同一個介面裡：知識庫負責把文件、資料庫紀錄與 API 資料整理成可檢索的素材；工作流負責決定一次提問要經過哪些步驟，例如先做問題分類、再檢索、再判斷是否需要轉人工；模型層負責把檢索到的內容組織成回答。三者分工清楚，出問題時也比較容易定位是哪一環的偏差。

定位上它偏向企業內部使用，而不是玩具。團隊空間、共享工作流、統一的知識庫與變數管理，這些看起來不驚豔的功能，恰恰是讓示範品變成部門級工具的前提：誰改過流程、哪個知識庫被哪些應用引用、變數在哪些節點重用，都需要有地方可查。來源頁沒有揭露具體定價、各版本額度上限與資料儲存地區，選型時應向官方確認。

主要功能

視覺化工作流建置

透過拖曳節點與連線建構資料流轉與任務自動化流程，無需撰寫程式碼。適合把「先查資料、再判斷意圖、最後依範本回答」這類多步邏輯畫出來，團隊成員看圖就能理解流程走向。

知識庫與 RAG 檢索

把內部文件、資料庫、API 等資料源整理成知識庫，為應用提供資訊來源。RAG 的價值在於回答能落在具體材料上，而不是完全依賴模型記憶；但切分方式與文件品質直接決定檢索效果，需要實際調整。

主流模型接入

支援 ChatGPT、Claude、DeepSeek 和文心一言等模型。多模型可選意味著能依任務難度與成本分開配置，簡單問答用輕量模型、複雜推理換更強的模型。

AI 元件預置

提供 AI 對話、知識庫搜尋、問題分類、文件解析等開箱即用的節點。把常見能力做成積木，減少重複搭建，也讓非開發角色能參與流程設計。

生態整合

可連接飛書、釘釘、企業微信以及各類資料庫，把問答入口放進員工本來就在用的工具裡。整合做的其實是「降低打開成本」，入口越順手，使用率越高。

對話內意圖識別

支援 Chatbot 依不同意圖選擇工作流、對話中使用者與系統互動、流程確認，並有意圖識別兜底。多業務共用一個入口時，這一步決定使用者會不會被分到錯誤的流程裡。

內容擷取與處理

提供網頁內容擷取、Markdown 轉檔、熱榜資料取得、文字內容擷取、Base64 編碼解碼等一站式內容處理能力。適合做資訊彙整、競品監測這類需要持續取數的場景。

工具箱與 MCP 擴充

內建程式碼執行、HTTP 請求、判斷器、批次執行等開發工具，並支援透過 MCP 等協定擴充自訂能力。流程遇到標準節點覆蓋不到的需求時，這裡是出口。

團隊協作與資產管理

提供團隊空間、共享工作流，以及知識庫、變數等資產的統一管理，支援企業級協作與自動化維運。多人同時改流程時，資產邊界比功能數量更重要。

使用方式

1. 前往 FastGPT 官網註冊並登入，進入工作後台。
2. 打開「知識庫」，匯入準備好的電子文件，等待解析與索引完成。
3. 進入「工作台」，新建工作流並命名，此時得到一張空白畫布。
4. 在畫布上加入「知識庫搜尋」節點並選擇剛匯入的知識庫；再加入「AI 對話」節點，與檢索節點連線，設定模型與提示詞。
5. 點擊執行，在預覽視窗對著自己的知識庫提問，檢查召回的內容與回答是否對得上。
6. 確認效果後發布，可選免登入頁面、API、飛書機器人、釘釘機器人或微信公眾號等管道。

適合誰用

• 行政與人事團隊：把制度、報帳流程、入職指引做成問答入口，減少重複答疑。
• 營運與客服團隊：沉澱話術與工單經驗，做智慧問答、分流與情緒預警。
• 開發工程師：把重複的介面編排、資料整理、報表產生做成可重用工作流。
• 電商與教培業務：處理訂單、庫存、課程諮詢等大量標準化問題。

限制與注意事項

• 來源頁未揭露定價、免費額度、各版本功能差異與資料儲存地區，採購前需向官方確認。
• 回答品質高度依賴知識庫文件的切分與更新頻率，文件過期會直接導致答錯。
• 知識庫檢索解決的是「找得到」，不保證「說得對」，涉及財務、法務、醫療等專業結論仍需人工複核。
• 來源頁列出的場景較寬泛，具體行業落地效果缺少公開的量化案例支撐。
• 接入第三方模型會產生額外的呼叫成本與合規評估要求，需自行評估資料跨境問題。

常見問題

FastGPT 需要寫程式嗎？

基礎流程不需要。拖曳節點與連線就能搭出知識庫問答、意圖分類這類常見流程；但用到程式碼執行、HTTP 請求、自訂參數處理時，仍然需要一定的技術能力。

它和直接呼叫大模型有什麼差別？

直接呼叫模型只能依靠模型自身記憶回答；FastGPT 在中間加了知識庫檢索環節，讓回答基於企業自己的文件，並可透過工作流控制多步邏輯、判斷與外部系統呼叫。

能接入哪些模型？

來源說明支援 ChatGPT、Claude、DeepSeek 和文心一言等主流模型。不同模型的可用性、參數與計費方式需以平台實際配置為準。

做好的應用能發布到哪裡？

可發布為免登入頁面、API，或接入飛書機器人、釘釘機器人、微信公眾號等管道，讓員工在常用工具裡直接提問。

知識庫支援哪些資料源？

來源提到內部文件、資料庫與 API 等資料源都可整理進知識庫。具體支援的文件格式與單檔大小上限，來源未逐項列出。