Personal Wiki Agent：基于 Deep Agents 的本地多模态知识助手

Personal Wiki Agent是面向飞书/微信场景的个人知识助手，基于Deep Agents框架构建，结合轻量级意图识别、多模态RAG检索与专用子代理，实现从知识沉淀到智能问答的完整闭环。支持本地部署保护隐私，统一索引分散在飞书Wiki、文档、图片、链接、小红书帖子等多来源知识，提供个性化智能问答服务。

信息爆炸时代，个人和团队知识资产分散在飞书文档、Wiki、网页链接、截图、小红书笔记等角落，难以快速检索利用。传统搜索仅关键词匹配，无法理解语义；云端大模型方案存在数据隐私和成本问题。项目目标是本地完成知识索引与检索，兼顾隐私保护与智能问答体验。

多模态知识索引

采用Qdrant向量数据库，本地索引飞书Wiki/文档、网页链接、图片内容、小红书帖子等多来源，所有内容本地向量化，确保数据隐私。

轻量级意图路由

内置意图识别模型，区分知识检索、沉淀、闲聊等类型，高效利用系统资源。

专用检索子代理

处理检索请求：转化问题为查询向量、Qdrant相似度搜索、结果重排序过滤、组织上下文供生成模型。

生成与回答

检索上下文+用户问题送入大模型，生成个性化相关回答。

• 本地化部署：可在本地服务器/设备运行，敏感数据不出境，保护隐私。
• 多模态理解：支持图片内容提取（如会议白板文字图表），纳入知识库。
• 飞书生态集成：原生支持飞书群组/单聊机器人，直接在聊天窗口交互。
• 渐进式知识积累：通过转发链接、粘贴文本、上传图片、分享小红书帖子等方式沉淀知识，知识库越用越智能。

• 个人知识管理：统一索引收藏的网页、笔记、截图，自然语言提问获取答案。
• 团队知识库问答：新员工对话式了解公司制度、项目背景，无需翻文档。
• 会议内容沉淀：存储会议白板照片、录音转文字，随时查询讨论内容。
• 跨平台信息整合：打通飞书、微信、小红书等平台，建立统一知识入口。

项目基于Deep Agents框架开发，该框架提供代理编排、工具调用、记忆管理等基础能力。RAG管道使用嵌入模型将文本和图片转化为向量，存储于Qdrant向量数据库；检索时通过近似最近邻搜索找到相关内容，再经重排序模型优化结果质量。

Personal Wiki Agent展示了大语言模型与本地知识库结合的方案，在保护隐私前提下提供智能服务。其多模态索引、意图路由、子代理协作的设计，为构建个人/企业第二大脑提供可落地技术方案。随着多模态模型能力提升，本地知识助手将在更多场景发挥价值。