KnowWork 是基于 DeepSeek Harness（下文简称 DSH）的企业私有化 Agent 平台。v0.0.3 今天发布，这一版带来多工作空间、IM 机器人和问答大盘。同时我们把一件一直没说透的事讲清楚：KnowWork 哪些开源、哪些闭源，为什么这样划。
先给结论：
智能体底座全部开源，Apache-2.0，可以商用、改名、交付。知识库和记忆闭源，属于商业版。
开源的是智能体底座，商业版是知识库、知识运营、多空间管理和在做的长期记忆，两边靠知识源协议和扩展插槽衔接
开源的是哪一层
开源仓库里是让 Agent 在企业里跑起来的那一层，一个团队拿去就能完整用起来：
•运行：DSH 内核、技能、工具与 MCP 接入、每个会话一个 Docker 沙箱、审批、运行记录、用量统计；
•多租户与权限：数据从第一天起就按工作空间存，每张表按空间开了数据库行级安全。空间角色分所有者、管理员、成员。技能、工具、知识源都可以授给个人、用户组或部门，下级部门沿部门树继承；
•技能隔离：空间技能按授权给人用；个人技能只有本人看得到、用得到，别人连有没有都不知道；
•接知识：知识源协议、KnowFlow 连接器、会话附件解析。任何知识库只要实现这套协议，都能接进来；
•对外接口：界面上能做的事，都有对应的 HTTP 接口，部署后打开
/api/docs就是中文接口文档；对外的知识检索接口同时以 MCP 提供；•越用越好的那一圈数据：赞踩、每轮回答完判断知识库答没答上、问答大盘、能按问题筛的运行记录，v0.0.3 都在开源这边。
最后一项值得多说两句。智能体要越用越好，先得知道自己哪里没做好：哪些问题没答上，哪些回答被点了踩，查了知识库却一条都没引用。这些信号我们放在开源这边，让每个用 KnowWork 的团队都能看见自己的智能体在哪里出错。拿这些信号去改进智能体，是我们接下来要做的自进化。
闭源的是知识库和记忆
商业版在开源版之上加两样东西：内置知识库，和正在做的长期记忆。
内置知识库包括文档解析、分块、混合检索与重排、引用定位与原文高亮、元数据与标签、新旧版本识别、知识缺口、多跳检索、视觉检索、数据源同步、导出导入。我们判断一项功能放哪边，用的是同一条线：
接口和协议开源；决定结果好坏的部分，放商业版。
为什么闭源知识库
知识库和智能体框架一样，是一等公民
大多数智能体平台把知识库当成一个普通组件。它是工具箱里的一个插件，上传文件、切块、向量检索、返回前几条，配好就不管了。智能体框架是主角，知识库是配角。
我们的看法不一样：
知识库是和智能体框架同等重要的一等公民。框架决定智能体能做什么，知识库决定它说的对不对。
在企业里，后者往往更要紧。员工问「出差住宿标准是多少」「这个合同的违约条款和模板差在哪」，答案不在模型里，在企业自己的文件里。模型再强，拿到的片段是错的、旧的、残缺的，回答就是错的，而且错得很像对的。一个会写报告、会跑脚本、却把旧制度当新制度讲的智能体，在企业里是用不起来的。
而且框架这一层正在变成基础设施。DSH 这样的官方运行时，工具调用、技能、子 Agent 都已经做好，开源社区也在快速补齐其余部分。两个团队用同一个运行时、同一个模型，做出来的智能体差别会越来越小。拉开差距的是知识。
所以在 KnowWork 里，知识库不是挂在框架上的一个工具，而是和框架并列的一层：
•有自己的协议：知识源协议是一套单独的正式接口，检索、阅读、列文档、取原图都有定义，按章节读、文档内查找、按元数据过滤这些能力由知识源自己声明支不支持；
•智能体知道有哪些知识：每一轮都会拿到一份知识库目录，知道该去哪个库查，不靠猜；
•权限一样严：知识库和技能、工具一样按部门授权，智能体只查提问人能看的库；
•引用可核对：回答里的每个编号都对应这一轮真实取回的证据，点开就是原文那一处；
•每一轮都被检验：答完判断知识库答没答上，没答上的进知识缺口，检索过程进运行记录。
两层要一起做好，智能体才真的可用。框架这一层我们开源给大家；知识这一层，就是我们要投入最多、也最想做深的地方。
常见做法里知识库是工具箱里的一个插件；KnowWork 里知识库和智能体框架并列，一个决定能做什么，一个决定说的对不对
难的是那些细节，它们来自多年踩坑
把文件切块、存进向量库、按相似度召回，一个下午就能搭出来，演示效果也不差。真正上线后，问题都出在细节里：
• 扫描件、跨页表格、Word 里的修订和批注，解析错了，后面全错；
• 一条规定被切成两块，只召回前一半，回答就只有一半；
• 2023 版和 2025 版制度同时在库里，说法不一样，模型挑了旧的；
• 答案分散在立项书和采购合同里，单靠相似度找不全；
• 营收趋势图、架构图里的信息，文字检索根本找不到；
• 引用要能点开就定位到原文那一处，不然员工没法信。
这些问题每个都有解法，但解法都是在一个个真实客户的文件上试出来的。KnowFlow 做私有化知识库这几年，踩过的坑基本都在这里。KnowWork 的内置知识库就是在这些经验上重写的：
• 解析用 MinerU，配合 Popo 还原文档结构，给智能体一份可靠的目录；
• 检索把语义、关键词和同义词放在一起召回，再统一重排，命中处前后的内容补齐；
• 多跳检索在入库时抽出实体与事件，提问时沿着共享的实体串起几份文档；
• 视觉检索把 PDF、PPT 的每一页当成图来找。
这是我们的核心积累，也是商业版的价值所在。
知识库不是建完就完，要有人运营
更重要的一点：知识库不是一个上线就结束的产品。企业的资料每天在变，制度会改版，新业务会冒出新问题，有些问题库里根本没有资料。一个没人运营的知识库，半年后就会变成答非所问的旧资料堆。
所以内置知识库从一开始就围着「运营」来做：
•知识缺口：每轮回答完，由模型判断知识库答没答上；没答上的问题会列到知识库页，写着缺什么、智能体试过哪些查法、查到了哪些文档。维护的同事照着补资料就行，不用猜员工在问什么；
•新旧版本识别：上传时比对文件名和正文，提示哪份是哪份的新版，由人确认；回答时以新版为准，并说明依据；
•元数据与标签自动抽取：按定义好的字段自动填，人工填过的不覆盖。检索时可以只查某个部门、某年生效的文件；
•检索测试：补完资料，马上用同一个问题试一下，看各路召回和重排的结果；
•后台任务看得见：每份文档的解析、抽取、建索引走到哪一步，失败了是什么原因，都写在文档详情里。
知识缺口：没答上来的问题、缺什么、智能体试过的查法和查到的文档
这一圈连起来就是：员工提问，判断答没答上，列出缺口，补资料，检索测试验证，下一次答上。开源那边负责把信号记下来，商业版的知识库负责把这一圈跑通。
知识运营的一圈：员工提问、判断答没答上、知识缺口、补资料、检索测试，下一次答上
知识库的价值，一半在建，一半在运营。
不闭源，我们没法长期把底座做好
还有一个很实际的原因。开源的底座要长期维护：跟着 DSH 升级、修安全问题、适配各家模型、回应社区的 Issue，这些都需要一支稳定的团队。商业版的收入，是开源底座能长期做下去的前提。
闭源知识库也不会把谁锁住。知识源协议是开源的，已经在用 RAGFlow/KnowFlow 的团队可以直接接；自己有知识库的，实现这套协议也能接进来。用不用我们的知识库，由你决定。
v0.0.3 新功能
多工作空间
企业里常见的情况是：财务、人事、销售各有各的资料和人，彼此不该看见，但公司制度这类资料又要大家都能用。v0.0.3 用多个工作空间来解决：
•一个部门一个空间：系统管理员新建空间，指定一位所有者；空间里的成员、部门、用户组和授权，由所有者和管理员自己管，彼此隔离；
•空间之间共享知识库：全公司都要用的资料放在一个空间里维护，只读共享给指定空间或全部空间（以后新建的空间也算），不用复制。接收方的管理员再把它授给自己的人，实际权限取两边的较小者；来源一撤销，对方立即读不到；
•系统管理员只有一个：负责建空间、配置全平台共用的模型与文档解析，可以进入任何空间处理问题；
•一个人可以属于多个空间，在用户菜单里切换。
每个部门一个空间，各管各的人和授权；公司制度在一个空间里维护，只读共享给其他空间；模型与文档解析全平台共用
空间管理：每个部门一个空间，所有者各管各的
开源与商业版在这里的分工：按空间隔离的数据、接口、权限和系统管理员都在开源版里；新建空间的入口和跨空间共享知识库由商业版提供。开源版始终只有一个默认空间。
IM 机器人
员工在企业微信、飞书、钉钉里直接向智能助手提问，回答一边生成一边更新，引用了知识库的图会在答完后一起发出来。机器人只查给它选的知识库。三家都走长连接，不需要公网回调地址，内网部署也能用。
问答大盘与运行记录
管理后台「运营」里能看到提问轮数、提问人数、完成率、估算费用和每天的趋势。需要关注的轮次会单独列出来：失败的、被点踩的、检索了却没引用的、知识库没答上的。每个数都能点进对应的运行记录，看这一轮是怎么查的、各路召回了什么、怎么重排的。
问答大盘：提问量、完成率、需要关注的轮次，按工具与知识库切分
接口文档
KnowWork 不想只做一个聊天窗口，它要能接进企业已有的系统：OA 里嵌一个制度问答，客服系统调它查产品资料，别的 Agent 通过 MCP 查知识库。v0.0.3 把接口文档做成了部署就有的页面，打开/api/docs就能看到：
• 每个接口都有中文标题，按对话、技能、工具、成员与权限、问答大盘、运行记录等功能分组；
• 程序调用用 API Key，在「个人设置 → API Key」里新建，建的时候选权限范围，只能调范围内的接口，权限跟着建 Key 的人走；
• 对外知识接口三个：列出能查的知识库、检索、阅读原文，权限范围是
knowledge:read；同样的能力也以 MCP 提供，地址是/api/v1/mcp；• 页面里可以填上 Key 直接试调；页面用到的资源随服务一起发，内网部署也能打开，不依赖外网 CDN。
部署后打开 /api/docs：中文接口文档，对外知识接口也能通过 MCP 调用
接口文档和这些接口都在开源版里。装了商业版的知识库以后，文档里会多出知识库的接口，按文档、元数据与标签、检索、数据源、导出导入、知识缺口分组。
知识库（商业版）
• 元数据与标签自动抽取；
• 新旧版本识别；
• 知识缺口；
• 多跳检索与图谱，可选部署；
• 视觉检索，可选部署，需要一张 GPU 跑 ColPali；
• 后台任务看得见。
多跳检索的图谱里能看到从文档里抽出的实体和事件，也可以拿来检查抽取质量。
图谱：从文档里抽出的实体与事件
其他
• 侧栏搜索对话，Ctrl/⌘ + K；
• 智能体可以把知识库里的原文件、单张图、页图放进会话沙箱，再看图里的细节；
• 检索结果带文档日期，几份文件说法不一致时以较新的为准，并说明依据。
升级要注意
先换上 v0.0.3 的部署文件，再改版本号。v0.0.1、v0.0.2 用 docker compose 部署时，会话沙箱其实没有工作：编排文件里漏了沙箱的接口地址，模型写文件、执行命令都会报「沙箱服务暂时不可用」。这一版的编排文件补上了，只改版本号的话，沙箱照样用不了。
这一版有几处不兼容的改动：
• 对话接口的路径移到了
/api/workspaces/{workspace_id}/下面；• 模型和文档解析改为全平台共用一份，只有系统管理员能配；
• 「只读成员」并进了「成员」。
完整的升级须知见仓库里的 CHANGELOG。
一起来做
如果你手里有实际业务想用 Agent 来做，欢迎联系我们。我们正在招募共创客户，一起做企业私有化 Agent 产品。
想试用商业版的内置知识库，也可以联系我们申请授权。
KnowWork 和 KnowFlow、KnowFlow Analytics、KnowEval 同属一个产品家族。KnowFlow 管知识，KnowFlow Analytics 管数据，KnowEval 管评测，KnowWork 管干活。
项目地址 https://github.com/knowflow-ai/KnowWork ，提 Issue 和 PR，也欢迎点个 Star 和关注KnowFlow 企业知识库。
