统一接入钉钉 / 飞书 / 企业微信，融合 RAG 知识库、规则引擎、

 对话与 Web 管理台 —— 连接企业智能，桥接无限可能。

 把企业级 AI 助手挂到团队日常 IM（钉钉 / 飞书 / 企业微信）上：让一个「能读懂企业知识、会调用工具、可被人工审核」的 AI 分身，直接出现在你已经在用的群聊和单聊里。典型链路：消息进来 → 规则 / 意图分流 → 命中知识库或调用工具 → LLM 生成回复 → 原路发回；全过程在 Web 管理台可查、可调、可审批。三套平台各自独立适配、独立数据库、独立轮询器，数据物理隔离，可按平台独立启停。

钉钉 / 飞书 / 企微各自独立适配器、独立数据库、独立轮询器，可按平台独立启停；物理隔离到不同 SQLite 库。自动区分单聊 / 群聊 / 系统推送，消息编辑 / 撤回实时同步，同一发送者短时间多条消息防抖合并。Web 与后台轮询器（worker）进程分离，改 Web 代码只重启 web 进程不打断 ingestion。

入库格式覆盖 PDF / Word / PPT / 图片 OCR / Markdown / URL / 钉钉文档 / 飞书文档 / 维基空间；BGE 中文模型本地离线推理，混合重排序（向量 0.6 + BM25 0.4）；标题行与正文粘连分块；低于置信度阈值不强行作答，转草稿 / 转人工。

高频场景关键词精确匹配、毫秒级响应、不走 LLM；39 个内置意图覆盖天气 / 联网搜索 / 日程 / 待办 / 审批 / 考勤 / 组织 / 配置 / 维基等；黑白名单按会话 / 用户 / 关键词多维度控制；每条消息的意图判定与路由决策可追溯。

由 BUILTIN_TOOL_MANIFEST 单一真源声明并自动注册，按意图关键词自动匹配，覆盖消息通讯、知识文档、组织人员、日程待办、审批（钉钉 8 个）、考勤、会议纪要、长期记忆、运维工具等。

仪表盘统计、对话记录检索、知识库管理、规则引擎配置、草稿审批、在线编辑 config.yaml、日志 / 健康检查 / 决策追踪 / 成本质量看板 / 

（结构化卡片展示，支持今日 / 昨日 / 近七天时间窗口切换）。

跨会话长期记忆（按用户隔离、自动压缩归档）、图片 OCR 让 LLM 看懂截图、长对话后台异步摘要压缩、从主人历史消息抽取语气人格、RAG 门控减少 token 浪费、收信探针告警、定时同步 / 备份 / 清理；

可在每日定时把近期对话摘要主动推送给主人（钉钉 1:1，默认关闭），并在 Web 后台「对话摘要」页实时查看同源汇总；摘要以卡片网格呈现，自动提取主题关键词与待办建议，一目了然。

灵桥（Linkora） 是一个连接 AI 与团队协作的多平台中枢，让 AI 自然融入钉钉、飞书、企业微信等日常沟通场景。 它让一个懂你的知识、会使用工具、能够协助工作的 AI 分身，成为你身边的智能伙伴，帮助你处理信息、获取答案、完成任务，并在需要时与人工协作无缝衔接。

linkora/
├── main.py                 # 兼容门面；真实入口在 src/platform/lifecycle.py
├── scripts/run_linkora.py  # 多进程启动器：web(:8080) + worker
├── config.yaml(.example)   # 核心配置 / 完整示例
├── src/                    # ~170 个 Python 模块
│   ├── platform/           #   运行时层：启动、生命周期、消息循环
│   ├── im_adapter/         #   多平台适配层（CLI 执行 + 适配器）
│   ├── dws_adapter/        #   钉钉 CLI 适配器包（chat/media/oa/wiki…）
│   ├── llm/                #   LLM 编排：agent / client / router / RAG
│   ├── memory/             #   存储检索：SQLite + BGE 向量 + FAISS
│   ├── tools/              #   38 个内置工具（registry 单一真源）
│   ├── skills/             #   技能系统：发现 / 加载 / 路由
│   ├── intent/             #   意图分类注册表（39 意图 + 工具映射）
│   └── poller*.py          #   消息轮询器与核心子模块
├── web/                    # FastAPI 管理台（api.py / routers/ / static SPA）
├── docs/                   # 文档（见下方索引）
├── tests/                  # 200+ 测试文件
└── data/ · logs/ · docker/

# 1. 克隆并安装依赖
git clone <repo-url> linkora && cd linkora
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
#    依赖锁定：requirements.lock 为完整传递闭包（CI / pip-audit 使用），
#    日常开发与 Docker 用 requirements.txt（直接依赖唯一真源）即可。


# 2. 准备配置
cp config.yaml.example config.yaml
#    至少填写：llm.api_key / llm.base_url，platforms[].adapter.cli_path


# 3. 平台 CLI 登录（以钉钉为例）
dws auth login
#    飞书：lark-cli login   企业微信：wecom-cli login

# 前端资源改动后需重新构建（vitest 单测见 npm run test:frontend）：
npm run build:frontend

# 4. 启动（双进程：web + worker）
.venv/bin/python scripts/run_linkora.py

#    Web 管理台 → http://localhost:8080


nohup .venv/bin/python scripts/run_linkora.py > logs/$(date +%Y%m%d).log 2>&1 &

# 指定运行模式（both / web / worker，默认 both）
python main.py --mode web

# 自定义 Web 端口（不跟端口默认 8000）
python main.py --mode web --web 9000

# 指定数据目录 / 配置文件
python main.py --data-dir /var/lib/linkora --config /etc/linkora/config.yaml

# 仅运行 worker（不开 Web）
python main.py --mode worker

# 测试规则匹配
python main.py --test-rule "在吗"


源码下载：https://github.com/0x0021/Linkora

灵桥 · Linkora：多平台 AI 智能连接中枢统一接入钉钉 / 飞书 / 企业微信，融合 RAG 知识库、规则引擎、LLM 对话与 Web 管理台 —— 连接企业智能，桥接无限可能。

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