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May 9, 2026 · View on GitHub

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Python 3.11+ CI License Discord Follow on X

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グローバル × 中国企業向けオールインワン智能体プラットフォーム。 既に運用しているすべてのシステム — グローバル SaaS から中国スタックまで — 1 つの智能体コアを通じて接続します。

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Tip

☁️ セットアップをスキップ — FIM One をクラウドで試す。 マネージド版は cloud.fim.ai で利用可能です — Docker、API キー、設定は不要です。サインインして数秒でシステムの接続を開始できます。早期アクセス、フィードバック歓迎。

概要

グローバル企業は、互いに通信しない多くのシステム（ERP、CRM、OA、HR、財務、データベース、地域別のIMプラットフォーム）を運用しています。FIM Oneは、すでに運用しているすべてのシステムを1つのエージェントコアに統合するオールインワンエージェントプラットフォームです。グローバルSaaSの一方で、中国スタック全体（Feishu、WeCom、DingTalk、DM、Kingbaseなど）の他方で。1つの頭脳。すべてのシステム。グローバルSaaS × 中国スタック。

モード説明アクセス
スタンドアロン汎用AI アシスタント — 検索、コード、KBポータル
コパイロットホストシステムのUIに組み込まれたAIiframe / ウィジェット / 埋め込み
ハブすべての接続されたシステム全体の中央AI オーケストレーションポータル / API
graph LR
    ERP <--> Hub["🧠 FIM One Agent Core"]
    Database <--> Hub
    Lark <--> Hub
    Hub <--> CRM
    Hub <--> OA
    Hub <--> API[Custom API]

スクリーンショット

ダッシュボード — 統計情報、アクティビティトレンド、トークン使用量、およびエージェントと会話への高速アクセス。

Dashboard

エージェント チャット — 接続されたデータベースに対する複数ステップのツール呼び出しを伴う ReAct 推論。

Agent Chat

DAG プランナー — LLM生成の実行計画、並列ステップ、およびライブステータス追跡。

DAG Planner

デモ

エージェントの使用

Using Agents

プランナーモードの使用

Using Planner Mode

クイックスタート

Docker（推奨）

git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
cd fim-one

cp example.env .env
# Edit .env: set LLM_API_KEY (and optionally LLM_BASE_URL, LLM_MODEL)

docker compose up --build -d

http://localhost:3000 を開いてください — 初回起動時に管理者アカウントを作成します。以上です。

docker compose up -d          # start
docker compose down           # stop
docker compose logs -f        # view logs

ローカル開発

前提条件: Python 3.11+、uv、Node.js 18+、pnpm。

git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git && cd fim-one

cp example.env .env           # Edit: set LLM_API_KEY

uv sync --all-extras
cd frontend && pnpm install && cd ..

./start.sh dev                # hot reload: Python --reload + Next.js HMR
コマンド起動内容URL
./start.shNext.js + FastAPIlocalhost:3000 (UI) + :8000
./start.sh dev同上、ホットリロード付き同上
./start.sh dev:apiAPI のみ、開発モード (ホットリロード)localhost:8000
./start.sh dev:uiフロントエンドのみ、開発モード (HMR)localhost:3000
./start.sh apiFastAPI のみ (ヘッドレス)localhost:8000/api

本番環境へのデプロイ (Docker、リバースプロキシ、ゼロダウンタイム更新) については、デプロイメントガイドを参照してください。

主な機能

クロスボーダー接続

  • 3つのデリバリーモード — スタンドアロンアシスタント、組み込みCopilot、または中央Hubのいずれか。同じエージェントコア。
  • あらゆるシステム、1つのパターン — API、データベース、MCPサーバーを接続。アクションは認証注入を伴うエージェントツールとして自動登録。プログレッシブディスクロージャーメタツールにより、すべてのツールタイプ全体でトークン使用量を80%以上削減。
  • データベースコネクタ — PostgreSQL、MySQL、Oracle、SQL Server、および中国で一般的なエンタープライズデータベース（DM、KingbaseES、GBase、Highgo）。ほとんどのグローバルプラットフォームが到達できない領域。スキーマイントロスペクションとAI駆動のアノテーション。
  • 3つのビルド方法 — OpenAPI仕様をインポート、AIチャットビルダー、またはMCPサーバーを直接接続。

計画と実行

  • 動的DAG計画 — LLMが実行時に目標を依存グラフに分解します。ハードコードされたワークフローはありません。
  • 並行実行 — 独立したステップはasyncio経由で並列実行され、最大3ラウンドまで自動的に再計画します。
  • ReAct智能体 — 構造化された推論と行動のループ、自動エラー回復機能付き。
  • Agent harness — 本番環境対応の実行環境：ContextGuardによる5層のトークン予算管理、段階的開示メタツールでツール表面を扱いやすく保ち、自己反省ループで目標のドリフトに対抗します。
  • Hook System — LLMループの外で実行される決定的な強制。最初に提供：FeishuGateHookは機密ツール呼び出しを人間の承認カードの背後に置き、Feishuグループに投稿します。監査ログ、読み取り専用モードガード、レート制限（v0.9）に拡張可能。
  • コンテンツガードレール — 3層の安全性：ツール権限フック（アクション）、認証情報/SSRF/MCPAuth チェック（プロトコル）、コンテンツガードレール（入出力テキスト）。デフォルトのジェイルブレークフレーズ検出器はLLMが呼び出される前にターンを中止し、トークンを節約して、チャットに明確なブロック通知を表示します。出力ガードレールはFIM_GUARDRAILS_OUTPUT経由でオプション。
  • 自動ルーティング — クエリを分類し、最適なモード（ReActまたはDAG）にルーティングします。AUTO_ROUTING経由で設定可能。
  • 拡張思考 — OpenAI o-series、Gemini 2.5+、Claudeのための思考の連鎖。
  • プロンプトキャッシュ可視性 — Anthropicプロンプトキャッシュのread/createトークンカウントはターンごとにキャプチャされ、チャットdoneペイロードに表示され、ログに記録されるため、オペレーターはキャッシュヒットを検証し、割引を尊重しないリレーステーションを検出できます。

ワークフロー & ツール

  • ビジュアルワークフローエディタ — 12ノードタイプ、ドラッグ&ドロップキャンバス（React Flow v12）、JSON形式でのインポート/エクスポート。
  • スマートファイル処理 — アップロードされたファイルは自動的にコンテキストにインライン化（小規模）されるか、read_uploaded_fileツール経由でオンデマンド読み込み可能。インテリジェントドキュメント処理：PDF、DOCX、PPTXファイルはビジョン対応処理を受け、モデルがビジョンをサポートする場合は埋め込み画像抽出を実行。スマートPDFモードはテキストリッチページからテキストを抽出し、スキャンページを画像としてレンダリング。
  • ユニバーサルドキュメント変換 — 組み込みconvert_to_markdownツールは、PDF / Word / Excel / PowerPoint / HTML / 画像 / オーディオ / Outlook .msg / EPUB / YouTubeトランスクリプトをMicrosoft MarkItDownを経由してクリーンなMarkdownに変換。ビジョン対応LLMはClaude、Gemini、Bedrock、およびLiteLLMサポートプロバイダで埋め込み画像とスキャンページをOCR処理 — プロバイダごとのアダプタコード不要。
  • プラグイン可能なツール — Python、Node.js、シェル実行（オプションのDockerサンドボックス：CODE_EXEC_BACKEND=docker）。
  • V4Aパッチ編集 — find_replaceを超えて、エージェントはfile_ops.apply_patch経由でファジーホワイトスペースマッチングを使用したラインハンクパッチを適用可能 — 完全一致が脆弱な複数行編集に対応。
  • フルRAGパイプライン — Jinaエンベディング + LanceDB + ハイブリッド検索 + リランカー + インライン[N]引用。ビジョン対応インジェスションはスキャンPDFとOffice埋め込み画像をワークスペースのデフォルトビジョンLLMを経由してOCR処理。
  • ツールアーティファクト — リッチ出力（HTMLプレビュー、ファイル）がチャット内でレンダリング。

メッセージングチャネル (v0.8)

  • 組織スコープの IM ブリッジ — Slack、Microsoft Teams、Discord、Feishu (Lark)、WeCom、DingTalk 全体にわたるアウトバウンドメッセージング用の BaseChannel 抽象化。最初の実装は Feishu で、Slack / Teams / WeCom / Email は v0.9 ロードマップの次の段階です。
  • Fernet 暗号化認証情報 — アプリシークレットと暗号化キーは保存時に暗号化され、すべてのインバウンドコールバックは署名検証されます。
  • インタラクティブな承認カード — チャネルネイティブな GateHook (現在 Feishu、次に Slack/Teams) は、機密ツール呼び出しが発火したときにグループに承認/却下カードを投稿します。グループメンバーが判定をタップするまでツールはブロックされます。カスタムワークフローエンジンなしで人間が介入する承認を実現します。
  • エージェントごとの設定可能な承認ルーティング — 3 つのモード (自動 / インラインのみ / チャネルのみ) と承認者スコープセレクタ (イニシエータ / エージェント所有者 / 任意の組織メンバー)。1 つの監査パスは、判定がチャットから来たかチャネルから来たかに関わらず approver_user_id と decided_at をスタンプします。自動モードはチャネルがリンクされていない場合はインラインにフォールバックするため、エージェントは常に実際の承認 UX を取得します。
  • タスク完了通知 — 長時間実行される ReAct または DAG エージェントは、作業が完了したときに組織のチャネルにサマリーカードをプッシュできます。Settings → Agent → Notifications でエージェントごとに設定可能です。
  • ブラウズして選択する UI — ベンダーコンソールから生のチャネル ID をコピーする必要はありません。ポータルは IM プラットフォームの API を呼び出し、グループピッカーを表示します。

プラットフォーム

  • マルチテナント — JWT認証、組織の分離、使用分析とコネクタメトリクスを備えた管理パネル。WORKERS=Nによるマルチワーカーサポートと、ワーカー間リレー用のRedis割り込みブローカー。
  • マーケットプレイス — 智能体、コネクタ、KB、スキル、ワークフローの公開と購読。
  • グローバルスキル（SOP） — すべてのユーザーに対して読み込まれる再利用可能な運用手順。プログレッシブモードでトークン使用量を約80%削減。
  • Stripe課金とユーザーごとのクォータ — Stripe Checkoutとカスタマーポータル経由のオプションProプラン。クォータチェーン（ユーザーごとのオーバーライド→プランティア→システムデフォルト）で0は無制限。管理機能フラグがパイプライン全体をゲート。Stripeなしのプライベートデプロイメントはクリーンに保たれます。
  • 評価センター — テストデータセット管理、LLM採点による並列評価実行、ケースごとの合格/不合格/レイテンシ/トークン結果ビューアと自動ポーリング。
  • 会話復旧 — 合成tool_result行は中断されたターン後も永続化。クライアントは/chat/resume経由で切断されたSSEストリームに自動再接続し、指数バックオフと「再接続中…」インジケータを使用。
  • 6言語対応 — EN、ZH、JA、KO、DE、FR。翻訳は完全に自動化されており、単一の用語集がすべてのLLM翻訳呼び出し（JSON、MDX、README）を駆動。プリコミットフックは生成されたロケールファイルへの手動編集を拒否。
  • 初回セットアップウィザード、ダーク/ライトテーマ、コマンドパレット、ストリーミングSSE、DAG可視化。

詳細：アーキテクチャ · フックシステム · チャネル · 実行モード · FIM Oneの理由 · 競争環境

アーキテクチャ

graph TB
    subgraph app["Application Layer"]
        a["Portal · API · iframe · Feishu · Slack · WeCom · DingTalk · Teams · Email · Contract Systems · Custom Webhooks"]
    end
    subgraph mid["FIM One"]
        direction LR
        m1["Connectors<br/>+ MCP Hub"] ~~~ m2["Orch Engine<br/>ReAct / DAG"] ~~~ m3["RAG /<br/>Knowledge"] ~~~ m5["Hook System<br/>+ Channels"] ~~~ m4["Auth /<br/>Admin"]
    end
    subgraph biz["Business Systems"]
        b["ERP · CRM · OA · Finance · Databases · Contract Mgmt · Custom APIs"]
    end
    app --> mid --> biz

各コネクタとチャネルは標準化されたブリッジです。智能体は SAP、カスタム契約システム、または Feishu グループと通信しているかどうかを知る必要がありません。Hook System は LLM ループの外でプラットフォームコードを実行して、承認、監査、およびレート制限を処理します。チャネルは外部 IM プラットフォームへのアウトバウンド通知と承認カードを配信します。詳細は Connector Architecture、Hook System、および Channels を参照してください。

設定

FIM One は任意の OpenAI 互換プロバイダーで動作します:

プロバイダーLLM_API_KEYLLM_BASE_URLLLM_MODEL
OpenAIsk-...(デフォルト)gpt-4o
DeepSeeksk-...https://api.deepseek.com/v1deepseek-chat
Anthropicsk-ant-...https://api.anthropic.com/v1claude-sonnet-4-6
Ollama (ローカル)ollamahttp://localhost:11434/v1qwen2.5:14b

最小限の .env:

LLM_API_KEY=sk-your-key
# LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1   # default
# LLM_MODEL=gpt-4o                         # default
JINA_API_KEY=jina_...                       # unlocks web tools + RAG

完全なリファレンス: 環境変数

テックスタック

レイヤーテクノロジー
バックエンドPython 3.11+, FastAPI, SQLAlchemy, Alembic, asyncio
フロントエンドNext.js 14, React 18, Tailwind CSS, shadcn/ui, React Flow v12
AI / RAGOpenAI互換LLM、Jina AI（嵌入 + 検索）、LanceDB
データベースSQLite（開発環境）/ PostgreSQL（本番環境）
メッセージングBaseChannel 抽象化（Slack、Teams、Discord、Feishu/Lark、WeCom、DingTalk）、Fernet暗号化認証情報、HMAC署名検証
インフラDocker、uv、pnpm、SSE ストリーミング

開発

uv sync --all-extras          # install dependencies
pytest                         # run tests
pytest --cov=fim_one           # with coverage
ruff check src/ tests/         # lint
mypy src/                      # type check
bash scripts/setup-hooks.sh    # install git hooks (enables auto i18n)

ロードマップ

バージョン履歴と計画中の機能については、完全なロードマップを参照してください。

FAQ

デプロイメント、LLMプロバイダー、システム要件など、よくある質問については、FAQを参照してください。

貢献

あらゆる種類の貢献を歓迎します — コード、ドキュメント、翻訳、バグ報告、アイデア。

パイオニアプログラム: PRがマージされた最初の100人の貢献者は、創設貢献者として認識され、永続的なクレジット、バッジ、優先的な問題サポートが付与されます。詳細を見る →

クイックリンク:

セキュリティ: 脆弱性を報告する場合は、[SECURITY]タグを付けてGitHubの問題を開いてください。機密の報告については、Discord DMで私たちに連絡してください。

Star History

Star History Chart

アクティビティ

Alt

貢献者

これらの素晴らしい人たちに感謝します（絵文字キー）:

Tao An
Tao An
💻 🚧 🎨 📖 📆 🤔 🚇		 Teo Gonzalez Collazo
Teo Gonzalez Collazo
💻 ⚠️		 Houx.
Houx.
💻 🐛

このプロジェクトは all-contributors 仕様に従っています。あらゆる種類の貢献を歓迎します！

ライセンス

FIM One Source Available License。これはOSI認定のオープンソースライセンスではありません。

許可される用途: 内部使用、修正、ライセンスを保持した配布、競合しないアプリケーションへの組み込み。

制限される用途: マルチテナント SaaS、競合するエージェントプラットフォーム、ホワイトラベル、ブランディングの削除。

商用ライセンスのお問い合わせは、GitHub でイシューを開いてください。

詳細は LICENSE をご覧ください。

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