knowledge-base.md

知识库

知识库为 Agent 提供 RAG（检索增强生成）能力。你可以将文档、API 文档、内部 wiki 等内容导入知识库，Agent 在推理时自动检索相关信息，基于你的私有知识回答问题。

知识库概念

没有知识库的 Agent 只能依赖训练数据和当前对话上下文。接入知识库后，Agent 在回答问题前会先搜索知识库，把检索到的相关内容作为参考信息：

用户提问 → Agent 检索知识库 → 获得相关文档片段 → 结合检索结果生成回答

典型应用场景：

• 让 Agent 熟悉你们公司的内部 API 文档
• 为 Agent 提供产品使用手册，让它能回答用户问题
• 导入技术规范，让 Agent 编写符合规范的代码

创建知识库

在 FenixAgent 控制台的知识库页面，点击"新建知识库"，填写名称、Slug 和描述。

资源管理

知识库中的内容以**资源（Resource）**为单位管理。一个资源就是一段可检索的文本内容。

上传方式

• 文件上传 — 直接上传文件（支持 txt、md、pdf 等格式）
• URL 导入 — 提供一个 URL，FenixAgent 自动抓取内容

资源状态

每个资源有处理状态：

状态	说明
处理中	内容正在被解析和索引
就绪	已完成处理，可被检索
失败	处理失败，查看错误信息

Agent 绑定

在 Agent MD 文件的 frontmatter 中通过 knowledge 字段关联知识库。一个 Agent 可以关联多个知识库。关联后，Agent 启动时 FenixAgent 会自动注入一个知识库 MCP Server，Agent 可以调用它来检索知识。

检索策略

Agent 绑定知识库时，可以设置检索策略来控制检索行为：

searchFirst

• true — 先检索后推理。Agent 收到问题后，先搜索知识库获取相关内容，再基于检索结果生成回答。适合"基于文档回答问题"的场景
• false — 先推理后检索。Agent 先用自己的知识推理，如果不确定再搜索知识库。适合"Agent 本身有一定基础，知识库作为补充"的场景

maxResults

每次检索返回的最大条数（1-20）。更多的结果意味着更全面但更慢，更少的结果意味着更快但可能遗漏。

defaultNamespaces

默认搜索的命名空间范围。如果不设置，搜索所有命名空间。

运行时注入原理

Agent 启动时，FenixAgent 会自动注入一个知识库 MCP Server：

Agent MD 文件中的 knowledge 字段
    ↓
FenixAgent 生成知识库 MCP Server 配置
    ↓
注入到 AgentLaunchSpec.mcpServers 中
    ↓
Agent 运行时通过标准 MCP 工具调用检索知识

这意味着 Agent 不需要额外的代码来访问知识库——它通过标准的 MCP 工具调用就能检索知识，就像使用其他 MCP 工具一样。

最佳实践

知识库组织

• 按主题拆分 — 不要把所有内容塞进一个知识库。按"API 文档"、"产品手册"、"技术规范"等主题分别建库
• 保持更新 — 文档变更后及时更新知识库资源
• 控制粒度 — 每个资源聚焦一个主题，避免单个资源包含太多不相关内容

检索调优

• 先用 searchFirst: true + maxResults: 5 作为默认值
• 如果 Agent 经常遗漏信息，增大 maxResults
• 如果 Agent 响应太慢，减小 maxResults
• 用 defaultNamespaces 缩小搜索范围可以提高准确性和速度

下一步

• MCP 工具集成 — 知识库底层就是通过 MCP 提供的