NetCoreKevin

是基于 .NET 9 构建的企业级 AI中台智能体 SaaS 前后端分离架构，集成了 AI 知识库智能体、Skill技能管理、本地离线AI模型调用、智能体技能可控加载、AI联网搜索、智能体权限管控、一库多租户、分布式系统、微服务架构等核心能力。

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📷 功能效果图

AI 智能体技能工具管理

动态管理	智能体配置	对话交互

Skill动态管理

界面管理	在线编辑	动态配置

AI 知识库系统

知识库管理	文档上传	智能问答

AI 智能体技能

技能列表	技能配置	技能执行

Hangfire 任务调度

任务列表	任务配置	执行记录

后台管理系统 (Vue3 + AntDesign)

用户管理	角色管理	权限管理	系统配置

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✨ 技术亮点

技术点	说明
.NET 9	最新 LTS 版本，性能更优，支持更多新特性
DDD 架构	领域驱动设计，模块化结构，便于维护扩展
微服务架构	基于 Consul、CAP、Hangfire 实现服务解耦
AI 集成	AgentFramework 1.9、Skill 动态管理、Ollama 本地模型支持
RAG 检索增强	Qdrant 向量数据库实现知识库问答
多租户支持	一库多租户架构，数据隔离
分布式缓存	Redis 缓存层，支持多种缓存策略
日志系统	log4net 日志框架，支持多级别日志

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🚀 快速开始

环境要求

• .NET SDK 9.0+
• MySQL 8.0+
• Redis 7.0+
• Qdrant 1.7+（AI 功能）

配置步骤

1. 配置数据库连接

编辑 App/WebApi/appsettings.json：

{
  "ConnectionStrings": {
    "dbConnection": "server=127.0.0.1;port=3306;database=kevin_app;user id=root;password=admin123",
    "redisConnection": "127.0.0.1:6379,DefaultDatabase=0,password=123456"
  }
}

2. 初始化数据库

在 程序包管理控制台 执行：

# 选择 Kevin.EntityFrameworkCore 项目
Add-Migration "初始化数据库"
Update-Database

3. 启动应用

cd App/WebApi
dotnet run --environment Development

4. 访问地址

服务	地址
API	http://localhost:9901
Swagger	http://localhost:9901/swagger
Hangfire	http://localhost:9901/pchangfire

默认账户

用户名	密码	租户
admin	123456	1000

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🧠 AI 智能体配置

AI智能体教程

• 第一步
• 请先完成上手教程在进行AI智能体教程
• 第二步
• 下载安装Qdrant--官网有教程 安装后配置json文件QdrantClientSetting 默认是localhost不需要动的
• 第三步
• 注册AI账户 教程以智谱AI为例 去[官网](https://open.bigmodel.cn)注册登录后获取APIKey
• 第四步
• 配置向量模型和对话模型默认如下

• 第五步
• 新建知识库选择向量模型(如果不选择请在json配置中配置)2048（默认）：最高精度，适合对准确性要求极高的场景===》配置智能体==》新建对话就OK了

🧰基于Ollama部署本地模型

• Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。
• Ollama 对硬件要求不高，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。
• CPU：多核处理器（推荐 4 核或以上）。
• GPU：如果你计划运行大型模型或进行微调，推荐使用具有较高计算能力的 GPU（如 NVIDIA 的 CUDA 支持）。
• 内存：至少 8GB RAM，运行较大模型时推荐 16GB 或更高。
• 存储：需要足够的硬盘空间来存储预训练模型，通常需要 10GB 至数百 GB 的空间，具体取决于模型的大小。
• Ollama 官方下载地址：https://ollama.com/download
• 1.安装后运行模型 可根据电脑配置自由选择模型 可以使用qwen3:4b来进行测试
• ollama run qwen3:4b
• 系统配置如下
• 

自动任务配置（Hangfire）

默认基于redis方式注册Hangfire可在Kevin.Hangfire.ServiceCollectionExtensions自行添加或调整注入方式

1.继承IModuleConfigTasks类实现ConfigTasks会在项目启动时自动注册任务，并且自动任务可以基于接口类直接调用应用服务

    /// <summary>
    /// AIKmssTasks配置任务设置
    /// </summary>
    public class AIKmssModuleConfigTasks : IModuleConfigTasks
    {  
        /// <summary>
        /// 配置任务
        /// </summary>
        public Task<bool> ConfigTasks(IRecurringJobManager recurringJobManager)
        {
            recurringJobManager.AddOrUpdate<IAIKmssService>(
                recurringJobId: "每6分钟检测是否有AI文档知识库需要处理",      // 唯一的 ID，用于后续修改或删除
                (s) => s.ProcessKmssVectorData(default),
                "0 0/6 0/1 * * ? ", new RecurringJobOptions
                {
                    TimeZone = TimeZoneInfo.Local,        // 指定时区（默认UTC） 
                }
            );
            return Task.FromResult(true);
        } 
    }

1. 安装 Qdrant

# 使用 Docker 启动 Qdrant
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant

2. 配置 AI 模型

智谱 AI：

{
  "OllamaApiSetting": {
    "Url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/embeddings",
    "DefaultModel": "embedding-3",
    "ApiKey": "your-api-key"
  }
}

Ollama 本地模型：

{
  "OllamaApiSetting": {
    "Url": "http://localhost:11434/api/embeddings",
    "DefaultModel": "qwen3:4b"
  }
}

3. 使用流程

1. 注册 AI 账户获取 API Key
2. 在系统中配置模型
3. 创建知识库并上传文档
4. 配置智能体并绑定技能
5. 开始智能对话

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📁 项目结构

kevin.abp.core/
├── App/                    # 业务应用模块
│   ├── Application/        # 应用服务层
│   ├── Domain/             # 领域层
│   ├── RepositorieRps/     # 仓储实现
│   └── WebApi/             # API 入口
├── Kevin/                  # 核心框架模块
│   ├── Application/        # 核心服务
│   │   └── Services/AI/    # AI 相关服务
│   ├── Domain/             # 核心领域模型
│   ├── Kevin.EntityFrameworkCore/  # EF Core 实现
│   └── Kevin.Web.Basics/   # Web 基础组件
├── Doc/                    # 文档资源
└── InitData/               # 初始化数据

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🛠️ 功能模块

模块	功能	状态
用户管理	用户CRUD、权限绑定	✅
角色管理	角色CRUD、权限配置	✅
权限管理	菜单权限、API权限	✅
AI 智能体	智能对话、工具调用	✅
知识库	文档管理、RAG检索	✅
任务调度	Hangfire定时任务	✅
消息服务	钉钉消息推送	✅
文件存储	多云存储支持	✅

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📖 文档资源

• 详细文档: SYSTEM_DOCUMENTATION.md
• 教学文档: CSDN 专栏
• 新项目教程: 基于 NetCoreKevin 二次开发

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🤝 交流社区

微信	交流群

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📊 Star History

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版本: v1.0
License: MIT
维护者: NetCoreKevin 开发团队