Fred

Fred 由 Thales 集团以 Thulite 品牌发布，是一个面向多智能体应用的全栈运行平台，整合四大核心组件：Agentic Backend（多智能体运行时与会话编排）、Knowledge Flow Backend（文档摄取与 RAG 检索）、Control Plane Backend（团队管理与 ReBAC 权限控制）及 React 前端。

平台提供 v2 Agent SDK，支持两种编写风格：ReAct/Profile Agent（声明式角色与工具，SDK 管控执行循环）和 Graph Agent（显式状态管理、条件路由、人工审批门）。两种风格均支持 MCP 工具集成，可在同一运行时运行。模型路由通过 models_catalog.yaml 实现策略化配置，支持按团队、Agent、操作类型混合使用不同 LLM Provider（OpenAI、Azure OpenAI、Ollama），无需修改 Agent 代码。

部署方面，开发模式使用 SQLite + ChromaDB 零外部依赖启动，生产模式切换为 PostgreSQL + pgvector + MinIO/S3，通过 Helm Chart 部署至 Kubernetes。本地开发支持 Dev Container，认证集成 Keycloak/OIDC，工作流引擎支持 Temporal。

核心能力#

• Agent 编写与运行时：ReAct/Profile Agent 适合聚焦式工具驱动场景，Graph Agent 适合多步业务工作流，均支持流式输出与检查点机制
• 知识与 RAG：端到端文档摄取管线，开发用 ChromaDB，生产用 pgvector，可选 OpenSearch
• 模型路由：命名 Profile + 策略化路由（按 team_id、agent_id、user_id、operation、purpose 匹配），多 Provider 混合无需改代码
• 安全与权限：Keycloak/OIDC 认证 + ReBAC 关系型访问控制团队权限模型
• 动态 Agent 创建：运行时通过代码或 API 创建，可混合声明式 YAML 与编程式流

架构概览#

Frontend (React, Vite, :5173)
        │
        ▼
Agentic Backend (FastAPI, :8000)  ◄── Agent 运行时、会话编排、模型路由
        │↕
Knowledge Flow Backend (FastAPI, :8111)  ◄── 文档摄取、向量化、RAG 检索
        │↕
Control Plane Backend (FastAPI, :8222)  ◄── 团队/用户管理、Agent 注册表、访问策略

三个后端均基于 Python/FastAPI，数据库迁移用 Alembic，类型检查用 Pyright。支持 Temporal 工作流引擎，Kubernetes 部署使用 Helm Chart，本地 K8s 使用 k3d + Traefik Ingress。

快速启动#

git clone https://github.com/ThalesGroup/fred.git
cd fred
cp agentic-backend/config/.env.template agentic-backend/config/.env
cp knowledge-flow-backend/config/.env.template knowledge-flow-backend/config/.env
# 编辑 .env 填入 API Key
make run-app  # 单进程模式
# 或 make run-multi  # 分离模式

前端访问：http://localhost:5173

数据持久化#

待确认信息#

• fred-deployment-factory 仓库公开 URL 待确认
• Temporal 具体编排的工作流类型待确认
• MCP 协议具体版本待确认
• 可观测性方案细节（是否 OpenTelemetry 等）待确认
• 各后端水平扩展能力待确认