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让大模型走出对话框,走进业务系统

企业的核心数据和业务流程锁在 OA、ERP、财务、审批等各个系统中。FIM One 让大模型安全地读写这些系统、自动串联跨系统流程——无需改造现有架构,从一个系统开始验证效果,逐步扩展到全域协作。

$git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git && ./start.sh

为什么选择 FIM One

企业引入 AI 的最大障碍,不是模型不够聪明,而是 AI 无法触达核心业务系统。

现有系统,零改造接入

导入系统的接口文档,自动生成 AI 可调用的工具;也可以通过 AI 对话描述需求,自动创建系统连接。无需二次开发,无需等待供应商配合。

智能任务编排

Agent 自动拆解复杂任务、同时执行多个步骤,完成后自我检查——目标未达成时自动调整方案重试。从固定流程到开放式分析,一套引擎覆盖。

敏感操作,人工确认后执行

涉及数据修改、审批发起等高风险操作时,系统自动暂停,通过飞书或钉钉发送确认请求。人工同意后才继续,全程记录可查。

私有化部署,数据不出域

一个进程即可运行完整平台,无需额外基础设施。支持在本地服务器和内网环境中独立部署,满足政务、金融、医疗的数据合规要求。

连上系统之后,能做什么

1

信息汇聚

合同在 OA,审批在钉钉,台账在 Excel。过去查全一件事要登录三四个系统。现在 Agent 跨系统自动汇总,直接给出完整结果。

2

流程自动化

A 系统发现问题 → B 系统创建工单 → C 系统通知负责人。过去靠人在系统间手动搬运,现在 Agent 自动跑完全流程。

3

智能判断

不只搬数据。Agent 结合大模型的推理能力做分析、比对、风险识别——比如审查合同时自动关联法规库,给出带原文依据的修改建议。

不同场景中的 FIM One

法务合规

Before

合同审查需要在文档库、审批系统和群聊之间来回切换,耗时数天。

After

Agent 自动提取条款、比对历史版本、标注风险并触发审批,全程可追溯。

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IT 运维

Before

一次告警处理要跨四五个系统手动排查,至少一小时。

After

Agent 自动拉取日志、分析根因,通过飞书推送诊断结论和处置按钮。

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业务运营

Before

每天手动导出数据、加工表格、截图发群。临时查询靠现算。

After

Agent 定时生成数据摘要推送到群聊,支持自然语言即时查询。

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开发者

Before

对接三个系统的鉴权、重试和适配可能要写一个月。

After

导入接口文档或用 AI 对话,10 分钟创建连接器,Agent 工具自动生成。

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可视化操作,代码级灵活

拖拽编排
实时状态追踪
工具调用结果内联展示

开发者视角

from fim_one import Agent, tools

agent = Agent(
    name=”合同审查",
    model=”deepseek-chat",
    tools=[
        tools.feishu.read_doc(),
        tools.mysql.query(),
        tools.oa.submit_approval(),
    ],
    mode=”react",
    human_approval=True,
)

agent.run(trigger=”feishu_webhook")

开放的连接器生态

原生支持主流办公协同、数据底座与大模型接口。通过接口文档导入或 AI 对话,可将任意系统快速封装为 Agent 工具。

Feishu
DingTalk
MySQL
PostgreSQL
OpenAI
DeepSeek
Ollama
HTTP
Webhook
More...

开发者

3 分钟本地启动,开始构建你的第一个 Agent。

git clone https://github.com/fim-ai/fim-one.git
cd fim-one && cp example.env .env && ./start.sh
# → http://localhost:3000

企业用户

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