FastGPT

Was ist FastGPT?

FastGPT ist eine Plattform zur Erstellung von Agenten für Fragen zu Wissensdatenbanken sowie für komplexe KI-Anwendungen. Sie wird vom Team von Labring betrieben. FastGPT bietet Funktionen wie sofort einsetzbare Dokumentenverarbeitung, RAG-Suchfunktionen, Aufruf von Modellen, visuelle Workflows sowie die Möglichkeit, Erweiterungen und Anwendungen zu veröffentlichen. So können Nutzer ohne dass sie selbst Vektordatenbanken oder Chat-Interfaces entwickeln müssen, Unternehmens-Assistenten, intelligente Kundenservice-Lösungen, Tools zur Inhaltskontrolle, Datenanalyse-Tools sowie Anwendungen für die Prozessautomatisierung erstellen.

FastGPT ist kein grundlegendes Großmodell. Es ist dafür zuständig, Modelle, Wissensdatenbanken und externe Tools miteinander zu verbinden; die Qualität der Antworten hängt vom konfigurierten Sprachmodell, Vektormodell, Umordnungsmodell, von der Qualität der Daten sowie von der Gestaltung des Arbeitsablaufs ab.

Benutzer können die offiziellen Cloud-Dienste direkt nutzen oder die Community-Version über Docker oder Sealos auf eigenen Servern bereitstellen.

Vier Arten von Anwendungsfähigkeiten

1. Dialogbasierter Agent

Der Dialog-Agent wird für allgemeine Fragen und Antworten, das Schreiben, Übersetzungen sowie als Rollenassistent verwendet. Der Ersteller kann das Modell auswählen, Systemhinweise, Variablen, Einleitungen, Benutzereingaben sowie mehrfache Kontexte festlegen und den Agenten anschließend über einen Share-Link, eine API oder durch Einbetten bereitstellen.

Es eignet sich für einfache Assistenten, die nicht auf proprietäre Daten angewiesen sind.

2. Wissensdatenbank – Fragen und Antworten

Der Wissensdatenbank-Agent sucht zunächst in den hochgeladenen Materialien nach relevanten Abschnitten und lässt das Modell anschließend auf Grundlage dieser Abschnitte antworten. Die offizielle Einführung beschreibt es als Lösung für die Frage „Auf welchen Unterlagen sollen die Antworten beruhen“ und eignet sich für Fragen zu Richtlinien, Produkthandbüchern, rechtlichen Dokumenten, Lehrinhalten sowie Nachverkaufsunterlagen.

3. Festgelegter Workflow

Der Workflow legt die Ausführungsreihenfolge durch visuelle Knoten fest und kombiniert KI-Gespräche, Wissensabfragen, Bedingungskontrollen, HTTP-Anfragen, Code, Variablen, Benutzerinteraktionen sowie Plugins miteinander. Er eignet sich für Aufgaben mit klaren Geschäftsprozessen wie die Überarbeitung nach Inhaltssicherung, das Sammeln von Formularen, die Klassifizierung und Weiterleitung sowie Datenbankabfragen.

4. Agent V2

Agent V2 ist für offene Aufgaben konzipiert; das Modell plant selbstständig, wählt die notwendigen Fähigkeiten und Tools aus und führt diese in Schleifen aus – beispielsweise zum Lesen von Dateien, zur Analyse von Daten oder zum Aufrufen mehrerer Dienste. Im Vergleich zu festgelegten Workflows ist er flexibler, doch die Ergebnisse sind unsicherer. Deshalb sollten Berechtigungen für die verwendeten Tools, Obergrenzen für die Anzahl der Schleifen, Kostenobergrenzen sowie Punkte für menschliche Überprüfung festgelegt werden.

Wissensdatenbank und RAG

Dokumenteneinfuhr und Datenverarbeitung

FastGPT unterstützt Dateiformate wie TXT, Markdown, HTML, PDF, DOCX, PPTX, CSV und XLSX. Es ist auch möglich, Inhalte manuell einzugeben, sie in Abschnitte zu teilen, Frage-Antwort-Paare zu importieren, URLs zu lesen oder über API-Dateibibliotheken auf Drittsysteme zuzugreifen. Nach dem Einpflegen der Daten werden diese analysiert, in Blöcke unterteilt und vektorisiert. Die Benutzer können einzelne Blöcke ändern oder löschen.

Das Scannen von PDFs, komplexen Tabellen, Bildtexten, Seitenüberschriften und Fußnoten sowie Inhalten über mehrere Seiten kann zu unvollständiger Erfassung führen. Vor der Erstellung einer Wissensdatenbank sollten duplizierte Versionen entfernt, die Hierarchie der Überschriften standardisiert und die ursprünglichen Dateien beibehalten werden. Man darf nicht davon ausgehen, dass das Wissen genau abrufbar ist, nur weil eine „Erfolgreiche Hochladen“-Meldung angezeigt wird.

Mischsuche und Neuanordnung

Die Wissensdatenbank unterstützt Vektorsuche, Volltextsuche, gemischte Suchverfahren sowie Neuordnung der Ergebnisse. Es ist möglich, Daten aus mehreren Wissensdatenbanken zu nutzen und miteinander zu kombinieren. Die Vektorsuche eignet sich besonders für Ausdrücke mit ähnlicher Bedeutung, während die Volltextsuche für Produktnummern, Eigennamen sowie präzise Suchbegriffe geeignet ist.

Das Umordnungsmodell bewertet die Kandidatenabschnitte ein zweites Mal, um relevantere Inhalte in die Prompte aufzunehmen.

Die Anzahl der durchgeführten Suchen, die Schwellenwerte für die Ähnlichkeit, die Länge der Blöcke sowie die Neuordnung der Daten beeinflussen alle die Genauigkeit, die Verzögerung sowie die Kosten für die Verarbeitung der Tokens. Das Team sollte Testdatensätze anhand echter Probleme erstellen, um zu überprüfen, ob die richtigen Abschnitte zurückgegeben werden und ob das Modell auf Basis dieser Abschnitte antwortet.

Websites und Drittanbieter-Wissensdatenbanken

Die Business-Version sowie die Cloud-Dienste unterstützen die Synchronisierung der Website, die regelmäßige Synchronisierung mit Drittanbieter-Wissensdatenbanken sowie die Erweiterung der Bildwissensdatenbanken und -Indizes. Die API-Bibliothek ermöglicht es externen Systemen, vorgeschriebene Schnittstellen für das Anzeigen und Herunterladen von Dateien zu nutzen. Die Benutzer können in der FastGPT-Oberfläche die gewünschten Daten importieren, ohne alle Dateien zunächst manuell herunterladen zu müssen.

Visualisierung von Workflows

Der Workflow erhält Probleme und Variablen vom Startknoten. Anschließend können Knoten wie KI-Gespräche, Suche in Wissensdatenbanken, Textverarbeitung, Entscheidungen, Schleifen, HTTP-Anfragen, Ausführung von Code, Aufruf von Tools, Analyse von Dateien sowie die Erstellung von Antworten hinzugefügt werden. Die Eingaben der Knoten können auf die Ausgaben früherer Knoten verweisen. Im Debug-Modus kann man den Ausführungspfad, die Dauer, die Variablen sowie Fehler einsehen.

Workflows können entweder als Chat-App veröffentlicht werden oder als Plugins bereitgestellt werden, die von anderen Agenten aufgerufen werden können. Für Produktionsprozesse sollten Mechanismen für Zeitüberschreitungen, Wiederholungsversuche, leere Ergebnisse, Fehler bei externen Schnittstellen sowie Fälle bereitgestellt werden, in denen das Modell keine Antwort gibt. Dadurch wird verhindert, dass das Versagen eines einzelnen Knotens dazu führt, dass die gesamte Kette nicht mehr reagiert.

Fähigkeiten, Erweiterungen und MCP

FastGPT unterstützt die Organisation von Agent-Skills – Skills dienen dazu, spezialisierte Anweisungen, Dateien und Tools in wiederverwendbare Fähigkeiten zu strukturieren. Das Plugin-System bietet Funktionen wie HTTP, RPA, Wissensabruf sowie benutzerdefinierte Geschäftsprozesse und unterstützt zudem die Hot-Updates von Systemwerkzeugen, RAG-Modulen und Agent-Loops.

Die neue Version bietet zudem KI-Funktionen zur Unterstützung bei der Erstellung von Workflows, Skills und Plugins.

Bidirektionales MCP bedeutet, dass FastGPT sowohl MCP-Tools aufrufen kann als auch seine Fähigkeiten an kompatible Clients bereitstellen kann. MCP, Code und HTTP-Node können Dateien lesen, auf das Intranet zugreifen oder Geschäftsdaten ändern. Es müssen Mindestberechtigungen verwendet werden, Ausgangsadressen eingeschränkt werden, Parameter protokolliert werden, und es muss verhindert werden, dass Anweisungen in den Benutzerdokumenten dazu führen, dass das Tool über seine Befugnisse hinausgeht.

Modell-Anbindung

FastGPT kann über eine Modell-Proxy-Schicht auf OpenAI-kompatible Modelle sowie auf Modelle verschiedener inländischer und ausländischer Anbieter zugreifen. Es ist möglich, Sprach-, Vektor-, Umordnungs-, Sprach- und multimodale Modelle einzustellen. Das AI Proxy-Projekt kann außerdem zur Aggregation von Modellen sowie zur Lastverteilung verwendet werden.

Verschiedene Modelle können jeweils Aufgaben wie Dialogführung, Vektorisierung von Wissensdatenbanken, Optimierung von Fragen und Planung von Werkzeugen übernehmen.

Die Community-Selbstverwaltungsversion beinhaltet keine Lizenz für ein Geschäftsmodell. Für die Nutzung der öffentlichen API müssen Gebühren an den Anbieter entrichtet werden; private Modelle erfordern GPU, Inferenzdienste sowie Wartung.

Nach dem Austausch des Vektormodells muss der Vektor in der Regel neu erstellt werden; die alten Indizes können nicht direkt weiterverwendet werden.

Anwendung veröffentlichen und OpenAPI

Anwendungen können über ein Sharing-Fenster ohne Anmeldung, durch Embedding in Iframes oder über APIs veröffentlicht werden. Die Chat-Schnittstelle von FastGPT ist kompatibel mit den Aufrufmethoden der OpenAI-API; bestehende OpenAI-Klienten müssen in der Regel nur die Base URL, die API-Key sowie die Modellidentifikation ersetzen, um verbunden zu werden.

Das OpenAPI-System kann außerdem Ressourcen wie Chat-Funktionen in Anwendungen, das Hochladen von Daten aus der Wissensdatenbank sowie Suchtests verwalten. Der API-Schlüssel erbt die Rechte, die dem aktuellen Konto innerhalb des Teams zustehen; nicht alle Backend-Schnittstellen sind zugänglich.

Der Schlüssel sollte auf der Serverseite gespeichert werden, es sollten Mechanismen für die Begrenzung der Anfragen, das Rotieren der Schlüssel sowie deren Widerruf eingebaut werden – er darf nicht auf öffentlichen Webseiten gespeichert werden.

Die Business-Version sowie die Cloud-Dienste bieten Funktionen wie Veröffentlichung über Drittanbieter wie Feishu und WeChat-Official-Accounts, Sicherkeitseinstellungen, Betriebsprotokolle sowie Anwendungsbewertungen. Bei öffentlichen Anwendungen müssen Aspekte wie Authentifizierung, Inhaltssicherung, sensible Daten, Missbrauch durch Roboter sowie Kosten für Modelle berücksichtigt werden.

Team und Betrieb

Die Plattform bietet Teamräume, Berechtigungen, Modellprotokolle, Chatverläufe, Nutzerfeedback sowie Dateneinordnungen. Die Business-Version umfasst zudem ein Admin-Backend, Multi-Tenancy- und Abrechnungsfunktionen, SSO, eine anpassbare Marke, Überprüfung des Modellinhalts sowie ausführlichere Betriebsprotokolle.

Einige Funktionen unterscheiden sich zwischen der Cloud-Version, der Community-Version und der Business-Version; bei der Auswahl sollte man die Tabellen mit den Versionen einzeln prüfen.

Private Deployment

Die Community-Version unterstützt die Deployment mit Docker Compose, kann aber auch über Sealos Cloud mit einem Klick bereitgestellt werden. Die Kerndienste nutzen die Next.js/Node.js-Ökosysteme; in der Regel sind außerdem Komponenten wie MongoDB, PostgreSQL als Vektordatenbank, Model-Proxy sowie Objektspeicher erforderlich.

Die genaue Architektur variiert je nach Versionseinstellungen.

Das Standardpasswort für die schnelle offizielle Bereitstellung ist öffentlich zugänglich und muss bei der ersten Aktivierung geändert werden. In der Produktionsumgebung sollten echte Zugriffsdomänen, HTTPS, persistente Speicherung, Datenbankbackups, Objektspeicherung sowie Protokollierung und Überwachung konfiguriert werden.

Bevor man aktualisiert, sollte man die Veröffentlichungsanleitung prüfen; beispielsweise werden in der neuen Version die erforderlichen Umgebungsvariablen, die Synchronisierung der Indizes sowie die Methode zum Herunterladen von Dateien geändert. Ein direkter Ersatz des Images kann dazu führen, dass das Programm nicht gestartet werden kann.

Preis

Offizielle Cloud-Dienste

Die Cloud-Dienste von FastGPT in China bieten derzeit die folgenden Monatsabos an. Bei jährlicher Zahlung wird der Preis für 10 Monate berechnet – die Konditionen und Aktionen gelten gemäß den Angaben auf der Kaufseite.

Die AI-Punkte werden für den Aufruf von Modellen innerhalb der Plattform verwendet. Die Indizes der Wissensdatenbank werden anhand der Anzahl der Abschnitte berechnet. QPM steht für die Anzahl der Fragen pro Minute. Die Faktoren wie der Modell-Faktor, die Ressourcenpakete, die Gültigkeitsdauer sowie die Regeln bezüglich Überschreitungen können sich ändern. Die tatsächlichen Kosten sollten in der Konsole ermittelt werden.

Community Self-Hosting-Version

Die Community-Version des Codes kann kostenlos heruntergeladen und selbst eingesetzt werden. Allerdings sind Server, Datenbanken, Objektspeicher, Bandbreite, Modelle sowie APIs für die Verwaltung und Wartung in der Verantwortung des Benutzers. „Kostenloser Open Source“ bedeutet nicht, dass keine Kosten anfallen, noch bedeutet es, dass man ohne Lizenzbeschränkungen ähnliche SaaS-Dienste anbieten kann.

Business-Version

Die Business-Version baut auf der Community-Version auf und enthält zusätzlich kommerzielle Spiegel sowie Lizenzen. Dazu gehören eine SaaS-Kommerziallizenz, Unterstützung bei der ersten Implementierung sowie Vorrang bei der Bearbeitung von Anfragen. Der aktuelle offizielle Preis lautet:

• Sealos – Vollständige Verwaltung für einen einzigen Knoten:10.000 Yuan pro Monat, mindestens für 3 Monate, oder 120.000 Yuan pro Jahr, inklusive 8 Kerne und 32 GB Speicher – zusätzliche Ressourcen werden separat berechnet.
• Sealos – vollständige Verwaltung mehrerer Knoten:22.000 Yuan pro Monat, mindestens für 3 Monate, oder 264.000 Yuan pro Jahr, inklusive 32 Kerne und 128 GB Speicher – zusätzliche Ressourcen werden separat berechnet.
• Selbstverwaltete Business-Version:Kontaktieren Sie uns für ein Angebot, das Unterstützung bei der Aktualisierung zu 6 Versionen beinhaltet, in der Regel innerhalb von 14 Tagen lieferbar;
• Technische Dienstleistungen:Maßgeschneiderte Entwicklung, Wartung, Migration und Integration von Drittanbietern kosten 2.000 bis 3.000 Yuan pro Personentag.

„6 Versionsaufwertungen unterstützt“ bezeichnet die Anzahl der offiziellen Unterstützungsanläufe für eine Aufwertung und bedeutet nicht, dass das Programm nach Erreichen dieser Anzahl automatisch deaktiviert wird. Kommerzielle Spiegel können nicht selbst angepasst werden, während die Community-Version teilweise weiterentwickelt werden kann;

Für zukünftige Upgrade-Combinationen nach Fork muss der Kunde die Wartung selbst übernehmen.

GitHub und Lizenzen

Der offizielle Repository von FastGPT wird von labring verwaltet und wird hauptsächlich mit TypeScript entwickelt. Es gibt häufige Iterationen des Projekts. Stand der Überprüfung ist die neueste stabile Version auf der GitHub-Seite 4.15.4, veröffentlicht am 24. Juli 2026.

Bei der Bereitstellung sollte weiterhin überprüft werden, ob es Updates und Korrekturen gibt.

Der Code unterliegt der FastGPT Open Source License und nicht der MIT-, Apache- oder GPL-Lizenz. In der offiziellen Zusammenfassung wird klar gestellt, dass eine Nutzung als Hintergrunddienst zu kommerziellen Zwecken erlaubt ist, es jedoch nicht gestattet ist, die FastGPT SaaS-Dienste ohne Genehmigung anzubieten.

Jeder kommerzielle Dienst, der ohne geschäftliche Genehmigung bereitgestellt wird, muss die entsprechenden Urheberrechtsangaben beinhalten.

Wenn Urheberrechte beseitigt, SaaS an Dritte bereitgestellt oder vollständige kommerzielle Nutzungsrechte erworben werden sollen, muss eine kommerzielle Lizenz gekauft werden.

Sicherheit und Daten

Eine private Implementierung ermöglicht es, Datenbanken und Dateien in einem eigenen Umfeld zu hosten. Bei der Nutzung externer Modelle werden jedoch Probleme, Wissensfragmente sowie Dateien weiterhin an den Anbieter des Modells gesendet. Für sensible Geschäftsprozesse sollte man die Richtlinien des Anbieters bezüglich Datenspeicherung, Training, Standort und Konformität überprüfen – gegebenenfalls sollten lokale Modelle sowie Methoden zur Anonymisierung verwendet werden.

Das Teilen von Links, IFrames, OpenAPI, Plugins und HTTP-Node erweitert das Angriffsprofil. Es sollten SSO oder Authentifizierungsmethoden, das Prinzip der minimalen Berechtigungen für die Benutzer, eine Liste von zulässigen Domainnamen, Beschränkungen bezüglich der Dateitypen, Limits für API-Aufrufe, Maskierung von Protokollen, regelmäßiger Austausch von Schlüsseln sowie Backups der Datenbanken eingeführt werden. Zudem sollten Abhängigkeiten und Images rechtzeitig aktualisiert werden.

Anleitung zur Verwendung von FastGPT

Eine grundlegende Aufgabe erledigen

1. Definieren Sie das Problem, den Zeitraum, den Bereich, die Priorität der Quellen sowie das Ausgabeformat;
2. Laden Sie in FastGPT Materialien hoch, für die Sie Nutzungsrechte haben, oder geben Sie Suchanfragen ein;
3. Zuerst wird ein Rahmen mit vier Arten von Anwendungsfähigkeiten geschaffen, anschließend werden durch Wissensdatenbanken und RAG Beweise hinzugefügt;
4. Es ist erforderlich, Quellenfakten, die Ansichten des Autors und KI-Erkenntnisse voneinander zu unterscheiden.
5. Jeweils die Daten, Zahlen, den ursprünglichen Textort sowie widersprüchliche Beweise überprüfen;
6. Die Ergebnisse werden manuell überarbeitet, das Überprüfungsdatum wird aufgezeichnet, und anschließend veröffentlicht.

Erstellung wiederverwendbarer professioneller Workflows

1. Komplexe Themen in vier Kategorien von Fragen aufteilen: Hintergrund, Daten, Vergleiche und Schlussfolgerungen;
2. Die Kombination aus vier Arten an Anwendungsfähigkeiten, Wissensdatenbanken sowie RAG und visualisierten Workflows bildet feste Forschungsschritte.
3. Zuerst sollten die offiziellen Webseiten, wissenschaftliche Arbeiten, regulatorische Dokumente und Rohdaten verwendet werden;
4. Für Schlussfolgerungen mit hohem Risiko wird eine zweite Überprüfung durchgeführt;
5. Abfragen, Beweise, Versionen und ungelöste Probleme speichern;
6. Nach Änderungen der Daten erneut ausführen und die Schlussfolgerungen aktualisieren;

Für welche Nutzer geeignet?

• Ein Team zur Einführung interner Unternehmensprozesse sowie von Wissenshilfen für Produkte und nach dem Verkauf aufbauen;
• Entwickler, die Modelle, Daten und Geschäfts-APIs mithilfe visueller Workflows verbinden möchten;
• Unternehmen, die eine OpenAI-kompatible Schnittstelle benötigen, um schnell in bestehende Systeme zu integrieren;
• Organisationen, die eine private Implementierung sowie Kontrolle über Datenbanken und Wissensdokumente wünschen;
• Benutzer, die Agent V2, Skills, Erweiterungen und MCP benötigen, um offene Aufgaben zu erledigen;
• Große und mittlere Teams, die Hosting, SSO, Multi-Tenancy, Auditing sowie kommerzielle Lizenzen benötigen.

Vorteile des Produkts

• Wissensdatenbanken, Workflows und Agent V2 decken alles von festgelegten Fragen-Antwort-Verfahren bis hin zu autonomen Aufgaben ab;
• Unterstützung für gemischte Suche, Umordnung, mehrere Wissensdatenbanken und Chunk-Editierung;
• Workflows, Plugins, Skills sowie die Fähigkeit zu bidirektionalen MCP-Erweiterungen sind vollständig vorhanden.
• Kompatibel mit der OpenAI-API, erleichtert die Anbindung bestehender Anwendungen;
• Gleichzeitig werden Cloud-Dienste, Community-Self-Hosting-Lösungen und kommerzielle Hosting-Lösungen angeboten;
• Chinesische Dokumente verfügen über eine gut entwickelte Infrastruktur in Bezug auf nationale Modelle und Büroplattformen.

Einschränkungen und Hinweise

• FastGPT verringert die Hürden für die Entwicklung von KI-Anwendungen, doch die Reinigung der Wissensdatenbanken, die Suche und Bewertung von Informationen, die Kosten für die Modelle, Sicherheitsanforderungen sowie die Betriebsführung erfordern weiterhin fachliches Know-how.
• Die Visualisierung des Ablaufs wird mit zunehmender Anzahl an Knoten komplexer, weshalb eine gute Versionierung sowie Rückgabetests erforderlich sind.
• Die FastGPTOpenSourceLicense stellt klare Beschränkungen für SaaS-Lösungen sowie Urheberrechte fest; sie erlaubt es nicht, GitHub fälschlicherweise als eine Plattform darzustellen, auf der kommerzielle Produkte ohne Einschränkungen unter Verwendung geschlossener Quellcode entwickelt werden können.
• Es können Unterschiede in den Funktionen zwischen der Community-Version und der Business-Version sowie Anpassungen bei den Ressourcen und Preisen der Cloud-Pakete vorliegen. Vor dem Kauf und der Implementierung sollte die aktuelle Seite überprüft werden.

Häufige Fragen

Ist FastGPT kostenlos?

Cloud-Dienste bieten eine kostenlose Version ohne Kosten; die Community-Version kann kostenlos selbst gehostet werden, doch die Kosten für Server und Modelle müssen selbst getragen werden.

Kosten für die Business-Version, Hosting-Dienste sowie fortgeschrittene Unternehmensfunktionen.

Wie viel kostet der FastGPT-Cloud-Dienst?

Die aktuelle Basisversion kostet 99 Yuan pro Monat, die Premiumversion 599 Yuan pro Monat. Bei jährlicher Zahlung wird der Preis für 10 Monate berechnet. Die kostenlose Version kostet 0 Yuan; für eine maßgeschneiderte Version wird ein Preis angefragt.

Kann FastGPT privat eingesetzt werden?

Ja. Die Community-Version unterstützt die Deployment-Möglichkeiten von Docker Compose und Sealos. Die Business-Version bietet zudem eine selbstverwaltete oder vollständig von Sealos verwaltete Lösung.

Unterstützt FastGPT eine API?

Es gibt eine Chat-Schnittstelle für OpenAI-kompatible Anwendungen sowie das System OpenAPI, das für Tests von Anwendungen, Wissensdatenbanken und Suchfunktionen verwendet wird.

Kann FastGPT für kommerzielle Zwecke verwendet werden?

Es ist möglich, es unter der FastGPT Open Source License als Backend-Dienstleister zu nutzen und das Urheberrecht beizubehalten, doch FastGPT SaaS darf ohne Genehmigung nicht bereitgestellt werden. Für eine vollständige kommerzielle Nutzung sowie zur Aufhebung des Urheberrechts muss eine kommerzielle Lizenz erworben werden.

Was ist der Unterschied zwischen FastGPT und MaxKB sowie Dify?

Alle drei können Wissensdatenbanken sowie AI-Arbeitsabläufe erstellen. FastGPT zeichnet sich durch RAG in Chinesisch, Kompatibilität mit OpenAI, Plugin-Arbeitsabläufe und Agent V2 aus;

Die endgültige Auswahl sollte anhand der Datenquellen, Berechtigungen, Knoten, Wartung sowie der Zertifizierungsprüfungen getroffen werden.