沉寂数月的 Ragflow 重磅发布 0.20.0，补齐最大短板！

RagFlow近期迎来重大版本更新，重点改进了Agent功能和MCP支持。Agent方面进行了全面重构，新增多Agent协作、规划反思、视觉处理等功能，并优化了前端编排体验和可观测性。MCP功能实现完整闭环，支持服务端导入、客户端调用及RAGFlow作为服务端。更新还包含新版Infinity集成、API文件引用支持等特性。作者通过艾灸应用案例演示了Human-in-the-loop交互流程，详细讲

5ycode

977人浏览 · 2025-08-04 16:39:56

5ycode · 2025-08-04 16:39:56 发布

沉寂许久的ragflow上周五迎来了重大改版，周五推上去了，官方还未发布更新通知，周末在家体验了下。最大的一个更新就是把agent的短板补上来了。

更新内容

看了下官方的release，主要更新内容如下：

对agent进行了重构，能力和易用性有了很大的提升
- 支持多agent，支持规划与反思、视觉等
- 前端编排的体验比以前强了很多
- agent的可观测性
支持完整的 MCP 功能，包括导入 MCP Server、Agent 作为 Client 调用 MCP 以及 RAGFlow 作为 MCP Server；
集成新版 Infinity
api支持文件引用信息（作为api）
内置了一些agent方便大家使用（这点比之前强多了）

本期我重点讲解下agent和mcp，更新也很简单，docker compose的版本直接改了就行

agent最重大改版

需要注意的是，0.20的agent和以前的不兼容，需要自己备份下提示词再升级。

这次的升级引入了human in the loop ,dify这个功能期待了好久都没有添加进来。

升级以后得节点：

可以看到，没有LLM的节点，llm的能力封装在了agent里

agent艾灸示例

我以艾灸做一个简单的agent，整体流程如下：

在开始节点，让用户输入基本信息
做基本信息的判断（主要是为了体验human in loop）
用户输入以后，直接用一个agent，在agent里根据能力调用知识库检索

开始节点

在开始节点，可以设置agent的开白场
根据需要添加输入参数。点击2，可以查看有哪些参数
点击3添加参数

有多种格式可以选择，根据实际需求添加，并确认是否必填。

条件节点

在条件节点里，支持复杂组合条件设置。

等待输入节点

等待输入节点和开始节点的插入差不多

agent节点

在agent节点里，通过1设置大模型的参数
通过3填写系统提示词（需要注意的是，用工具，需要点一下，比如根据xx查询xx）
在1的位置设置用户提示词
2是工具列表，可以通过3添加工具，或者MCP工具
4可以添加agent

流程演示

点击运行，弹出输入面板，输入参数以后，点击下一步。

输入头疼，检测到缺失主症，会给你输入框，点击提交可以直接使用。

运行的过程比较慢，可以点击1 查看左侧的log，可以看到执行日志。

可以看到执行过程中查询了知识库、并且最终的输入也引入了知识库。

外部使用

嵌入网站

api调用

官方也对应的api，可以通过接口调用

mcp

ragflow的mcp服务在设置里，点击1,选择2,点击3添加mcp ，可以导入

ragflow的mcp管理需要自己一个个的输入，不能直接从外面复制，可以导入
可以通过4添加 authorization token
填写完信息以后，点击5可以获取mcp对应的工具，最后点击保存

如果mcp很多的话，建议添加以后，使用模板填写，然后导入进来。

mcp的使用

在agent中通过添加工具，选择mcp添加进去，智能选择集合，不能选择对应的工具，这个后续可能会优化下，要不然有的mcp服务，一个服务几十个工具，用起来也累

后记

如果你对工作流的设置频次，以及要求没那么高，并且对rag要求很高的haul，完全可以使用ragflow
如果你追求的是生态，快速开发，建议你还是以dify为主，后续的coze studio也可以关注下

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