简介
Onyx（前身 Danswer）是为团队打造的开源企业 AI 搜索与助手平台。它把 Google Drive、Slack、Confluence、GitHub、Notion、Jira 等 50 多个应用的内容连进来，带上各自的权限一起索引，然后用混合检索（向量 + 关键词）回答”我们上月 AWS 账单为什么涨了”这类需要跨系统找证据的问题。
和”让 Agent 一个个去调 MCP 搜索”的做法相比，Onyx 的思路是先建好一份内部知识的统一表示：查询进来时一次召回所有来源里最相关的几段原文，再交给大模型作答。官方在 EnterpriseRAG-Bench 上的对比显示，这种方式在答案质量和 token 成本上都有明显优势——因为它避免了十几个工具轮询造成的上下文爆炸。
核心能力
- 连接器与权限：40~50+ 数据源，同步时保留各源自身的访问控制，查询时按提问人权限过滤
- Agentic RAG：混合索引加定制检索编排，支持深度研究报告式多步检索
- 自定义 Agent：为不同团队配置专属知识子集、指令与可执行动作
- 外部动作与 MCP：可调用外部应用完成端到端任务，也对外暴露 MCP server 给 Claude Code、Codex 等客户端
- 多入口：网页端、桌面端、Slack/Discord Bot、Chrome 扩展、可嵌入 Widget
- 私有化部署：Docker / Kubernetes / Helm / Terraform，支持 VPC、私有云、气隙环境，索引、嵌入与模型推理都可以留在自家边界内
适合谁用
- 安全要求高的企业：金融、医疗、军工等不能把内部文档交给外部 SaaS 的团队
- 想给内部 Agent 装”公司上下文”的工程团队：通过 MCP 让编码 Agent 直接查到内部规范、工单与决策记录
- 需要自建知识库的中型公司：不想为 Glean 这类企业搜索付出高昂年费
使用建议
- 从 Lite 模式试水：内存 1GB 以内即可跑起聊天 UI，先验证团队是否真的用得上
- 先接三个高价值源：通常 Slack + 文档库 + 工单系统就能覆盖八成的提问
- 把权限同步当第一优先级：上线前核对 ACL 映射，避免越权召回
- 给 Agent 单独建知识子集：不要让客服 Agent 检索到 HR 文档
定价
社区版 MIT 免费自托管；云版本按席位订阅，企业版提供 SSO/SCIM、RBAC、审计与白标等能力。
