HiveMtk 蜂巢营销
开源私域 AI 营销 SCRM 系统,聚合抖音、小红书、快手、微信、WhatsApp、TikTok、Telegram 等 10+ 渠道,内置 ReAct 自主智能体、本地知识库 RAG 与 GEO 模块,支持 100% 私域自托管部署,数据零出域。
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是
中文
Go
主语言
是
活跃
9
贡献者
人工分析
EDITORIAL推荐理由
HiveMtk 把多端社媒触达、ReAct 自主智能体、本地 RAG 与 GEO 优化整合进同一套 Go + Vue 系统,94 个业务模块开箱即用,对做私域运营的团队很有吸引力。它坚持 100% 私有化部署与本地推理栈,适合对数据合规敏感的行业。相比 Dify/FastGPT 偏通用 LLM 平台,它更贴近真实营销业务链路。
适用场景
- 私域获客与 AI 自动谈单(招商加盟、医美、教培、B2B)
- 企业微信多账号聚合与客户资产沉淀
- AI 客服与本地知识库 RAG 问答
- 营销自动化 SOP 编排与 RFM 分层运营
- 跨境出海多渠道触达(TikTok/WhatsApp/Telegram)
- 金融、医疗、政企等合规私有化部署
优点
- 多端触达渠道丰富,统一收件箱与 CDP 客户视图
- ReAct 自主智能体搭配 42 个原子工具,非写死工作流
- 本地推理栈 + 零出域,满足数据合规与私有化要求
- 内置 GEO 模块,打通 AI 搜索获客闭环
- AGPL-3.0 开源,可自由 fork、私有部署与商用
缺点
- AGPL-3.0 协议对 SaaS 化二次分发有开源义务限制
- 本地推理栈对硬件有要求,推荐 8 核 16GB 起
- 系统模块众多,完整落地需要一定运维与调优成本
- 不提供官方 SaaS 版,需自行部署维护
HiveMtk 蜂巢营销是什么
HiveMtk(Hive + Marketing Toolkit)是一套面向中文私域运营场景的开源 AI 营销系统,把多端社媒触达、ReAct 自主智能体、本地知识库 RAG 与 GEO 优化整合在同一个仓库里,覆盖获客 → 触达 → 转化 → 复购全链路。
它适合 5–50 人的成长型团队、合规敏感行业(金融/医疗/政企),以及不想被 SaaS 厂商锁定的运营团队。
核心能力
多端触达:一个工作台全管
- 抖音 / 快手 / 小红书 / 闲鱼 / TikTok:通过 Chrome 扩展桥接,使用自己的登录态浏览器
- 微信 / 企业微信:含社群与朋友圈
- Telegram:Bot 协议直连,支持群线索挖掘与主动 DM
- WhatsApp:Cloud API + 模板消息
- 邮件 / 短信:SMTP 及主流云厂商短信
统一 CDP 客户视图与统一收件箱,一份资料全渠道触达。
ReAct 自主智能体
智能体按「感知 → 规划 → 调工具 → 反思」循环运行,内置 42 个原子工具,覆盖触达、项目管理、客户、知识库、业务五大域,并通过 Permission、Retry、Timeout、RateLimit、Audit 五层装饰器逐层包裹。
- 混合检索 RAG:pgvector HNSW + BM25 RRF 融合粗排,bge-reranker 精排
- 多智能体协作:被动应答 + 主动触达
- 四层记忆系统:短期 / 长期 / SOP 状态 / 业务记忆
- 可视化工作流:零代码搭建销冠 SOP
数据安全:100% 私域
- 本地推理栈:llama.cpp(Qwen2.5)+ TEI(bge-m3 + bge-reranker-v2-m3)
- 零外网可跑:对话、知识库、向量化、检索增强全程域内完成
- FRP 私域穿透:访客从公网进,数据经隧道回本地
- 可选云端 LLM:将
LLM_BASE_URL指向 DeepSeek/OpenAI 即可,Embedding/Rerank 仍强制本地
GEO 智能优化
GEO(生成式引擎优化)争的是 AI 答案里的「席位」,让 ChatGPT Search、Perplexity、Google SGE 作答时提及你的品牌。流程大致为:品牌配置 → 关键词蒸馏 → 内容创作 → 多模型验证 → 平台同步发布,并配合数据增强回流。
快速上手
唯一要求是 Docker 24+ 与 Docker Compose v2,硬件最低 4 核 / 8GB / 50GB,推荐 8 核 / 16GB。
# 1. 克隆仓库
git clone https://gitee.com/xhpmayun/hivemtk.git && cd hivemtk
# 2. 一键安装:生成 .env、构建前后端、下载模型、拉起数据层与推理栈
make install
# 3. 修改密钥
vim .env
# 4. 启动
make dev
cd user-web && npm run dev
技术栈与架构
- 后端:Go 1.26 + Gin + GORM,严格五层架构(Controller → Service → Repository → Model → DTO)
- 前端:Vue 3
- 数据层:PostgreSQL + pgvector、Redis 7
- 推理层:llama.cpp + TEI 本地推理栈
注意事项
- 项目采用 AGPL-3.0 协议,若将修改版通过网络对外提供服务,需同样以 AGPL-3.0 开源修改
- 不提供官方 SaaS 版本,坚持私有化部署
- 模块较多,完整落地需要一定运维与调优成本
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