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腾讯把RAG知识库做成Agent：WeKnora现在能记、能调工具、还能跑代码

动察 Beating AI 快讯，腾讯微信团队继续扩展开源知识框架 WeKnora。它原本主要把企业文档变成可检索、可问答的 RAG 知识库，后来逐步加入 Agent、MCP 和 Skills。最新 v0.8.0 又补上跨会话长期记忆，并把 Skills 和代码执行环境进一步做完整。

现在 WeKnora 可以记住用户的资料、偏好、事实和任务，下次聊天继续调用。系统自动提取的记忆不会直接生效，要先经过用户确认。Skills 也被做成独立的工作区资源，可以从 ClawHub、SkillHub、GitHub、GitLab 或 zip 文件安装。

Agent 执行任务时，还能进入 Docker、E2B 或 Cube 沙箱，运行命令、读写文件，再把生成的文件直接返回聊天窗口。管理员可以限制沙箱访问哪些网络。WeKnora 的重心仍然是企业知识，但现在已经不只是「从文档里找答案」，而是开始把知识、记忆、工具和执行环境放进同一个 Agent 系统里。

AI 解读

腾讯微信团队把 WeKnora 从 RAG 知识库推成完整 Agent 系统，v0.8.0 补上跨会话长期记忆、Skills 工作区和 Docker/E2B/Cube 沙箱执行。这不是孤立动作：腾讯云 Agent Memory 已从插件进化到团队共享盘，ima copilot 四模块记忆 4 月灰度、5 月全面开放并支持第三方模型接入——腾讯正把"记忆"做成 Agent 基础设施的公共层。

最值得注意的细节是记忆的确认机制：自动提取的记忆须经用户确认才生效。这与 ima copilot 记忆可查看可编辑一脉相承，指向企业场景的合规底线。更关键的是 Skills 被做成独立工作区资源、可从 ClawHub 等外部源安装——腾讯在把能力分发渠道也纳入自己的框架，与 OpenAI Agents SDK 的 Skills 渐进式声明形成对位。知识、记忆、工具、执行环境四件事收进同一系统，Agent 的竞争正从模型转向工作环境。

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原文链接 #产业生态

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