折腾了一个 Go Agent：魔改 Runtime + Hybrid RAG + llama.cpp + WebGPU，分享一下实现

[hh2002sun]

定的业务场景是企业公文写作，本地 Embedding/Rerank 和模型推理也一起整合进来了，不只是套一层 Agent 编排。

整体链路是文档解析 → Hybrid RAG 召回 → Rerank → Agent Tool 调用 → 证据约束生成，Web 端用 WebGPU 跑 Embedding/Rerank ，桌面端用 llama.cpp 跑本地模型。

llama.cpp 端还做了点优化，cuda 版本对块对角矩阵的计算有问题，原版全部计算了，浪费了大量时间。

这块是朋友帮助下 codex 帮忙改的，当时测试的时候发现同样一份测试用例 valkun 需要 3s 就能 rerank 完，cuda 版本居然要 10s 。

以下是核心功能演示视频。

https://cac.opple.com/yc-media/getFile?id=bc58421664e24de799260e7c677ebc8a#.mp4

项目地址：https://github.com/helpleness/openinkflow

网站地址：https://doc.inkflowai.top/

项目目前仍在完善，具体架构、Eval 和 Benchmark 都在 README ，欢迎提 Issue / PR / 架构建议，觉得有价值也欢迎 Star 。

[wxppkm]

Go Agent ？这名字也是十多年前常见的翻墙方法，用 Google App Engine 的。

[hh2002sun]

@wxppkm 基于 golang 的 agent ，那很巧合了