热门开源项目的架构与源码分析知识库。
这个项目面向希望读懂优秀开源项目的开发者，围绕真实源码整理可验证、可复用的技术文档。我们关注的不只是“有哪些模块”，还会进一步回答：
- 项目从哪里启动，核心请求或任务如何流转？
- 模块之间如何协作，关键抽象和边界为什么这样设计？
- 并发、存储、扩展、失败恢复和可观测性是如何落地的？
- 哪些工程经验可以迁移到自己的系统？
| 项目 | 方向 | 分析版本 | 文档 |
|---|---|---|---|
| OpenClaw | 个人 AI 助手、Gateway、多渠道与 Agent | v2026.9.4 |
查看分析 |
| RAGFlow | RAG、深度文档理解、知识库与 Agent 工作流 | v0.27.2 |
查看分析 |
| Open Code Review | AI 代码审查、LLM Agent、规则与 MCP | v1.12.5 |
查看分析 |
每个项目都采用“一个入口文档 + 多篇专题文档”的结构：
docs/projects/<project>/
├── README.md # 项目入口、分析范围和阅读导航
├── SUMMARY.md # 代码库结构化摘要与模块地图
├── summary.json # 便于校验和后续版本对照的结构化数据
├── 01-*.md # 架构与模块边界
├── 02-*.md # 启动或核心执行链路
└── ... # 按项目特点拆分的专题
每次分析尽量固定源码版本，优先使用发布版 tag，并记录对应 commit。文档通常覆盖：
- 项目定位、技术栈和源码入口
- 总体架构、模块职责和依赖关系
- 启动流程、核心请求链路和关键数据结构
- 存储、并发、重试、超时和失败处理
- API、插件、Agent、MCP 或其他扩展机制
- 测试、构建、部署、可观测性和设计取舍
文档中的结论以源码、官方文档、测试或可复现实验为依据；无法验证的内容会明确标注分析范围和假设。项目只保存分析文档，不复制上游源码。
AI architecture · LLM applications · AI Agent · RAG · MCP · software architecture · source-code analysis · open-source projects · code review · architecture documentation
推荐从 项目文档目录 开始，再进入具体项目的 README.md。如果想快速了解代码库结构，可先阅读项目目录中的 SUMMARY.md，然后按专题文档深入关键链路。
欢迎补充新的开源项目、修正源码定位、完善架构图或提出不同的设计解读。新增分析前请阅读：
建议提交内容时注明上游项目版本、分析范围和验证方式，以便其他读者复核。
.
├── docs/
│ ├── projects/ # 按项目归档的架构与源码分析
│ └── README.md # 阅读和维护说明
├── CONTRIBUTING.md # 写作、校对和提交规范
├── ROADMAP.md # 后续规划
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 社区行为准则
└── LICENSE # MIT License
本项目文档采用 MIT License。被分析项目的源码、商标和许可证仍归其原作者或维护组织所有；引用时请遵循对应项目的许可证和 NOTICE 要求。