RAGFlow v0.25.6 发布：AI自主浏览、RAPTOR升级与全面稳定性优化

RAGFlow 是一个专注于深度文档理解的开源 RAG 框架，其最新版本 v0.25.6 于2026年5月26日正式发布。这是一次覆盖 Agent、RAG、API、文档解析、权限安全等多个模块的综合性更新，版本升级方向明确指向能力补齐、体验增强与生态扩展。从发布内容来看，本次更新不仅引入了多项关键新功能，更在系统稳定性与安全性方面进行了显著加固。

概述

本次版本最值得关注的核心新功能，是 Agent 模块新增的 Browser 组件。这一组件赋予 AI 自主导航并与网页交互的能力，意味着 Agent 不再只是被动接收页面内容，而是能够主动执行网页访问、信息获取、在线操作等任务。对于需要构建网页交互型 Agent 的开发者而言，这是一项关键的能力补强。与此同时，RAG 检索模块中的 RAPTOR 构建算法升级至 AHC 模式（Ψ-RAG），将语义扩展从文档级别提升到数据集级别，实现了构建性能与 Recall@5、平均 F1 指标的双重提升，并支持在 AHC 与 GMM 模式间灵活切换。

Agent 能力增强与开发者体验优化

在 Agent 层面，本次更新还带来了多项开发者友好的改进：新增轻量级 @tool 装饰器，简化 Python 函数注册流程；Agent 消息支持显示 base64 编码图片，提升多模态内容展示能力；Doc Generator 组件的文件元数据可作为独立变量暴露；chat completion 接口支持传入 chat_template_kwargs，实现更细粒度的模板参数控制。API 层面，/chat/completions 接口现在允许请求体中只发送最新消息，大幅简化了调用方式。此外，系统修复了向量相似度权重在检索阶段未生效的问题，确保检索行为更符合配置预期。

API 行为优化与安全性增强

安全性是本次版本的重点加固方向。系统修复了通过请求体伪造 session user_id 的漏洞，完善了 /dify/retrieval 接口的 kb ownership 权限校验，防止了用户 API 响应中敏感字段的泄露，并修复了 misc_utils.download_img 在 OAuth avatars 场景下的 SSRF 风险。这些改动表明项目对安全边界的把控更加严格。

Go 生态扩展与其他改进

本次版本在 Go 侧进行了大规模能力补齐，新增或补充了大量 provider 与驱动支持，包括 TogetherAI、GPUStack、Azure OpenAI、Tencent Hunyuan、HuaweiCloud、ModelScope 等主流模型服务商；同时扩展了 embed、rerank、ASR、TTS、OCR 等多模态能力，显著丰富了 Go 生态的工具链。此外，版本还完成了 asyncio 事件循环问题集中修复、解析器与表格处理增强、测试覆盖提升、法语国际化补齐等工作，并将 Python 最低版本要求提升至 3.13。

如有侵权，请联系删除。