Markdown Conversion Tools for Agents

Tweet

meng shao @shao__meng 在超过几十种的文档格式中，Markdown 目前还是对 Agent 最友好的格式，应该没有之一。 为了最大化企业和个人知识库的价值，让 Agent 能懂你的企业和你自己，即使有 WorkBuddy <-> 企微、千问办公 <-> 钉钉、豆包工作 <-> 飞书 这样的天然生态打通优势，在企业网盘、硬盘、知识库里吃灰的文档，还是要转为 Markdown 才能更好的被 Agents 用起来。 分享几个我自己平时在用的 Markdown 文档格式转换项目，朋友们可以根据自己环境内当前的文档实际情况来选择用哪个。 1. anydoc 18.8k 🌟 Firecrawl 最新开源，评价很高，文档格式覆盖很全、解析很快。纯 Rust 零依赖，把 Word/PPT/Excel/PDF 等 14 种格式毫秒级转成 LLM 可用的 GFM Markdown。 github.com/firecrawl/anyd… n 2. MinerU 78.6k 🌟 OpenDataLab (上海 AI Lab) 开源，在 anydoc 之前是我自己主力用的。它基于 1.2B 视觉语言模型的高精度文档解析器，专攻 PDF 的公式、表格与中文版面，OmniDocBench 榜首 github.com/opendatalab/Mi… Uv 3. MarkItDown 176.6K 🌟 微软开源，开源之初声量极高，不过解析能力上限不如前两个。轻量 Python 工具，把 ~25 种文件（Office/PDF/图片/音频/HTML 等）统一转成 Markdown 喂给 LL github.com/microsoft/mark… nxu 4. Docling 65.7k 🌟 IBM Research 开源，MIT 许可，企业级文档智能工具包，多格式解析为带类型的结构化文档树（DoclingDocument），为 RAG github.com/docling-projec… VyUr 5. Marker 39.3k 🌟 Datalab 开源，基于 Surya 模型套件的高速 PDF 转 Markdown/JSON 工具，GPU 批量吞吐可达 ~120 github.com/datalab-to/mar… 7GOFF 最后附上一个简单对比测试，供大家参考吧，实际表现还要基于具体环境测试（项目/速度/硬件要求） 1. anydoc 中位 4.7ms/文档 Ryzen 9 9950X3D，纯 CPU，100 个真实文档（14 种格式） 2. MinerU 0.21s/页（L4 GPU）、2.12 页/秒（A100） VLM 路径必须 GPU（≥8GB 显存） 3. MarkItDown 中位 134.8ms/文档；整份 PDF 约 0.6–1.1s 同上 CPU；比 Docling/Marker 快 50–100 倍 4. Docling 513.6ms/文档（Office）；PDF 约 3.1s/页 CPU、0.49s/页 GPU CPU 可跑，GPU 明显加速 5. Marker 批量最高 ~120 页/秒（H100）；B200 上 2.9–23.7 页/秒 GPU 才有意义，CPU 模式很慢 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 0 👀 424 📊 1 ⚡