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README CN

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Original Source
<p align="center"> <a href="https://langbot.app"> </a> <div align="center">

<a href="https://hellogithub.com/repository/langbot-app/LangBot" target="_blank"></a>

<h3>生产级 AI 即时通信机器人开发平台。</h3> <h4>快速构建、调试和部署 AI 机器人到微信、QQ、飞书、Slack、Discord、Telegram 等平台。</h4>

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<a href="https://langbot.app">官网</a><a href="https://link.langbot.app/zh/docs/features">特性</a><a href="https://link.langbot.app/zh/docs/guide">文档</a><a href="https://link.langbot.app/zh/docs/api">API</a><a href="https://space.langbot.app/cloud">Cloud</a><a href="https://space.langbot.app">插件市场</a><a href="https://langbot.featurebase.app/roadmap">路线图</a>

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LangBot 是一个开源的生产级平台,用于构建 AI 驱动的即时通信机器人。它将大语言模型(LLM)连接到各种聊天平台,帮助你创建能够对话、执行任务、并集成到现有工作流程中的智能 Agent。

核心能力

  • AI 对话与 Agent — 多轮对话、工具调用、多模态、流式输出。自带 RAG(知识库),深度集成 DifyCozen8nLangflow 等 LLMOps 平台。
  • 全平台支持 — 一套代码,覆盖 QQ、微信、企业微信、飞书、钉钉、Discord、Telegram、Slack、LINE、KOOK 等平台。
  • 生产就绪 — 访问控制、限速、敏感词过滤、全面监控与异常处理,已被多家企业采用。
  • 插件生态 — 数百个插件,跨进程的事件驱动架构,组件扩展,适配 MCP 协议
  • Web 管理面板 — 通过浏览器直观地配置、管理和监控机器人,无需手动编辑配置文件。
  • 多流水线架构 — 不同机器人用于不同场景,具备全面的监控和异常处理能力。

→ 了解更多功能特性


快速开始

☁️ LangBot Cloud(推荐)

LangBot Cloud — 免部署,开箱即用。

一键启动

bash
uvx langbot

需要安装 uv。访问 http://localhost:5300 即可使用。

Docker Compose

bash
git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
docker compose up -d

一键云部署

更多方式: Docker · 手动部署 · 宝塔面板 · Kubernetes


支持的平台

平台状态备注
QQ个人号、官方机器人(频道、私聊、群聊)
微信个人微信、微信公众号
企业微信应用消息、对外客服、智能机器人
飞书
钉钉
Discord
Telegram
Slack
LINE
KOOK

支持的大模型与集成

提供商类型状态
OpenAILLM
AnthropicLLM
DeepSeekLLM
Google GeminiLLM
xAILLM
MoonshotLLM
智谱AILLM
Ollama本地 LLM
LM Studio本地 LLM
DifyLLMOps
MCP协议
SiliconFlow聚合平台
阿里云百炼聚合平台
火山方舟聚合平台
ModelScope聚合平台
GiteeAI聚合平台
胜算云GPU 平台
优云智算GPU 平台
PPIOGPU 平台
接口 AI聚合平台
302.AI聚合平台
小马算力聚合平台
百宝箱Tbox智能体平台

→ 查看完整集成列表

TTS(语音合成)

平台/模型备注
FishAudio插件
海豚 AI插件
AzureTTS插件

文生图

平台/模型备注
阿里云百炼插件

为什么选择 LangBot?

使用场景LangBot 如何帮助
客户服务将 AI Agent 部署到微信/企微/钉钉/飞书,基于知识库自动回答用户问题
内部工具将 n8n/Dify 工作流接入企微/钉钉,实现业务流程自动化
社群运营在 QQ/Discord 群中使用 AI 驱动的内容审核与智能互动
多平台触达一个机器人,覆盖所有平台。通过统一面板集中管理

在线演示

立即体验: https://demo.langbot.dev/

注意:公开演示环境,请不要在其中填入任何敏感信息。


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贡献者

感谢所有贡献者对 LangBot 的帮助:

<a href="https://github.com/langbot-app/LangBot/graphs/contributors"> </a> <!-- ## For Code Agents If you're a code agent based on LLM, you should read [AGENTS.md](AGENTS.md) to understand the project structure and development process before you start any development. -->