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2026-10-28 19:35:27 +08:00 · 2026-06-17 12:40:17 +08:00
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commit 939b8fe24d
141 changed files with 186 additions and 45 deletions
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 title: "Command"
+description: "LangBot command-line reference: manage your AI bot instance, configuration, and runtime from the terminal."
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 LangBot will regard messages starting with `!` as commands. Official provides [`EssentialCommands` plugin](https://space.langbot.app/market?author=langbot-team&plugin=EssentialCommands), which includes commonly used commands.
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 title: "Docker Deployment"
+description: "Deploy LangBot with Docker and Docker Compose. Run an open-source multi-platform AI chatbot for Discord, Telegram, WeChat and more in minutes."
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 <Warning>
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 title: "Kubernetes Deployment"
+description: "Deploy LangBot on Kubernetes for scalable, production-grade AI bot hosting across messaging platforms."
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 <Warning>
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 title: "Manual Deployment"
+description: "Manually deploy LangBot from source. Step-by-step setup for the open-source AI bot platform on Linux, Windows and macOS."
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 ## Installing the Main Program
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 title: "1Panel Deployment"
+description: "One-click LangBot deployment with 1Panel. Install the open-source AI chatbot platform without touching the command line."
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 Deploy LangBot with one click using [1Panel](https://www.bt.cn/new/download.html?r=dk_LangBot).
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 title: "aaPanel Deployment"
+description: "One-click LangBot deployment with aaPanel (BT Panel). Install the open-source AI bot platform through a web control panel."
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 Deploy LangBot with one click using [aaPanel](https://www.bt.cn/new/download.html?r=dk_LangBot).
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 title: "Deploy with Package Manager"
+description: "Deploy LangBot with a package manager (uv/uvx). Quick install for the open-source LLM chatbot platform."
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 <Info>
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 title: "System Environment Settings"
+description: "Configure LangBot system environment variables and runtime settings for your AI bot deployment."
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 Configure system runtime settings in `data/config.yaml`.
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 title: "Update LangBot"
+description: "Update LangBot to the latest version. Upgrade your self-hosted AI chatbot platform safely with these steps."
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 ## Using Package Manager
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 title: "Community Resources"
+description: "LangBot community resources: GitHub, Discord, documentation and support for the open-source AI bot platform."
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 title: "Features"
+description: "Explore LangBot features: multi-platform messaging, multi-LLM support, built-in Agent, RAG knowledge bases, plugins and MCP."
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 LangBot is an open-source LLM native instant messaging robot development platform, aiming to provide an out-of-the-box IM robot development experience, with Agent, RAG, MCP and other LLM application functions, supporting global instant messaging platforms, and providing rich API interfaces, supporting custom development.
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 title: "Welcome to LangBot Documentation"
+description: "LangBot is an open-source LLM bot platform connecting Discord, Telegram, WeChat, Slack and more to GPT, Claude, Gemini, DeepSeek and Dify. Start here."
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 LangBot is an open-source Large Language Model (LLM) native instant messaging bot platform that supports multiple messaging platforms and model providers. It provides support for LLMOps platforms such as Dify. It also offers a WebUI for users to quickly deploy and use.
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 title: "Platform Feature Support"
+description: "Compare LangBot feature support across messaging platforms: Discord, Telegram, WeChat, Slack, QQ, Lark, DingTalk and more."
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 The following is a list of features we have implemented and tested for each platform. If you encounter unexpected behavior, please feel free to report it to [GitHub Issues](https://github.com/langbot-app/LangBot/issues) or directly submit a Pull Request to help fix it.
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 title: "Knowledge Base"
+description: "Build RAG knowledge bases in LangBot. Give your AI bot document retrieval and grounded answers across messaging platforms."
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 LangBot natively supports RAG (Retrieval-Augmented Generation). You can create a knowledge base and bind it to a pipeline, allowing the pipeline to answer questions based on the contents of the knowledge base.
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 title: "MCP Server"
+description: "Connect MCP (Model Context Protocol) servers to LangBot to extend your AI bot with external tools and data sources."
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 LangBot can call tools from MCP servers. Once an MCP server is added, the built-in Agent — with tool use enabled on its model — can invoke those tools during a conversation.
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 title: "Models"
+description: "Configure LLM providers in LangBot: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, DeepSeek, Qwen, Ollama and OpenAI-compatible models."
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 ## LangBot Models
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 title: "Integrating Coze API"
+description: "Integrate Coze with LangBot. Connect your Coze bots and agents to Discord, Telegram, WeChat and other messaging platforms."
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 This document explains how to obtain the Token and Bot ID from the Coze platform and enter them into the LangBot pipeline configuration.
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 title: "Using DeerFlow with LangBot"
+description: "Use DeerFlow with LangBot to power your AI bot's conversation pipeline across messaging platforms."
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 [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow) is an open-source AI Agent framework based on Large Language Models (LLMs), developed by ByteDance. It focuses on deep research, information retrieval, and multi-agent collaborative orchestration.  
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 title: "Using Dify with LangBot"
+description: "Connect Dify to LangBot. Deploy your Dify apps and agents as AI bots on Discord, Telegram, WeChat, Slack and more."
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 [Dify](https://dify.ai) is an open-source large language model (LLM) application development platform. It combines the concepts of Backend as Service and LLMOps, enabling developers to quickly build production-grade generative AI applications.  
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 title: "Using Langflow with LangBot"
+description: "Use Langflow with LangBot. Bring your Langflow flows to Discord, Telegram, WeChat and other IM platforms as AI bots."
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 [Langflow](https://langflow.com/) is an open-source project for building and deploying AI-based Agents and Workflows. It supports local and cloud deployment, and provides APIs for other applications to integrate.
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 title: "Using n8n with LangBot"
+description: "Integrate n8n with LangBot to drive AI bot workflows and automations across messaging platforms."
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 [n8n](https://n8n.io/) is an open-source workflow automation platform that allows you to create, schedule, and execute various automated tasks.
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 title: "Pipelines"
+description: "LangBot pipelines connect AI orchestration platforms (Dify, Coze, n8n, Langflow) to your messaging bots. Learn how they work."
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 The pipeline controls the processing flow after receiving a message, as well as the information exchange with the large language model. Each bot can be bound to one pipeline, and the same pipeline can be bound to multiple bots.
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 title: "Using WeKnora with LangBot"
+description: "Use WeKnora with LangBot to add knowledge-based question answering to your AI messaging bots."
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 [WeKnora](https://weknora.weixin.qq.com/) is an open-source document understanding and semantic retrieval framework based on Large Language Models (LLMs), developed by Tencent. It is specifically designed for document scenarios with complex structures and heterogeneous content.  
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 title: "DingTalk"
+description: "Build a DingTalk AI bot with LangBot. Connect GPT, Claude, Dify and more to DingTalk groups and conversations."
 icon: "/images/platforms/dingtalk.svg"
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 title: "Discord"
+description: "Build a Discord AI bot with LangBot. Connect GPT, Claude, Gemini, DeepSeek and Dify to your Discord server in minutes."
 icon: "/images/platforms/discord.svg"
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 title: "KOOK"
+description: "Build a KOOK AI bot with LangBot. Connect large language models to your KOOK (Kaiheila) channels."
 icon: "/images/platforms/kook.png"
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 title: "Feishu"
+description: "Build a Feishu/Lark AI bot with LangBot. Connect GPT, Claude, Dify and more to Feishu groups and messaging."
 icon: "/images/platforms/lark.svg"
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 title: "LINE"
+description: "Build a LINE AI bot with LangBot. Connect large language models to LINE chats and official accounts."
 icon: "/images/platforms/line.svg"
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 title: "Lagrange"
+description: "Connect QQ to LangBot via Lagrange (aiocqhttp). Run an AI bot in QQ groups and private chats."
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 ## Lagrange Introduction
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 title: "LiteLoaderQQNT"
+description: "Connect QQ to LangBot via LiteLoaderQQNT (LLOneBot). Set up an AI bot for QQ groups and chats."
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 Connect through the OneBot 11 protocol, you need to select ``OneBot v11`` as the adapter.
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 title: "NapCat"
+description: "Connect QQ to LangBot via NapCat (aiocqhttp). Run an AI chatbot in QQ groups and private messages."
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 Connect through the OneBot 11 protocol, you need to select ``OneBot v11`` as the adapter.
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 title: "QQ Official Bot API (Webhook)"
+description: "Connect the QQ Official Bot API (Webhook) to LangBot to run a compliant AI bot on QQ."
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 This article only provides the deployment of test bots. For the official launch of bots, please follow the [release process](https://q.qq.com/qqbot/#/home).
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 title: "Bots"
+description: "Connect LangBot to messaging platforms: Discord, Telegram, Slack, WeChat, QQ, Lark, DingTalk, LINE and more."
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 Bots are used to receive message events from messaging platforms and call pipelines to process messages.
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 title: "Lucky Lilla Desktop"
+description: "Connect LangBot via the Satori protocol (LLOneBot) to run an AI bot across supported messaging clients."
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 Connected via the Satori protocol, you need to select ``Satori`` as the adapter.
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 title: "Slack"
+description: "Build a Slack AI bot with LangBot. Connect GPT, Claude, Dify and more to your Slack workspace."
 icon: "/images/platforms/slack.svg"
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 title: "Telegram"
+description: "Build a Telegram AI bot with LangBot. Connect GPT, Claude, Gemini, DeepSeek and Dify to Telegram chats and groups."
 icon: "/images/platforms/telegram.svg"
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 title: "Web Page Bot"
+description: "Embed a LangBot AI chatbot on your web page. Add an LLM-powered chat widget to any website."
 icon: "/images/platforms/webpage.svg"
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 title: "Personal WeChat (OpenClaw)"
+description: "Build a personal WeChat AI bot with LangBot. Connect large language models to your WeChat account."
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 ## Introduction
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 title: "WeCom"
+description: "Connect WeCom (Enterprise WeChat) to LangBot. Deploy an LLM AI bot for your enterprise messaging."
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 Deploy the WeCom (Enterprise WeChat) bot to integrate with LangBot.
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 title: "WeCom Intelligent Bot"
+description: "Build a WeCom (Enterprise WeChat) AI bot with LangBot to bring LLM chat into your organization."
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 ## One-Click Setup (Recommended)
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 title: "WeCom Customer Service"
+description: "Set up WeCom Customer Service with LangBot to power AI-driven support conversations."
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 <Info title="This article details the process of deploying LangBot to a WeCom customer service account, which allows conversations between the customer service account and regular WeChat. If you only need to use it within WeCom, please refer to [WeCom Internal Application Implementation](wecom).">
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 title: "WeChat Official Account"
+description: "Build a WeChat Official Account AI bot with LangBot. Connect LLMs to your WeChat public account."
 icon: "/images/platforms/wechat.svg"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "Sandbox Configuration"
+description: "Configure the LangBot sandbox (Box Runtime). Set up isolated code execution backends: Docker, nsjail or E2B."
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 Sandbox settings are owned by the LangBot main process; Box Runtime performs the actual execution. For most deployments, you only need to choose a backend, set the workspace directory, and pick a security profile.
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 title: "Sandbox"
+description: "LangBot sandbox (Box Runtime) gives the built-in Agent an isolated environment to run commands and edit files safely."
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 The sandbox gives the built-in Agent an isolated execution environment: run commands, read and write files, and host long-lived processes. Everyday Agent use cases (data processing, file operations, running user code, hosting stdio MCP) all rely on it.
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 title: "Runtimes and Extensions"
+description: "Understand LangBot runtimes and extensions: how the Box Runtime, sandbox backends and MCP servers fit together."
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 LangBot ships four extension mechanisms in parallel — **plugins, MCP, Skills, and the sandbox** — and they are easy to confuse. This page sorts out what each one does and when to use it.
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 title: "Skills"
+description: "Use Skills in LangBot to load specialized know-how on demand, extending your AI Agent without bloating its context."
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 A Skill is an **on-demand instruction bundle**: when the user's request matches, the Agent calls the `activate` tool to pull the skill's instructions into context, then follows them. Skills that aren't activated don't consume context.
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 title: "コマンド"
+description: "LangBot コマンドラインリファレンス：ターミナルから AI ボットのインスタンス・設定・ランタイムを管理。"
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 LangBotは`!`で始まるメッセージをコマンドとして認識します。公式では[`EssentialCommands`プラグイン](https://space.langbot.app/market?author=langbot-team&plugin=EssentialCommands)を提供しており、よく使用されるコマンドが含まれています。
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 title: "Dockerデプロイ"
+description: "Docker と Docker Compose で LangBot をデプロイ。Discord・Telegram・WeChat 対応のオープンソース AI チャットボットを数分で起動。"
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 <Warning title="まず以下について学習することをお勧めします:">
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 title: "Kubernetes デプロイ"
+description: "Kubernetes 上に LangBot をデプロイし、スケーラブルで本番グレードの AI ボットホスティングを実現。"
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 <Warning>
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 title: "手動デプロイ"
+description: "ソースから LangBot を手動デプロイ。Linux・Windows・macOS でオープンソース AI ボットプラットフォームを構築する手順。"
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 ## メインプログラムのインストール
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 title: "1Panelデプロイ"
+description: "1Panel で LangBot をワンクリックデプロイ。コマンドライン不要でオープンソース AI チャットボットを導入。"
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 [1Panel](https://www.bt.cn/new/download.html?r=dk_LangBot)を使用してLangBotをワンクリックでデプロイします。
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 title: "aaPanelデプロイ"
+description: "aaPanel（宝塔パネル）で LangBot をワンクリックデプロイ。Web コントロールパネルから導入。"
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 [aaPanel](https://www.bt.cn/new/download.html?r=dk_LangBot)を使用してLangBotをワンクリックでデプロイします。
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 title: "パッケージマネージャーでのデプロイ"
+description: "パッケージマネージャ（uv/uvx）で LangBot をデプロイ。オープンソース LLM チャットボットを素早く導入。"
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 <Info>
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 title: "システム環境設定"
+description: "LangBot のシステム環境変数とランタイム設定を構成し、AI ボットのデプロイをカスタマイズ。"
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 システム動作のための環境情報を設定します。設定ファイルは `data/config.yaml` にあります。
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 title: "LangBotの更新"
+description: "LangBot を最新版へ更新。セルフホスト型 AI チャットボットを安全にアップグレードする手順。"
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 ## パッケージマネージャーを使用
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 title: "コミュニティリソース"
+description: "LangBot コミュニティリソース：オープンソース AI ボットの GitHub・Discord・ドキュメント・サポート。"
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 title: "機能"
+description: "LangBot の機能を紹介：マルチプラットフォーム対応、複数 LLM、内蔵 Agent、RAG ナレッジベース、プラグイン、MCP。"
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 LangBotは、オープンソースのLLMネイティブインスタントメッセージングロボット開発プラットフォームであり、すぐに使えるIMロボット開発体験を提供することを目的としています。Agent、RAG、MCPなどのLLMアプリケーション機能を備え、グローバルなインスタントメッセージングプラットフォームをサポートし、豊富なAPIインターフェースを提供し、カスタム開発をサポートします。
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 title: "LangBotドキュメントへようこそ"
+description: "LangBot は Discord・Telegram・WeChat・Slack 等を GPT・Claude・Gemini・DeepSeek・Dify に接続するオープンソース LLM ボットプラットフォーム。"
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 LangBotは、オープンソースの大規模言語モデル(LLM)ネイティブインスタントメッセージングボットプラットフォームで、複数のメッセージングプラットフォームとモデルプロバイダーをサポートしています。DifyなどのLLMOpsプラットフォームのサポートを提供します。また、ユーザーが迅速にデプロイして使用できるWebUIを提供します。
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 title: "各メッセージプラットフォームの機能サポート"
+description: "各メッセージングプラットフォームでの LangBot 機能サポートを比較：Discord・Telegram・WeChat・Slack・QQ・Lark・DingTalk 等。"
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 以下は各プラットフォームで実装およびテスト済みの機能リストです。予期しない動作が発生した場合は、[GitHub Issues](https://github.com/langbot-app/LangBot/issues)に報告するか、Pull Requestを直接提出して修正にご協力ください。
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 title: "ナレッジベース"
+description: "LangBot で RAG ナレッジベースを構築。AI ボットにドキュメント検索と根拠ある回答を付与。"
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 LangBotはRAG（Retrieval-Augmented Generation）をネイティブサポートしています。ナレッジベースを作成してパイプラインにバインドすることで、ナレッジベースの内容に基づいて質問に答えることができます。
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 title: "MCP サーバー"
+description: "MCP（Model Context Protocol）サーバーを LangBot に接続し、外部ツールやデータソースで AI ボットを拡張。"
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 LangBot は MCP サーバー由来のツールを利用できます。MCP サーバーを追加すれば、ツール使用を有効にしたモデルを持つ組み込み Agent が会話中にそのツールを呼び出せます。
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 title: "モデル (Models)"
+description: "LangBot で LLM プロバイダを設定：OpenAI GPT・Anthropic Claude・Google Gemini・DeepSeek・Qwen・Ollama・OpenAI 互換モデル。"
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 ## LangBot Models
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 title: "Coze APIの統合"
+description: "Coze を LangBot と統合。Coze のボットやエージェントを Discord・Telegram・WeChat 等に接続。"
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 このドキュメントでは、CozeプラットフォームからTokenとBot IDを取得し、LangBotパイプライン設定に入力する方法を説明します。
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 title: "LangBot で DeerFlow を使用する"
+description: "DeerFlow を LangBot と組み合わせ、AI ボットの会話パイプラインを構築。"
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 [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow) は、ByteDance がオープンソース化した大規模言語モデル（LLM）ベースの AI エージェントフレームワークであり、深度研究、情報検索、マルチエージェントの協調オーケストレーションに焦点を当てています。  
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 title: "LangBotでのDifyの使用"
+description: "Dify を LangBot に接続。Dify アプリやエージェントを Discord・Telegram・WeChat・Slack 等の AI ボットとしてデプロイ。"
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 [Dify](https://dify.ai)は、オープンソースの大規模言語モデル(LLM)アプリケーション開発プラットフォームです。Backend as ServiceとLLMOpsの概念を組み合わせ、開発者が本番グレードの生成AIアプリケーションを迅速に構築できるようにします。
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 title: "LangBotでのLangflowの使用"
+description: "Langflow を LangBot と連携。Langflow のフローを Discord・Telegram・WeChat 等の AI ボットとして展開。"
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 [Langflow](https://langflow.com/)は、AIベースのエージェントとワークフローを構築およびデプロイするためのオープンソースプロジェクトです。ローカルおよびクラウドデプロイをサポートし、他のアプリケーションが統合できるAPIを提供します。
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 title: "LangBotでのn8nの使用"
+description: "n8n を LangBot と統合し、メッセージングプラットフォーム横断の AI ボットワークフローと自動化を実現。"
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 [n8n](https://n8n.io/)は、さまざまな自動化タスクを作成、スケジュール、実行できるオープンソースのワークフロー自動化プラットフォームです。
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 title: "対話パイプライン (Pipelines)"
+description: "LangBot のパイプラインは AI オーケストレーション基盤（Dify・Coze・n8n・Langflow）をボットに接続。仕組みを解説。"
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 パイプラインは、メッセージを受信した後の処理フローと、大規模言語モデルとの情報交換を制御します。各ボットは1つのパイプラインにバインドでき、同じパイプラインは複数のボットにバインドできます。
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 title: "LangBot で WeKnora を使用する"
+description: "WeKnora を LangBot と組み合わせ、AI メッセージングボットに知識ベース QA を追加。"
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 [WeKnora](https://weknora.weixin.qq.com/) は、Tencent がオープンソース化した大規模言語モデル（LLM）ベースの文書理解・意味検索フレームワークであり、複雑な構造と異種コンテンツを持つ文書シナリオ向けに設計されています。  
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 title: "DingTalk"
+description: "LangBot で DingTalk AI ボットを構築。GPT・Claude・Dify 等を DingTalk のグループや会話に接続。"
 icon: "/images/platforms/dingtalk.svg"
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 title: "Discord"
+description: "LangBot で Discord AI ボットを構築。GPT・Claude・Gemini・DeepSeek・Dify を数分で Discord サーバーに接続。"
 icon: "/images/platforms/discord.svg"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "KOOK"
+description: "LangBot で KOOK AI ボットを構築。大規模言語モデルを KOOK（開黒啦）チャンネルに接続。"
 icon: "/images/platforms/kook.png"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "Feishu"
+description: "LangBot で Feishu/Lark AI ボットを構築。GPT・Claude・Dify 等を Feishu のグループやメッセージに接続。"
 icon: "/images/platforms/lark.svg"
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 title: "LINE"
+description: "LangBot で LINE AI ボットを構築。大規模言語モデルを LINE のチャットや公式アカウントに接続。"
 icon: "/images/platforms/line.svg"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "Lagrange"
+description: "Lagrange（aiocqhttp）経由で QQ を LangBot に接続。QQ のグループ・個人チャットで AI ボットを運用。"
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 ## Lagrange の紹介
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 title: "LiteLoaderQQNT"
+description: "LiteLoaderQQNT（LLOneBot）経由で QQ を LangBot に接続。QQ のグループやチャット向け AI ボットを構築。"
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 OneBot 11 プロトコルを通じて接続します。アダプターとして ``OneBot v11`` を選択する必要があります。
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 title: "NapCat"
+description: "NapCat（aiocqhttp）経由で QQ を LangBot に接続。QQ のグループ・個人メッセージで AI チャットボットを運用。"
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 OneBot 11 プロトコルを通じて接続します。アダプターとして ``OneBot v11`` を選択する必要があります。
@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "QQ 公式ボット API（Webhook）"
+description: "QQ 公式ボット API（Webhook）を LangBot に接続し、QQ で準拠した AI ボットを運用。"
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 この記事では、テストボットのデプロイのみを提供します。ボットの正式な起動については、[リリースプロセス](https://q.qq.com/qqbot/#/home)に従ってください。
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 title: "ボット（Bots）"
+description: "LangBot を各メッセージングプラットフォームに接続：Discord・Telegram・Slack・WeChat・QQ・Lark・DingTalk・LINE 等。"
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 ボットは、メッセージングプラットフォームからメッセージイベントを受信し、パイプラインを呼び出してメッセージを処理するために使用されます。
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 title: "Lucky Lilla Desktop"
+description: "Satori プロトコル（LLOneBot）経由で LangBot を接続し、対応クライアントで AI ボットを運用。"
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 Satoriプロトコル経由で接続するため、アダプターとして``Satori``を選択する必要があります。
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 title: "Slack"
+description: "LangBot で Slack AI ボットを構築。GPT・Claude・Dify 等を Slack ワークスペースに接続。"
 icon: "/images/platforms/slack.svg"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "Telegram"
+description: "LangBot で Telegram AI ボットを構築。GPT・Claude・Gemini・DeepSeek・Dify を Telegram のチャットやグループに接続。"
 icon: "/images/platforms/telegram.svg"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "ウェブページボット"
+description: "Web ページに LangBot AI チャットボットを埋め込み。任意のサイトに LLM チャットウィジェットを追加。"
 icon: "/images/platforms/webpage.svg"
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@@ -1,5 +1,6 @@
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 title: "個人 WeChat（OpenClaw）"
+description: "LangBot で個人 WeChat AI ボットを構築。大規模言語モデルを WeChat アカウントに接続。"
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 ## はじめに
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 title: "WeCom"
+description: "WeCom（企業微信）を LangBot に接続。企業向けメッセージングに LLM AI ボットをデプロイ。"
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 WeCom（企業微信）ボットをデプロイして LangBot に接続します。
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 title: "WeCom インテリジェントボット"
+description: "LangBot で WeCom（企業微信）AI ボットを構築し、組織に LLM チャットを導入。"
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 ## 一键設定（おすすめ）
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 title: "企業微信カスタマーサービス"
+description: "LangBot で WeCom カスタマーサービスを設定し、AI 主導のサポート会話を実現。"
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 <Info title="この記事では、LangBot を企業微信カスタマーサービスアカウントにデプロイするプロセスについて詳しく説明します。これにより、カスタマーサービスアカウントと通常の WeChat との間の会話が可能になります。企業微信内でのみ使用する必要がある場合は、[企業微信内部アプリケーションの実装](wecom)を参照してください。">
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 title: "WeChat Official Account"
+description: "LangBot で WeChat 公式アカウント AI ボットを構築。LLM を WeChat 公衆号に接続。"
 icon: "/images/platforms/wechat.svg"
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 title: "サンドボックス設定"
+description: "LangBot サンドボックス（Box Runtime）を設定。隔離されたコード実行バックエンド（Docker・nsjail・E2B）を構成。"
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 サンドボックス設定は LangBot メインプロセスが管理し、Box Runtime が実際の実行を担当します。通常のデプロイでは、バックエンド、ワークスペースディレクトリ、セキュリティプロファイルだけを決めれば十分です。
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 title: "サンドボックス (Sandbox)"
+description: "LangBot サンドボックス（Box Runtime）は内蔵 Agent に隔離環境を提供し、安全にコマンド実行やファイル編集を可能に。"
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 サンドボックスは組み込み Agent に隔離された実行環境を提供します。コマンドの実行、ファイルの読み書き、長期常駐プロセスの実行が可能です。日常的な Agent 用途（データ処理、ファイル操作、ユーザーコードの実行、stdio MCP のホスティング）はすべてこれに依存します。
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 title: "ランタイムと拡張機能の関係"
+description: "LangBot のランタイムと拡張を理解：Box Runtime・サンドボックスバックエンド・MCP サーバーの関係。"
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 LangBot には **プラグイン、MCP、Skills、サンドボックス** という 4 種類の拡張機構が併存しており、混同されやすい部分です。本ページではそれぞれの役割と使い分けを整理します。
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 title: "スキル (Skills)"
+description: "LangBot の Skills を活用し、専門知識を必要に応じて読み込み。コンテキストを圧迫せず AI Agent を拡張。"
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 Skill は**必要時に起動する**指示パックです。ユーザーのリクエストが該当する内容になると、Agent が `activate` ツールを呼び出してその Skill の指示をコンテキストに取り込み、それに従ってタスクを完了させます。起動されていない Skill はコンテキストを消費しません。
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 title: "命令"
+description: "LangBot 命令行参考：通过终端管理 AI 机器人实例、配置与运行时。"
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 LangBot 将以 `!` 开头的消息视为命令。官方提供了 [`EssentialCommands` 插件](https://space.langbot.app/market?author=langbot-team&plugin=EssentialCommands)，包含了常用的命令。
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 title: "Docker部署"
+description: "使用 Docker 和 Docker Compose 部署 LangBot，几分钟内运行支持 Discord、Telegram、微信等多平台的开源 AI 聊天机器人。"
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 <Warning>
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 title: "Kubernetes 部署"
+description: "在 Kubernetes 上部署 LangBot，实现可扩展、生产级的多平台 AI 机器人托管。"
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 <Warning>
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 title: "手动部署"
+description: "从源码手动部署 LangBot：在 Linux、Windows、macOS 上搭建开源 AI 机器人平台的详细步骤。"
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 <Warning>
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 title: "1Panel部署"
+description: "使用 1Panel 一键部署 LangBot，无需命令行即可安装开源 AI 聊天机器人平台。"
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 使用[1Panel](https://www.bt.cn/new/download.html?r=dk_LangBot)一键部署 LangBot。
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 title: "宝塔面板部署"
+description: "使用宝塔面板（aaPanel）一键部署 LangBot，通过 Web 控制面板安装开源 AI 机器人平台。"
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 使用[宝塔面板](https://www.bt.cn/new/download.html?r=dk_LangBot)一键部署 LangBot。
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 title: "使用包管理器部署"
+description: "使用包管理器（uv/uvx）部署 LangBot，快速安装开源大模型聊天机器人平台。"
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 <Info>
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 title: "系统环境设置"
+description: "配置 LangBot 系统环境变量与运行时设置，定制你的 AI 机器人部署。"
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 配置系统运行的一些环境信息，文件位于 `data/config.yaml`。
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