生產級 AI 即時通訊機器人開發平台。

快速建構、除錯和部署 AI 機器人到微信、QQ、飛書、Slack、Discord、Telegram 等平台。

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--- ## 什麼是 LangBot？ LangBot 是一個**開源的生產級平台**，用於建構 AI 驅動的即時通訊機器人。它將大語言模型（LLM）連接到各種聊天平台，幫助你創建能夠對話、執行任務、並整合到現有工作流程中的智能 Agent。

LangBot Web 管理面板儀表板 — 即時監控訊息量、模型調用、成功率與活躍工作階段

### 核心能力 - **AI 對話與 Agent** — 多輪對話、工具調用、多模態、流式輸出。自帶 RAG（知識庫），深度整合 [Dify](https://dify.ai)、[Coze](https://coze.com)、[n8n](https://n8n.io)、[Langflow](https://langflow.org)、 [Deerflow](https://deerflow.tech)、[Weknora](https://weknora.weixin.qq.com)等 LLMOps 平台。 - **全平台支援** — 一套程式碼，覆蓋 QQ、微信、企業微信、飛書、釘釘、Discord、Telegram、Slack、LINE、KOOK 等平台。 - **生產就緒** — 存取控制、限速、敏感詞過濾、全面監控與異常處理，已被多家企業採用。 - **外掛生態** — 數百個外掛，事件驅動架構，組件擴展，適配 [MCP 協議](https://modelcontextprotocol.io/)。 - **Web 管理面板** — 透過瀏覽器直觀地配置、管理和監控機器人，無需手動編輯設定檔。 - **多流水線架構** — 不同機器人用於不同場景，具備全面的監控和異常處理能力。 [→ 了解更多功能特性](https://link.langbot.app/zh/docs/features) 📍 實踐指南：[5 分鐘部署多平台 AI 機器人](https://blog.langbot.app/zh/blog/deploy-ai-bot-in-5-minutes/)、[將 DeepSeek 接入微信、企業微信與 Discord](https://blog.langbot.app/zh/blog/connect-deepseek-to-wechat/)、[讓 Dify Agent 跑在 Discord、Telegram 和 Slack 上](https://blog.langbot.app/zh/blog/dify-agent-discord-telegram-slack/)，以及[用 n8n 建構多平台 AI 聊天機器人](https://blog.langbot.app/zh/blog/n8n-multi-platform-ai-chatbot/)。 --- ## 快速開始 ### ☁️ LangBot Cloud（推薦） **[LangBot Cloud](https://space.langbot.app/cloud)** — 免部署，開箱即用。 ### 一鍵啟動 ```bash uvx langbot ``` > 需要安裝 [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)。訪問 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 ``` ### 一鍵雲端部署 [![Deploy on Zeabur](https://zeabur.com/button.svg)](https://zeabur.com/zh-CN/templates/ZKTBDH) [![Deploy on Railway](https://railway.com/button.svg)](https://railway.app/template/yRrAyL?referralCode=vogKPF) **更多方式：** [Docker](https://link.langbot.app/zh/docs/docker) · [手動部署](https://link.langbot.app/zh/docs/manual-deploy) · [寶塔面板](https://link.langbot.app/zh/docs/bt-panel) · [Kubernetes](https://docs.langbot.app/zh/deploy/langbot/kubernetes) --- ## 支援的平台 | 平台 | 狀態 | 備註 | |------|------|------| | Discord | ✅ | 官方 | | Telegram | ✅ | 官方 | | Slack | ✅ | 官方 | | LINE | ✅ | 官方 | | QQ | ✅ | 個人號、官方機器人（頻道、私聊、群聊） | | 企業微信 | ✅ | 應用訊息、對外客服、智能機器人 | | 微信 | ✅ | 個人微信、微信公眾號 | | 飛書 | ✅ | 官方 | | 釘釘 | ✅ | 官方 | | KOOK | ✅ | 官方 | | Satori | ✅ | | | Email | ✅ | 只 Matrix、Satori | | Matrix | ✅ | 支援多種橋接平台，如 Signal、WhatsApp、Messenger、iMessage、Mattermost、Google Chat、IRC、XMPP、Zulip 等 | --- ## 支援的大模型與整合 | 提供商 | 類型 | 狀態 | |--------|------|------| | [OpenAI](https://platform.openai.com/) | LLM | ✅ | | [Anthropic](https://www.anthropic.com/) | LLM | ✅ | | [DeepSeek](https://www.deepseek.com/) | LLM | ✅ | | [Google Gemini](https://aistudio.google.com/prompts/new_chat) | LLM | ✅ | | [xAI](https://x.ai/) | LLM | ✅ | | [Moonshot](https://www.moonshot.cn/) | LLM | ✅ | | [智譜AI](https://open.bigmodel.cn/) | LLM | ✅ | | [Ollama](https://ollama.com/) | 本地 LLM | ✅ | | [LM Studio](https://lmstudio.ai/) | 本地 LLM | ✅ | | [Dify](https://dify.ai) | LLMOps | ✅ | | [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) | 協議 | ✅ | | [SiliconFlow](https://siliconflow.cn/) | 聚合平台 | ✅ | | [阿里雲百煉](https://bailian.console.aliyun.com/) | 聚合平台 | ✅ | | [火山方舟](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model?vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW) | 聚合平台 | ✅ | | [ModelScope](https://modelscope.cn/docs/model-service/API-Inference/intro) | 聚合平台 | ✅ | | [GiteeAI](https://ai.gitee.com/) | 聚合平台 | ✅ | | [勝算雲](https://www.shengsuanyun.com/?from=CH_KYIPP758) | GPU 平台 | ✅ | | [優雲智算](https://www.compshare.cn/?ytag=GPU_YY-gh_langbot) | GPU 平台 | ✅ | | [PPIO](https://ppinfra.com/user/register?invited_by=QJKFYD&utm_source=github_langbot) | GPU 平台 | ✅ | | [接口 AI](https://jiekou.ai/) | 聚合平台 | ✅ | | [302.AI](https://share.302.ai/SuTG99) | 聚合平台 | ✅ | | [Qiniu](https://www.qiniu.com/ai/agent) | 聚合平台 | ✅ | ### TTS（語音合成） | 平台/模型 | 備註 | |-----------|------| | [FishAudio](https://fish.audio/zh-CN/discovery/) | [外掛](https://github.com/the-lazy-me/NewChatVoice) | | [海豚 AI](https://www.ttson.cn/?source=thelazy) | [外掛](https://github.com/the-lazy-me/NewChatVoice) | | [AzureTTS](https://portal.azure.com/) | [外掛](https://github.com/Ingnaryk/LangBot_AzureTTS) | ### 文生圖 | 平台/模型 | 備註 | |-----------|------| | 阿里雲百煉 | [外掛](https://github.com/Thetail001/LangBot_BailianTextToImagePlugin) | [→ 查看完整整合列表](https://link.langbot.app/zh/docs/features) --- ## 為什麼選擇 LangBot？ | 使用場景 | LangBot 如何幫助 | |----------|------------------| | **客戶服務** | 將 AI Agent 部署到微信/企微/釘釘/飛書，基於知識庫自動回答使用者問題 | | **內部工具** | 將 n8n/Dify 工作流接入企微/釘釘，實現業務流程自動化 | | **社群運營** | 在 QQ/Discord 群中使用 AI 驅動的內容審核與智能互動 | | **多平台觸達** | 一個機器人，覆蓋所有平台。透過統一面板集中管理 | --- ## 線上演示 **立即體驗：** https://demo.langbot.dev/ - 信箱：`demo@langbot.app` - 密碼：`langbot123456` *注意：公開演示環境，請不要在其中填入任何敏感資訊。* ## 為 AI Agent 而生 🤖 LangBot **從設計上就對 Agent 友善** —— 你的編碼 Agent（Claude Code、Codex、Copilot、Cursor 等）可以一等公民般地操作、擴充和部署 LangBot： - **MCP Server** —— LangBot 內建 [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) 端點 `/mcp`，與 HTTP API 對齊，Agent 可程式化管理機器人、流水線、外掛和模型。使用同一套 API Key 鑑權（可在 `config.yaml` 設定全域 Key，或使用使用者 Key），無需登入流程。在 Web 面板的 **API 與 MCP** 分頁中設定。 - **倉庫內 Skills** —— [`skills/`](skills/) 目錄是使用 LangBot 的**唯一事實來源**：外掛開發、核心開發、端到端測試、部署，以及操作 LangBot / LangBot Space MCP Server。把 Agent 指向這個目錄，它就知道如何動手。 - **AGENTS.md** —— 每個倉庫都提供 [`AGENTS.md`](AGENTS.md)（軟連結到 `CLAUDE.md`），描述架構、規範，以及「API 變更必須同步更新 MCP Server 和 skills」的約定。 - **`llms.txt`** —— 面向 LLM 的機器可讀專案上下文已發布在官網。 > **雲端 / 市集：** [LangBot Space](https://space.langbot.app) 同樣開放 MCP Server，Agent 可搜尋和檢視外掛 / MCP / Skill 市集，使用 Personal Access Token 鑑權。 --- ## 社群 [![Discord](https://img.shields.io/discord/1335141740050649118?logo=discord&label=Discord)](https://discord.gg/wdNEHETs87) [![QQ Group](https://img.shields.io/badge/%E7%A4%BE%E5%8C%BAQQ%E7%BE%A4-966235608-blue)](https://qm.qq.com/q/JLi38whHum) - [Discord 社群](https://discord.gg/wdNEHETs87) - [QQ 社群群](https://qm.qq.com/q/JLi38whHum) --- ## Star 趨勢 [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=langbot-app/LangBot&type=Date)](https://star-history.com/#langbot-app/LangBot&Date) --- ## 貢獻者感謝所有[貢獻者](https://github.com/langbot-app/LangBot/graphs/contributors)對 LangBot 的幫助：