Files
LangBot/README_TW.md
T

10 KiB
Raw Blame History

LangBot

Featured|HelloGitHub

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。

English / 简体中文 / 繁體中文 / 日本語 / Español / Français / 한국어 / Русский / Tiếng Việt

Discord QQ Group Ask DeepWiki GitHub release (latest by date) python GitHub stars star

官網 | 特性 | 文件 | API | 外掛市場 | 路線圖


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、Coze、n8n、Langflow、 Deerflow、Weknora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。
  • 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

📍 實踐指南:5 分鐘部署多平台 AI 機器人、將 DeepSeek 接入微信、企業微信與 Discord、讓 Dify Agent 跑在 Discord、Telegram 和 Slack 上,以及用 n8n 建構多平台 AI 聊天機器人。


😎 保持更新

點擊倉庫右上角 Star 和 Watch 按鈕,獲取最新動態。

star gif

快速開始

☁️ LangBot Cloud(推薦)

Deploy on LangBot Cloud

cloud.langbot.app

免部署,開箱即用。

一鍵啟動

uvx langbot

需要安裝 uv。訪問 http://localhost:5300 即可使用。

Docker Compose

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

一鍵雲端部署

Deploy on Zeabur Deploy on Railway

更多方式: Docker · 手動部署 · 寶塔面板 · 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 LLM ✅
Anthropic LLM ✅
DeepSeek LLM ✅
Google Gemini LLM ✅
xAI LLM ✅
Moonshot LLM ✅
智譜AI LLM ✅
Ollama 本地 LLM ✅
LM Studio 本地 LLM ✅
Dify LLMOps ✅
MCP 協議 ✅
SiliconFlow 聚合平台 ✅
阿里雲百煉 聚合平台 ✅
火山方舟 聚合平台 ✅
ModelScope 聚合平台 ✅
GiteeAI 聚合平台 ✅
勝算雲 GPU 平台 ✅
優雲智算 GPU 平台 ✅
PPIO GPU 平台 ✅
接口 AI 聚合平台 ✅
302.AI 聚合平台 ✅
Qiniu 聚合平台 ✅

TTS(語音合成)

平台/模型 備註
FishAudio 外掛
海豚 AI 外掛
AzureTTS 外掛

文生圖

平台/模型 備註
阿里雲百煉 外掛

→ 查看完整整合列表


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

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 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/ 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(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 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 QQ Group


貢獻者

感謝所有貢獻者對 LangBot 的幫助: