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9.9K star!大模型原生即时通信机器人平台,这个开源项目让AI对话更智能!

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 3 小时前 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

"高稳定、支持插件、多模态 - 大模型原生即时通信机器人平台"

项目亮点

?企业级对话解决方案:集成主流大模型,支持多平台即时通讯
?插件式扩展架构:50+插件生态满足各类业务场景
?生产级稳定性:完善的测试体系保障7x24小时稳定运行
?开箱即用:宝塔/Docker/源码三种部署方式任选

核心功能全景

? 插件生态系统

支持事件监听、Agent代理、流程控制等扩展方式,已实现:

  • 智能工单系统
  • 知识库问答
  • 多轮对话管理
  • 第三方服务对接
# 示例:创建天气查询插件
fromlangbot.pluginsimportBasePlugin

classWeatherPlugin(BasePlugin):
triggers = ["天气"]

asyncdefhandle_message(self, message):
city = message.content.split()[-1]
# 调用天气API获取数据
returnf"{city}今日晴,25℃~30℃"

?️ 企业级功能矩阵

功能模块
应用场景
技术亮点
智能限流
防止API滥用
令牌桶算法+动态调整
上下文管理
保持对话连贯性
向量数据库存储
黑名单系统
内容安全管控
实时模式匹配引擎
Prompt工程
优化模型输出
模板引擎+变量替换

? 多模型支持

无缝对接:

  • OpenAI GPT系列
  • 月之暗面Moonshot
  • Anthropic Claude
  • 深度适配OneAPI

? 高效部署方案

# Docker一键部署
docker run -d --name langbot \
-e OPENAI_API_KEY=your_key \
-p 8000:8000 \
rockchinq/langbot:latest


技术架构解析

技术栈
功能描述
Python 3.10+
核心业务逻辑实现
FastAPI
高性能API服务框架
OneAPI
多模型统一接入层
WebSocket
实时消息推送
Docker
容器化部署方案
VitePress
文档系统架构

实战应用场景

案例1:智能客服系统

通过插件组合实现:

  1. 自动工单分类
  2. 知识库精准检索
  3. 复杂问题转人工
  4. 会话记录分析

案例2:AI内容审核

# 敏感词过滤插件示例
classContentFilter(BasePlugin):
asyncdefbefore_send(self, message):
ifcontains_sensitive_words(message.content):
returnself.block("包含违禁内容")
returnmessage

同类项目对比

项目
插件支持
模型适配
部署方式
维护情况
LangBot
✅ 50+
6+厂商
三种方案
持续更新
Botpress
✅ 30+
2家
容器化
活跃
Rasa
自训练
复杂部署
维护放缓
Microsoft Bot
✅ 20+
Azure
云原生
企业支持

核心优势

  1. 国产化适配更优
  2. 插件开发门槛更低
  3. 上下文管理更智能
  4. 社区生态更活跃

开发者生态

  • ? 完善的中文文档体系
  • ? 丰富的部署教程
  • ? 活跃的开发者社区
  • ? 持续增长的插件市场

项目总结

LangBot作为新一代对话机器人平台,在以下场景具有独特价值:

  1. 企业需要快速构建智能客服系统
  2. 开发者希望灵活扩展AI能力
  3. 需要对接多种大模型的服务商
  4. 重视系统稳定性的生产环境

同类项目推荐:

  • Botpress:面向企业的对话管理平台
  • Rasa:开源机器学习对话系
  • Microsoft Bot Framework:企业级机器人开发框架手


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