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!

发布于:2025-03-26 ⋅ 阅读:(17) ⋅ 点赞:(0)

嗨,大家好,我是小华同学,关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法

"😎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
from langbot.plugins import BasePlugin

class WeatherPlugin(BasePlugin):
    triggers = ["天气"]
    
    async def handle_message(self, message):
        city = message.content.split()[-1]
        # 调用天气API获取数据
        return f"{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
class ContentFilter(BasePlugin):
    async def before_send(self, message):
        if contains_sensitive_words(message.content):
            return self.block("包含违禁内容")
        return message

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统

  • Microsoft Bot Framework:企业级机器人开发框架

项目地址

https://github.com/the-lazy-me/Langbot-Wiki`