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このページのすべての内容をコピーして AI アシスタントに貼り付けてください。そうすれば、LangBot の全体アーキテクチャ、各コンポーネントの構成方法、実行時の接続関係、開発環境の設定方法を、あなたが逐一説明しなくても把握できます。
このページは各リポジトリのルートにある AGENTS.md（CLAUDE.md はそのシンボリックリンク）と内容を一致させており、LangBot プロジェクトの開発者および AI アシスタント向け「1 ページ入門」です。

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プロジェクト概要

LangBot はオープンソースの LLM ネイティブなインスタントメッセージングボット開発プラットフォームです。すぐに使える IM ボット開発体験を提供し、Agent、RAG、MCP などの LLM アプリケーション機能を内蔵し、世界の主要 IM プラットフォームに対応し、カスタム開発のための豊富な API を提供します。 LangBot は充実した Web フロントエンドを備えており、ほぼすべての操作をフロントエンドから行えます。
  • バックエンド：Python（>=3.11,<4.0）、依存関係は uv で管理。Web フレームワークは Quart（Flask の非同期版）。HTTP API とビルド済みフロントエンドはいずれもバックエンドが http://127.0.0.1:5300 で提供します。
  • フロントエンド：web/ は Vite + React Router 7 + shadcn/ui + Tailwind CSS の SPA で、pnpm で管理します（注意：Next.js ではありません。dev スクリプトは vite です）。
  • プラグインシステム：プラグイン SDK、CLI（lbp）、プラグインランタイム、Box（サンドボックス）ランタイム、および LangBot とプラグインで共有されるエンティティ/API 定義は、すべて別リポジトリ langbot-plugin-sdk にあります。LangBot は pyproject.toml でバージョン固定した langbot-plugin パッケージを通じて依存します。

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リポジトリ構成

LangBot/
├── main.py                     # エントリーシム -> langbot.__main__.main()
├── pyproject.toml              # Python プロジェクト + 依存（uv）、langbot-plugin==<x.y.z> を固定
├── src/langbot/
│   ├── __main__.py             # 実際のエントリーポイント、CLI 引数（--standalone-runtime / --standalone-box / --debug）
│   ├── pkg/                    # コアバックエンドパッケージ
│   │   ├── api/                # HTTP API コントローラ + サービス（Quart）
│   │   ├── core/               # アプリ起動、ステージ、タスクマネージャ
│   │   ├── platform/           # IM プラットフォームアダプタ、ボット管理、セッション管理
│   │   ├── provider/           # LLM プロバイダ、リクエスタ、ツールプロバイダ
│   │   ├── pipeline/           # パイプライン、ステージ、クエリプール
│   │   ├── plugin/             # プラグインランタイムへのブリッジ（connector.py / handler.py）
│   │   ├── box/                # コードサンドボックスサブシステム（Docker / nsjail / E2B バックエンド）
│   │   ├── skill/              # スキルサブシステム
│   │   ├── rag/ , vector/      # RAG とベクトルストア
│   │   ├── command/            # 組み込みコマンド
│   │   ├── persistence/        # ORM モデル + Alembic マイグレーション（SQLite & PostgreSQL）
│   │   ├── storage/            # オブジェクト/ファイルストレージ抽象
│   │   ├── config/, entity/, discover/, utils/, telemetry/, survey/
│   ├── libs/                   # 同梱 SDK（qq_official_api、wecom_api など）
│   └── templates/              # 設定/コンポーネントテンプレート（例：templates/config.yaml）
├── web/                        # フロントエンド SPA（Vite + React Router 7 + shadcn + Tailwind）
└── docker/                     # docker-compose デプロイファイル

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コンポーネントの構成方法

コアバックエンドパッケージ src/langbot/pkg/ は責務ごとに疎結合なサブモジュールに分割されています：
モジュール責務
coreアプリケーションのライフサイクル：起動ステージが設定読み込み・DB 接続・各サブシステムの起動を順に行い、バックグラウンドタスクを管理。
platform各 IM プラットフォーム（Discord、Telegram、QQ、WeCom、Lark など）のアダプタ。メッセージ送受信、ボットとセッションの管理。
providerLLM プロバイダとリクエスタ（OpenAI 互換および各社ネイティブ API）、Agent が呼び出すツールプロバイダ。
pipelineメッセージ処理パイプライン：1 つのメッセージをトリガー・AI 処理・出力・安全の各ステージに通す。
pluginLangBot 本体とプラグインランタイム間のブリッジ。接続・アクション送受信・イベント転送。
boxコードサンドボックスサブシステム。スキル/ツールに隔離されたコード実行環境を提供し、可用性に応じて Docker / nsjail / E2B を選択。
skill / rag / vectorスキル、検索拡張生成、ベクトルストアの機能。
persistenceORM エンティティ定義と Alembic マイグレーション。単一のスクリプトセットで SQLite と PostgreSQL の両方に対応。
プラグイン側のコンポーネント（langbot-plugin-sdk で定義、lbp comp で生成）は 1 つの BasePlugin を中心に構成されます。現在 6 種類のコンポーネントに対応しています：
  • Command：ユーザーが能動的に起動するコマンド（例：!weather tokyo）。
  • Tool：LLM が Agent 実行中に呼び出す関数（例：天気取得、データベース照会）。
  • EventListener：メッセージパイプライン中のイベントを監視するハンドラ（例：自動返信、コンテンツフィルタ）。
  • KnowledgeEngine：RAG が利用する、カスタムナレッジベースの検索/接続実装。
  • Parser：メッセージ/コンテンツのカスタム解析処理。
  • Page：プラグインが提供するカスタム Web ページ。LangBot 管理パネルに組み込めます。
各プラグインは独立したプロセスで実行され、プラグインランタイムがライフサイクルを統一管理します（発見 → 依存インストール → ロード → 初期化 → コンポーネント登録 → 準備完了 → 終了）。

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実行時の接続関係

┌──────────────┐   HTTP/API    ┌──────────────┐
│ ブラウザ/Web   │ ────────────► │              │
│ (Vite SPA)   │ :3000/同一    │   LangBot    │
└──────────────┘   オリジン      │   バックエンド │
                               │  (Quart)     │
   ┌───────────────────────────┤  :5300       ├─────────────────────────┐
   │ stdio または WebSocket       └──────────────┘   stdio または WebSocket │
   ▼                                                ▼
┌──────────────┐                            ┌──────────────┐
│ プラグイン      │  独立プロセス、              │ Box          │  コードサンドボックス
│ ランタイム     │  各プラグインを起動          │ ランタイム    │  Docker/nsjail/E2B
│ :5400 / :5401│                            │ :5410        │
└──────────────┘                            └──────────────┘
  • フロントエンド ↔ バックエンド：開発時はフロントエンドが :3000 で単独動作し、web/.env の VITE_API_BASE_URL を通じてバックエンド :5300 にアクセス。本番ではフロントエンドが静的ファイルにビルドされ、バックエンドが同一オリジンで提供します。
  • バックエンド ↔ プラグインランタイム：
    • LangBot を直接起動した場合（コンテナ外）、バックエンドが自らランタイムを起動し、stdio で通信します（軽量/個人向け）。stdio は自動再接続できません——切断後は LangBot の再起動が必要です。よくある障害は、前のバックエンドが残した孤児ランタイムプロセスが 5400/5401 を占有しているケースで、それを kill して再起動します。
    • LangBot をコンテナで実行する場合、WebSocket で独立したランタイムに接続します（本番向け）。制御ポートは既定 5400、デバッグポートは 5401。設定：data/config.yaml の plugin.runtime_ws_url（例：ws://langbot_plugin_runtime:5400/control/ws）。
  • バックエンド ↔ Box ランタイム：Box サブシステムは制御チャネル（既定ポート 5410）で Box ランタイムに接続し、ランタイムが Docker / nsjail / E2B でサンドボックスコードを実行します。設定（data/config.yaml の box: セクション）：box.enabled（マスタースイッチ）、box.backend（'local'/'docker'/'nsjail'/'e2b'）、box.runtime.endpoint（外部 Box ランタイムの URL、例：ws://127.0.0.1:5410、空なら ローカル自動管理）。プラグインランタイムと同様、このエンドポイントを設定し --standalone-box で起動すると外部 Box ランタイムに接続できます。
  • ランタイム・CLI・SDK のデバッグ方法の詳細は「プラグインランタイム、CLI、SDK のデバッグ」を参照。詳細なフラグとアーキテクチャは langbot-plugin-sdk リポジトリの AGENTS.md にあります。

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開発環境のセットアップ

詳細は「開発設定」を参照。要点：

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バックエンド

pip install uv
uv sync --dev          # uv が .venv/ を自動作成。エディタのインタプリタをそこに向ける
uv run main.py         # http://127.0.0.1:5300 で API + フロントエンドを提供
初回起動時に設定ファイルが data/config.yaml に生成されます。既定は SQLite（設定不要）で、PostgreSQL にも対応。マイグレーションは起動時に自動実行されます。

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フロントエンド

Node.js と pnpm が必要です。 
cd web
cp .env.example .env   # Windows: copy .env.example .env
pnpm install
pnpm dev               # http://127.0.0.1:3000（npm install / npm run dev も可）
pnpm dev は web/.env の VITE_API_BASE_URL を読み込み、開発時のフロントエンドがバックエンド :5300 にアクセスできるようにします。

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コードフォーマット

CI で lint + format チェックが走ります。pre-commit フックをインストールして、同じチェックを各コミット前にローカルで実行してください： 
uv run pre-commit install

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データベースマイグレーション

ORM モデルを変更したらマイグレーションを生成します： 
# プロジェクトルートで実行（data/config.yaml が必要）
uv run python -m langbot.pkg.persistence.alembic_runner autogenerate "変更内容の説明"
autogenerate はスキーマ変更（列・テーブルの追加/削除、型変更）を検出しますが、データマイグレーション（JSON フィールドの内容変更など）は生成スクリプトに手書きする必要があります。env.py で render_as_batch=True が設定されており、SQLite の ALTER TABLE 制限が自動処理されるため、データベース種別ごとの分岐は不要です。マイグレーションは起動時に自動実行されます。

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開発規約

  • LangBot はグローバルなプロジェクトです：すべてのコードコメントと docstring は英語で、ユーザー向けの文字列はすべて i18n に対応する必要があります（最低限 en_US + zh_Hans、リポジトリに日本語がある箇所は ja_JP も）。
  • LangBot は toC・toB の両シナリオで採用されているため、常に互換性とセキュリティを考慮してください。
  • コミットメッセージ形式：<type>(<scope>): <subject>
    • type：feat、fix、docs、style、refactor、perf、test、chore など。
    • scope：影響を受けるパッケージ/モジュール/ファイル/クラス。
    • subject：変更内容の簡潔な説明。

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いくつかの原則

  • Keep it simple, stupid.
  • 必要がなければエンティティを増やさない。
  • 八荣八耻（八つの栄誉と八つの恥）： 以瞎猜接口为耻，以认真查询为荣。 以模糊执行为耻，以寻求确认为荣。 以臆想业务为耻，以人类确认为荣。 以创造接口为耻，以复用现有为荣。 以跳过验证为耻，以主动测试为荣。 以破坏架构为耻，以遵循规范为荣。 以假装理解为耻，以诚实无知为荣。 以盲目修改为耻，以谨慎重构为荣。