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LangBot 是一个开源、生产级的大语言模型(LLM)原生即时通信机器人开发平台。一套代码即可把 AI Agent 接入 QQ、微信、企业微信、飞书、钉钉、Discord、Telegram、Slack 等全球主流平台,内置 Agent、RAG 知识库、MCP、技能(Skills)、代码沙箱,深度集成 Dify、Coze、n8n、Langflow 等 Agent 平台,并通过浏览器中的 Web 管理面板完成全部配置与监控——无需手写配置文件。
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核心能力一览

  • AI 对话与 Agent —— 多轮对话、工具调用(Function Calling)、多模态(图片/语音/文件)、流式输出,开箱即用。
  • RAG 知识库 —— 内置知识库引擎(向量检索 + Rerank 重排序),让机器人基于你的私有知识作答;并支持通过插件扩展,可无缝接入 RAGFlow、Dify、FastGPT 等外部知识库服务。
  • 全平台覆盖 —— 一套代码同时接入 QQ、微信、企业微信、飞书、钉钉、Discord、Telegram、Slack、LINE、KOOK、Matrix 等平台。
  • 深度集成 Agent 平台 —— 原生对接 Dify、Coze、n8n、Langflow、Deerflow、阿里云百炼、蚂蚁百宝箱等编排与工作流平台。
  • 技能(Skills)与代码沙箱 —— 按需激活的指令包,配合安全隔离的代码执行沙箱,让 Agent 真正”动手做事”。
  • MCP 协议 —— 作为客户端接入 Model Context Protocol 工具生态,支持 Stdio 与 HTTP 两种传输方式。
  • Web 管理面板 —— 在浏览器里可视化配置、管理、监控机器人,无需手动编辑配置文件。
  • 生产级插件系统 —— 数百个社区插件,基于跨进程、事件驱动架构,安全且可热插拔。
  • 多流水线架构 —— 一个实例运行多条流水线,不同机器人服务不同场景,具备访问控制、限速、敏感词过滤与全面监控。

即时通信平台支持性

LangBot 用统一的适配层覆盖全球主流即时通信平台,一次开发,多端触达。
平台状态备注
QQ 个人号由支持 OneBot v11 协议的第三方应用端支持,覆盖私聊、群聊
QQ 官方机器人支持频道、私聊、群聊
微信个人微信
微信公众号
企业微信内部应用消息
企微智能机器人支持流式输出
企微对外客服
飞书支持流式输出
钉钉支持流式输出
Discord
Telegram支持流式输出
Slack
LINE
KOOK
SatoriSatori 是通用聊天协议,理论上支持 QQ、Zulip、米游社等 15+ 平台
Matrix通过桥接可触达 Signal、WhatsApp、Messenger、iMessage、Mattermost、Google Chat、IRC、XMPP、Zulip 等
Email(邮件)以邮件作为对话通道
网页机器人可嵌入网页的对话窗口
WhatsApp🚧开发中(也可经 Matrix 桥接使用)
🚧:正在开发中 各即时通信平台的细粒度功能支持性(收发图片、语音、文件、富文本、流式响应等)请查看平台特性文档

模型与 Agent 平台支持性

LangBot 以 LiteLLM 作为统一的模型请求后端,因此除下表内置的供应商外,还可接入任意 OpenAI / Anthropic 接口格式或 LiteLLM 支持的模型。

大模型与聚合 / GPU 平台

供应商/服务状态备注
OpenAI可接入任何 OpenAI 接口格式模型
Anthropic
DeepSeek
Google Gemini
xAI
Moonshot
智谱AI
Mistral
Groq
OpenRouter全球大模型聚合
Ollama本地大模型运行平台
LMStudio本地大模型运行平台
SiliconFlow大模型聚合平台
阿里云百炼大模型聚合平台 / Agent 平台
火山方舟大模型聚合平台 / Agent 平台
ModelScope大模型聚合平台
GiteeAI大模型接口聚合平台
胜算云全球大模型都可调用(友情推荐)
优云智算大模型和 GPU 资源平台
PPIO大模型和 GPU 资源平台
302.AI大模型聚合平台
接口 AI大模型聚合平台
小马算力大模型聚合平台
七牛云大模型聚合平台

Agent 平台

将已有的工作流或智能体直接接入即时通信平台,无需重写业务逻辑。
平台状态备注
DifyAgent 平台
Coze智能体编排平台
n8n工作流自动化平台
Langflow可视化编排平台
Deerflow深度研究框架
Weknora微信知识库问答
蚂蚁百宝箱 TBox智能体平台

Rerank 重排序模型

供应商状态备注
CohereRerank 模型
JinaRerank 模型
Voyage AIRerank 模型

LLM 应用范式实现

LangBot 把主流的 LLM 应用范式做成了开箱即用的能力,覆盖从”能聊天”到”能干活”的完整链路。
应用范式状态说明
Agent内置 Agent,支持工具调用、多轮推理、多模态与流式输出
RAG(知识库)内置知识库引擎(默认 Chroma 向量库 + Rerank 重排序),并可经插件接入 RAGFlow、Dify、FastGPT 等外部知识库
MCP作为 MCP 客户端接入工具生态,支持 Stdio 与 HTTP
技能(Skills)按需激活的指令包,匹配时才拉入上下文,零额外开销
代码沙箱(Sandbox)安全隔离的代码执行环境,支持 Docker / nsjail / E2B 后端
  • 技能(Skills):把一段专业流程、模板或脚本封装为按需激活的指令包,用户描述匹配时 Agent 才把它拉进上下文,不污染 System Prompt。详见技能文档
  • 代码沙箱(Sandbox):为 Agent 提供安全隔离的代码执行能力,自动在 Docker / nsjail / E2B 后端中择优运行,是技能与原生工具的运行底座。详见沙箱文档

系统扩展性

LangBot 为二次开发与企业集成提供了完整的扩展面。
  • HTTP Service API:通过基于 API Key 鉴权的 HTTP 接口访问 LangBot 的各类实体,便于与现有系统集成。
  • Outgoing Webhook:将 LangBot 内部事件实时推送到外部系统,构建事件驱动的自动化。
  • 生产级插件系统:基于跨进程通信与异步技术实现,支持多种组件扩展,安全、稳定、可热插拔;数百个社区插件可在扩展市场一键安装。
  • Web 管理面板:可视化完成机器人、模型、流水线、知识库、插件的全部配置与监控。

部署方式

LangBot 支持从一行命令到 Kubernetes 集群的多种部署方式:
  • LangBot Cloud(推荐)免部署、开箱即用的托管版本
  • 一键启动uvx langbot,随后访问 http://localhost:5300
  • Docker Compose宝塔面板KubernetesZeabur / Railway 一键云部署等。
详见部署文档快速开始

案例截图

LangBot 机器人配置页:在 Web 管理面板中将网页机器人绑定到流水线 LangBot 模型配置:接入 OpenAI、Anthropic 等任意 OpenAI / Anthropic 接口格式的大模型 LangBot 流水线 AI 配置:选择内置 Agent 运行器与主模型 LangBot 扩展市场:一键安装数百个社区插件与 MCP 工具 LangBot 内置 Agent 调用代码沙箱:实时执行 Python 完成精确计算 LangBot Skill 技能驱动 Agent:按预设技能输出结构化结果