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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 BasePluginclass 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`