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13.2k Stars!这个开源神器让你的聊天软件瞬间智能化:QQ/微信秒变 AI 助手AI聊天机器人

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前言

LangBot 是一款开源的大语言模型即时通信机器人平台,旨在将 AI 助手无缝集成至 QQ、微信、飞书等主流聊天工具中。无论是个人用户还是企业团队,都能通过 LangBot 快速搭建属于自己的 AI 助手。

说实话,当我在GitHub上看到LangBot这个项目时,心里想这不就是一个聊天机器人吗?但12.3k的星标数让我停下了鼠标。点进去看了看,才发现这玩意儿真的不一样。

RockChinQ这个开发者,我觉得他真的懂用户想要什么。你想想,现在谁还想为了用个AI助手专门下载一个又一个app?我们已经习惯了QQ、微信、飞书这些平台,如果AI能直接出现在这里,而且还可以自由定制…

确实,LangBot就是这么做的。

项目最开始叫QChatGPT,现在改名LangBot。这个变化本身就说明——从专注ChatGPT到支持几乎所有主流大模型。这种变化是正确的选择,这也正反映了实际的需求:用户需要选择的自由。

功能概述

LangBot支持QQ、微信(企业版和个人版都行)、Discord、Telegram、飞书、钉钉、Slack…基本上你能想到的聊天软件它都能接入。

这种感觉怎么说呢?就像你养了一只特别聪明的宠物,它知道在什么场合该怎么表现。

模型支持丰富

ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini、Ollama…我数了数,支持的模型有二十多种。Claude那种优雅的回答风格,DeepSeek的深度思考,ChatGPT的幽默感…你想要哪种都能找到。

有时候我会想,如果AI有性格,那LangBot就是一个性格多面的朋友。今天想要严肃点的对话?换个模型。想要轻松点的?再换一个。

多模态交互

现在文本对话已经太基础了,但LangBot还能处理语音、图片。你发个图片给它,它能看懂并且给出相关的回答。这种体验让人觉得,AI不再是那个只会处理文字的冰冷程序。

Web管理面板这个功能…我得承认,这个设计真的很贴心。不用再对着一堆配置文件发愁了,点点鼠标就能搞定一切。

🚀 项目亮点

  • 多平台适配:支持 QQ、企业微信、个人微信、飞书、Discord、Slack、钉钉、Telegram 等多个主流即时通讯平台。
  • 多模型支持:兼容 ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini、Ollama、Dify 等 20 多种大语言模型,满足不同场景需求。
  • 多模态交互:支持文本、语音、图片等多种输入输出形式,实现更丰富的用户体验。
  • 插件扩展:内置数百个插件,支持事件驱动和组件扩展,满足个性化需求。
  • Web 管理面板:提供直观的浏览器管理界面,简化配置和管理流程。

消息平台

平台状态备注
QQ 个人号QQ 个人号私聊、群聊
QQ 官方机器人QQ 官方机器人,支持频道、私聊、群聊
企业微信
企微对外客服
个人微信
微信公众号
飞书
钉钉
Discord
Telegram
Slack

大模型能力

模型状态备注
OpenAI可接入任何 OpenAI 接口格式模型
DeepSeek
Moonshot
Anthropic
xAI
智谱AI
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
Google Gemini
DifyLLMOps 平台
Ollama本地大模型运行平台
LMStudio本地大模型运行平台
GiteeAI大模型接口聚合平台
SiliconFlow大模型聚合平台
阿里云百炼大模型聚合平台, LLMOps 平台
火山方舟大模型聚合平台, LLMOps 平台
ModelScope大模型聚合平台
MCP支持通过 MCP 协议获取工具

🛠 技术栈

  • 编程语言:Python 3.10 以上
  • 部署方式:Docker、宝塔面板、Zeabur、Railway 等多种方式
  • 协议支持:支持 Anthropic MCP 协议,适配多种大语言模型
  • 功能模块:Agent、RAG(知识库)、MCP 等多种 LLM 应用功能

⚙️ 部署方式

LangBot 提供多种部署方式,用户可以根据自己的需求选择合适的方式。

Docker 部署

  • 克隆仓库:
git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
  • 进入目录:
cd LangBot
  • 启动服务:
docker compose up -d
  • 访问管理界面:

打开浏览器,访问 http://localhost:5300 即可开始使用。

宝塔面板部署

如果您已安装宝塔面板,可以根据官方文档进行部署。

云部署

支持 Zeabur、Railway 等云平台部署,具体可参考官方文档。

上手体验

环境要求不算苛刻,Python 3.10.1以上就行,推荐3.10.14。

Docker部署真的简单:

git clone https://github.com/RockChinQ/LangBot
cd LangBot
docker compose up -d

三行命令,然后访问 http://localhost:5300,就能看到管理界面了。我第一次试的时候,心里想的是”就这么简单?”

🧪 使用方式

1.添加机器人

    • 在对应的聊天平台添加 LangBot 机器人为好友或加入群聊。

    2. 开始对话

    • 发送消息开始与机器人对话。

    3. 使用命令

    • 发送 !help 查看帮助信息。
    • 发送 !draw <图片描述> 获取生成的图片。
    • 发送 !list 查看历史会话。

    4. 管理设置

    • 通过 Web 管理面板进行配置和管理。

    LangBot 的活跃社区和丰富的插件生态,使其成为构建 AI 助手的理想选择。无论是个人用户还是企业团队,都能通过 LangBot 快速搭建属于自己的 AI 助手。

    用过之后的一些想法

    和其他机器人平台比起来,LangBot的优势很明显。传统平台大多绑定单一AI服务,你想换个模型?不好意思,不支持。LangBot不一样,它给你选择的自由。

    商业化的解决方案通常意味着月付费、年付费,还要担心数据安全。LangBot完全开源,你想怎么改就怎么改,数据都在自己手里。

    如果你想从零开始搭建一个聊天机器人…相信我,那会很痛苦。各种API接入、安全机制、错误处理…LangBot把这些都做好了,你只需要专注于使用。

    v4.0.7版本,27个贡献者。这个数字背后是一个活跃的开源社区,意味着这个项目不会因为某一个人的离开而停止更新。

    插件系统也很强大,目前已经有数百个插件可以选择。

    项目地址

    地址1:https://github.com/langbot-app/LangBot

    地址2:https://github.com/RockChinQ/LangBot

    写在最后

    LangBot不是完美的,但它解决了一个真实的痛点:让AI助手融入我们已有的交流习惯。我们不需要为了用AI而改变使用习惯,AI应该适应我们。

    开源的魅力就在于此。一群有想法的开发者聚在一起,做出一个真正有用的东西,然后分享给所有人。这种精神在现在这个时代,显得格外珍贵。

    如果你也在寻找一个好用的AI聊天机器人解决方案,LangBot值得一试。不是因为它完美,而是因为它真诚。

    © 版权声明
    THE END
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