简介
LangBot是一个支持多平台和多种大语言模型的开源即时聊天机器人平台。它旨在为用户提供一种便捷的方式，通过即时通信平台与智能机器人进行交互，从而获取各种信息和服务。
主要特征
多平台支持：LangBot无缝集成到多种主流即时通信平台，如QQ、微信（包括企业微信和个人微信）、飞书、Discord和OneBot等，用户可以在这些平台上直接与机器人进行交互。
多模态交互：支持文本、语音、图片等多种输入输出形式，能够处理复杂的交互任务，如图片识别和语音识别，为用户提供更丰富的互动体验。
多模型适配：适配了多种主流的大语言模型（LLM），如OpenAI的ChatGPT、DeepSeek、Claude、Gemini、Ollama等，用户可以根据需求选择合适的模型进行对话任务。
高稳定性：内置访问控制、限速和敏感词过滤等机制，确保机器人稳定运行，避免滥用和不当内容传播。
插件扩展：支持强大的插件系统，用户可以根据业务需求定制功能模块，拓展机器人的能力。
Web管理面板：提供直观的Web管理面板，方便用户配置和管理机器人实例，无需频繁编辑配置文件，即可快速调试和优化机器人。
应用场景与优势
应用场景：LangBot适用于多种场景，如企业客服、知识问答、内容生成等。它可以帮助企业提升客户满意度，提高工作效率，降低人力成本。
优势：作为开源项目，LangBot的代码托管在GitHub上，使用AGPL-3.0许可证，全球开发人员可以对其进行修改和改进。此外，其丰富的生态和支持扩展的能力也使得LangBot成为创建智能对话代理的强大工具。
技术原理与架构
即时通信平台的API集成：LangBot基于调用各个即时通信平台提供的API接口，实现与用户的交互。
大语言模型的集成：LangBot支持多种主流的大语言模型，模型提供强大的自然语言处理能力。LangBot将用户的输入发送到选定的LLM，将模型生成的响应返回给用户。
事件驱动和插件机制：基于事件驱动架构，根据不同的事件（如消息接收、用户操作等）触发相应的处理逻辑。LangBot支持插件扩展，开发者可以基于编写插件扩展机器人的功能，例如添加数据分析、内容创作辅助等功能。
如需了解更多信息，可以访问其官方网站或查阅相关的技术文档。
GitHub地址
https://github.com/RockChinQ/LangBot?tab=readme-ov-file
Demo，登录信息：邮箱：demo@langbot.app 密码：langbot123456
https://demo.langbot.dev/#/
官方文档
https://docs.langbot.app/insight/guide
安装部署
LangBot提供本地、宝塔和Docker部署，以Docker为例。
安装Docker
sudo apt updatesudo apt install -y docker.io docker-compose复制
克隆项目
git clone https://github.com/RockChinQ/LangBotcd LangBot复制
启动服务
sudo docker-compose up -d复制
服务启动后，在浏览器访问IP:5300即可。
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