LangBot
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LangBot 是一款開源的原生大型語言模型即時通訊機器人平台，設計用於將大型語言模型與 AI 應用整合到任何聊天服務中。它支援 QQ、微信、Discord、Slack 和飛書等主要訊息平台，並能輕鬆整合 OpenAI、DeepSeek 及本地模型。藉由基於網頁的界面與彈性配置，開發者可以部署、管理並自訂機器人，用於客服查詢、通知及自動工作流程，操作無縫高效。
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LangBot 是一款開源的原生大型語言模型即時通訊機器人平台，設計用於將大型語言模型與 AI 應用整合到任何聊天服務中。它支援 QQ、微信、Discord、Slack 和飛書等主要訊息平台，並能輕鬆整合 OpenAI、DeepSeek 及本地模型。藉由基於網頁的界面與彈性配置，開發者可以部署、管理並自訂機器人，用於客服查詢、通知及自動工作流程，操作無縫高效。
精選
LangBot 是什麼？
LangBot 是一個自託管、開源的平台，可在多個訊息渠道間實現大型語言模型的無縫整合。它提供基於網頁的 UI，用於部署與管理機器人，支援 OpenAI、DeepSeek 和本地 LLM 等模型供應商，並適配於 QQ、微信、Discord、Slack、飛書和丁丁通等平台。開發者可以配置對話工作流程、實施流量限制策略，並利用插件擴展功能。LangBot 針對擴展性而設，將訊息處理、模型互動與分析統一在一個框架中，加速企業聊天 AI 應用的開發，例如客服、內部通知與社群管理。
誰會使用 LangBot？
- 軟體工程師
- 客服團隊
- DevOps工程師
- AI愛好者
- 中小企業與企業IT團隊
如何使用 LangBot？
- 步驟一：將LangBot倉庫複製或從GitHub下載發布包。
- 步驟二：安裝相依套件並配置環境（Node.js、Docker或Python依需求）。
- 步驟三：在設定檔中配置偏好的LLM提供商（OpenAI、DeepSeek、本地Ollama）。
- 步驟四：取得每個訊息平台（Slack、微信、QQ、Discord等）的API權杖或憑證。
- 步驟五：使用權杖和Webhook URL更新平台整合設定。
- 步驟六：啟動LangBot伺服器，並在 http://localhost:port 存取網頁UI。
- 步驟七：在網頁UI中建立與自訂機器人實例，定義對話工作流程，設定流量限制。
- 步驟八：部署於正式環境，並在儀表板中監控日誌與使用狀況。
平台
- web
- mac
- windows
- linux
LangBot 的核心特徵與益處
主要功能
- 多平台訊息整合（Slack、微信、QQ、Discord、飛書、丁丁通）
- 支援多個LLM供應商（OpenAI、DeepSeek、Ollama、本地模型）
- 網頁UI用於機器人管理與配置
- 可客製的對話工作流程與回應策略
- 插件與擴展框架以擴展功能
- 會話限制與重試策略
- 角色權限控制與多租戶支援
優點
- 快速在多渠道部署AI聊天機器人
- 開源彈性，可自訂擴展
- 統一界面管理多個訊息平台
- 可擴展架構應對企業級負載
- 彈性模型整合，優化成本與性能
- 提升客戶參與度，實現自動回應
LangBot 的主要使用案例與應用
- 電商的 24/7 客服聊天機器人
- Slack或Teams中的內部通知與警示
- Discord 社群自動管理
- 透過訊息應用進行銷售潛客追蹤
- IT支援台自動化支援
LangBot 的優點與缺點
優點
支援多個大型語言模型與平台
高度穩定且功能豐富，包括存取控制與過濾功能
插件擴充性，擁有大型活躍社群
多平台支援，包括QQ、微信、Discord、Telegram、Slack
提供多種部署選項，包括Docker與雲端服務
網頁管理面板簡化配置與操作
缺點
未找到專用的iOS或Android官方行動應用程式連結
部分支援的平台仍在開發中
安裝與維護可能需要技術知識
LangBot 的常見問答
LangBot 公司信息
LangBot 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
17.4k
平均訪問時長
00:03:26
每次訪問的頁面數
3.92
跳出率
42.36%
Aug 2025 - Oct 2025 所有流量
地理位置
前 5 區域
China
89.84%
Hong Kong
3.39%
Vietnam
2.72%
Taiwan
1.6%
Japan
1.32%
Aug 2025 - Oct 2025 全球桌面版
流量來源
Direct
56.37%
Referrals
27.56%
Search
15.37%
Social
0.41%
Paid Referrals
0.24%
Mail
0.05%
Aug 2025 - Oct 2025 桌面版
熱門關鍵詞
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LangBot 評論
5/5
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- Microsoft Bot Framework
- Dialogflow
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