[](https://github.com/langbot-app/LangBot/releases/latest)
LangBot es una plataforma de desarrollo de robots de mensajería instantánea nativa de LLM de código abierto, con el objetivo de proporcionar una experiencia de desarrollo de robots de mensajería instantánea lista para usar, con funciones de aplicación LLM como Agent, RAG, MCP, adaptándose a plataformas de mensajería instantánea globales y proporcionando interfaces API ricas, compatible con desarrollo personalizado.
## 📦 Comenzar
#### Inicio Rápido
Use `uvx` para iniciar con un comando (necesita instalar [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)):
```bash
uvx langbot
```
Visite http://localhost:5300 para comenzar a usarlo.
#### Despliegue con Docker Compose
```bash
git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
docker compose up -d
```
Visite http://localhost:5300 para comenzar a usarlo.
Documentación detallada [Despliegue con Docker](https://docs.langbot.app/en/deploy/langbot/docker.html).
#### Despliegue con un clic en BTPanel
LangBot ha sido listado en BTPanel. Si tiene BTPanel instalado, puede usar la [documentación](https://docs.langbot.app/en/deploy/langbot/one-click/bt.html) para usarlo.
#### Despliegue en la Nube Zeabur
Plantilla de Zeabur contribuida por la comunidad.
[](https://zeabur.com/en-US/templates/ZKTBDH)
#### Despliegue en la Nube Railway
[](https://railway.app/template/yRrAyL?referralCode=vogKPF)
#### Otros Métodos de Despliegue
Use directamente la versión publicada para ejecutar, consulte la documentación de [Despliegue Manual](https://docs.langbot.app/en/deploy/langbot/manual.html).
#### Despliegue en Kubernetes
Consulte la documentación de [Despliegue en Kubernetes](./docker/README_K8S.md).
## 😎 Manténgase Actualizado
Haga clic en los botones Star y Watch en la esquina superior derecha del repositorio para obtener las últimas actualizaciones.
- 💬 Chat con LLM / Agent: Compatible con múltiples LLMs, adaptado para chats grupales y privados; Admite conversaciones de múltiples rondas, llamadas a herramientas, capacidades multimodales y de salida en streaming. Implementación RAG (base de conocimientos) incorporada, e integración profunda con [Dify](https://dify.ai), [Coze](https://coze.com), [n8n](https://n8n.io) etc. LLMOps platforms.
- 🤖 Soporte Multiplataforma: Actualmente compatible con QQ, QQ Channel, WeCom, WeChat personal, Lark, DingTalk, Discord, Telegram, etc.
- 🛠️ Alta Estabilidad, Rico en Funciones: Control de acceso nativo, limitación de velocidad, filtrado de palabras sensibles, etc.; Fácil de usar, admite múltiples métodos de despliegue. Compatible con múltiples configuraciones de pipeline, diferentes bots para diferentes escenarios.
- 🧩 Extensión de Plugin, Comunidad Activa: Sistema de plugin de alta estabilidad, alta seguridad de nivel de producción; Compatible con mecanismos de plugin impulsados por eventos, extensión de componentes, etc.; Integración del protocolo [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) de Anthropic; Actualmente cuenta con cientos de plugins.
| [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) | ✅ | Compatible con acceso a herramientas a través del protocolo MCP |
## 🤝 Contribución de la Comunidad
Gracias a los siguientes [contribuidores de código](https://github.com/langbot-app/LangBot/graphs/contributors) y otros miembros de la comunidad por sus contribuciones a LangBot:
