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LLM을 Slack, Discord, Telegram, WeChat, Lark, DingTalk 등과 연결하는 AI 챗봇 구축용 오픈소스 플랫폼입니다.

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4시간 전

어떤 프로젝트인가요?

LangBot은 인스턴트 메시징 서비스에서 에이전트형 봇을 구축하고 실행하는 플랫폼입니다. 대규모 언어 모델과 워크플로 도구를 Discord, Telegram, Slack, LINE, QQ, WeChat, WeCom, Lark, DingTalk, KOOK 같은 채팅 플랫폼에 연결해 하나의 봇 설정으로 여러 채널을 지원할 수 있습니다.

멀티턴 대화, 도구 호출, 스트리밍 출력, RAG(검색 증강 생성)를 위한 내장 지식 베이스를 지원합니다. Dify, Coze, n8n, Langflow, Ollama와 연동하며 OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Gemini 같은 제공업체도 지원합니다. 웹 관리 패널에서 봇, 파이프라인, 모델을 설정할 수 있고, 플러그인 시스템과 MCP 지원으로 기능을 확장할 수 있습니다.

Python으로 작성되었으며 uvx 또는 Docker Compose로 실행할 수 있습니다. 운영 환경에서 봇을 실행하는 데 필요한 접근 제어, 요청 속도 제한, 민감 단어 필터링, 모니터링 기능을 제공합니다.

핵심 기능

  • 01LLM과 Dify, Coze, n8n 같은 에이전트 워크플로를 채팅 플랫폼에 연결합니다.
  • 02하나의 코드베이스에서 Discord, Telegram, Slack, LINE, QQ, WeChat, WeCom, Lark, DingTalk, KOOK을 지원합니다.
  • 03검색 증강 생성을 위한 내장 지식 베이스를 제공합니다.
  • 04봇, 파이프라인, 모델을 관리하는 웹 패널을 제공합니다.
  • 05플러그인 시스템과 MCP 프로토콜을 지원합니다.
  • 06접근 제어, 요청 속도 제한, 민감 단어 필터링 기능을 제공합니다.

활용 사례

  • Slack 또는 Discord에 고객 지원 봇을 배포해 지식 베이스를 바탕으로 답변하도록 합니다.
  • n8n 또는 Dify 워크플로를 WeCom이나 DingTalk에 연결해 사내 업무 프로세스에 활용합니다.
  • AI 기반 콘텐츠 필터링으로 QQ 또는 Discord 커뮤니티 그룹을 관리합니다.

빠른 시작

  1. 1

    uv로 설치 및 실행(한 줄로 실행)

    uvx langbot
  2. 2

    저장소를 클론

    git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
  3. 3

    docker 디렉터리로 이동

    cd LangBot/docker
  4. 4

    Docker Compose로 스택을 시작한 다음 http://localhost:5300을 여세요

    docker compose --profile all up -d

사용 전 알아둘 점

  • 한 줄로 실행하려면 uv가 설치되어 있어야 합니다.
  • 클라우드 배포 및 일부 플랫폼 통합에는 타사 서비스와 API 키가 필요합니다.

토픽

자주 묻는 질문

LangBot은(는) 무엇인가요?
LLM을 Slack, Discord, Telegram, WeChat, Lark, DingTalk 등과 연결하는 AI 챗봇 구축용 오픈소스 플랫폼입니다. LangBot은 인스턴트 메시징 서비스에서 에이전트형 봇을 구축하고 실행하는 플랫폼입니다. 대규모 언어 모델과 워크플로 도구를 Discord, Telegram, Slack, LINE, QQ, WeChat, WeCom, Lark, DingTalk, KOOK 같은 채팅 플랫폼에 연결해 하나의 봇 설정으로 여러 채널을 지원할 수 있습니다.
LangBot은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
LangBot은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
LangBot은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. LangBot의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.
LangBot은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
Slack 또는 Discord에 고객 지원 봇을 배포해 지식 베이스를 바탕으로 답변하도록 합니다. n8n 또는 Dify 워크플로를 WeCom이나 DingTalk에 연결해 사내 업무 프로세스에 활용합니다. AI 기반 콘텐츠 필터링으로 QQ 또는 Discord 커뮤니티 그룹을 관리합니다.
LangBot는 어떻게 설치하나요?
uv로 설치 및 실행(한 줄로 실행): uvx langbot 저장소를 클론: git clone https://github.com/langbot-app/LangBot docker 디렉터리로 이동: cd LangBot/docker Docker Compose로 스택을 시작한 다음 http://localhost:5300을 여세요: docker compose --profile all up -d
LangBot은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/langbot-app/LangBot

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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