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LangBot

LangBot - Easy-to-use global IM bot platform designed for the LLM era | Product Hunt

AI 에이전트 IM 봇 구축을 위한 프로덕션 등급 플랫폼.

Slack, Discord, Telegram, WeChat 등에 AI 봇을 빠르게 구축, 디버그 및 배포.

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Discord Ask DeepWiki GitHub release (latest by date) python GitHub stars

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LangBot이란?

LangBot은 AI 기반 인스턴트 메시징 봇을 구축하기 위한 오픈소스 프로덕션 등급 플랫폼입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 모든 채팅 플랫폼에 연결하여 대화, 작업 실행, 기존 워크플로우와의 통합이 가능한 지능형 에이전트를 만들 수 있습니다.

LangBot 웹 관리 패널 대시보드 — 메시지 양, 모델 호출, 성공률, 활성 세션 실시간 모니터링

핵심 기능

  • AI 대화 및 에이전트 — 멀티턴 대화, 도구 호출, 멀티모달 지원, 스트리밍 출력. 내장 RAG(지식 베이스)와 Dify, Coze, n8n, Langflow, Deerflow, Weknora 심층 통합.
  • 유니버설 IM 플랫폼 지원 — 단일 코드베이스로 Discord, Telegram, Slack, LINE, QQ, WeChat, WeCom, Lark, DingTalk, KOOK 지원.
  • 프로덕션 레디 — 접근 제어, 속도 제한, 민감어 필터링, 종합 모니터링 및 예외 처리. 기업 환경에서 검증됨.
  • 플러그인 생태계 — 수백 개의 플러그인, 이벤트 기반 아키텍처, 컴포넌트 확장, MCP 프로토콜 지원.
  • 웹 관리 패널 — 직관적인 브라우저 인터페이스로 봇을 구성, 관리 및 모니터링. YAML 편집 불필요.
  • 멀티 파이프라인 아키텍처 — 다양한 시나리오에 맞는 다양한 봇 구성, 종합 모니터링 및 예외 처리.

→ 모든 기능 자세히 보기

📍 실전 가이드: 5분 만에 멀티 플랫폼 AI 봇 배포하기, DeepSeek를 WeChat, Discord, Telegram에 연결하기, Dify Agent를 Discord, Telegram, Slack에서 실행하기, n8n 기반 챗봇 만들기.

😎 최신 정보 받기

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star gif

빠른 시작

☁️ LangBot Cloud (추천)

LangBot Cloud — 배포 없이 바로 사용.

원라인 실행

uvx langbot

uv 설치 필요. http://localhost:5300 방문 — 완료.

Docker Compose

git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
docker compose --profile all up -d

원클릭 클라우드 배포

Deploy on Zeabur Deploy on Railway

더 많은 옵션: Docker · 수동 배포 · BTPanel · Kubernetes

라이브 데모

지금 체험: https://demo.langbot.dev/

  • 이메일: demo@langbot.app
  • 비밀번호: langbot123456

참고: 공개 데모 환경입니다. 민감한 정보를 입력하지 마세요.

지원 플랫폼

플랫폼 상태 비고
Discord ✅ 공식
Telegram ✅ 공식
Slack ✅ 공식
LINE ✅ 공식
QQ ✅ 개인 및 공식 API (채널, DM, 그룹)
WeCom ✅ 기업 WeChat, 외부 CS, AI Bot
WeChat ✅ 개인 및 공식 계정
Lark ✅ 공식
DingTalk ✅ 공식
KOOK ✅ 공식
Satori ✅
Email ✅ Matrix, Satori
Matrix ✅ Signal, WhatsApp, Messenger, iMessage, Mattermost, Google Chat, IRC, XMPP, Zulip 등 여러 브리지 플랫폼 지원

지원 LLM 및 통합

제공자 유형 상태
OpenAI LLM ✅
Anthropic LLM ✅
DeepSeek LLM ✅
Google Gemini LLM ✅
xAI LLM ✅
Moonshot LLM ✅
Zhipu AI LLM ✅
Ollama 로컬 LLM ✅
LM Studio 로컬 LLM ✅
Dify LLMOps ✅
MCP 프로토콜 ✅
SiliconFlow 게이트웨이 ✅
Aliyun Bailian 게이트웨이 ✅
Volc Engine Ark 게이트웨이 ✅
ModelScope 게이트웨이 ✅
GiteeAI 게이트웨이 ✅
CompShare GPU 플랫폼 ✅
PPIO GPU 플랫폼 ✅
ShengSuanYun GPU 플랫폼 ✅
接口 AI 게이트웨이 ✅
302.AI 게이트웨이 ✅
Qiniu 게이트웨이 ✅

→ 모든 통합 보기

왜 LangBot인가?

사용 사례 LangBot 활용 방법
고객 지원 지식 베이스를 활용하여 질문에 답변하는 AI 에이전트를 Slack/Discord/Telegram에 배포
내부 도구 n8n/Dify 워크플로우를 WeCom/DingTalk에 연결하여 비즈니스 프로세스 자동화
커뮤니티 관리 AI 기반 콘텐츠 필터링 및 상호작용으로 QQ/Discord 그룹 관리
멀티 플랫폼 하나의 봇으로 모든 플랫폼 지원. 단일 대시보드에서 관리

AI 에이전트를 위한 설계 🤖

LangBot은 설계 단계부터 에이전트 친화적입니다 —— 코딩 에이전트(Claude Code, Codex, Copilot, Cursor 등)가 일급 지원으로 LangBot을 운영·확장·배포할 수 있습니다:

  • MCP 서버 —— LangBot은 내장 Model Context Protocol 엔드포인트 /mcp를 제공하며, HTTP API와 동일하게 미러링되어 에이전트가 봇·파이프라인·플러그인·모델을 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. 동일한 API 키로 인증하며(config.yaml에 전역 키 설정 또는 사용자 키 사용) 로그인 절차가 필요 없습니다. 웹 패널의 API & MCP 탭에서 설정합니다.
  • 저장소 내 Skills —— skills/ 디렉터리는 LangBot 작업의 단일 진실 공급원입니다: 플러그인 개발, 코어 개발, E2E 테스트, 배포, LangBot / LangBot Space MCP 서버 운영. 에이전트를 이 디렉터리로 안내하면 빌드 방법을 알게 됩니다.
  • AGENTS.md —— 모든 저장소에는 AGENTS.md(CLAUDE.md로 심볼릭 링크)가 있으며 아키텍처, 규약, 그리고 API 변경 시 MCP 서버와 skills를 동기화해야 한다는 규칙을 설명합니다.
  • llms.txt —— LLM을 위한 기계 판독 가능한 프로젝트 컨텍스트가 웹사이트에 게시되어 있습니다.

클라우드 / 마켓플레이스: LangBot Space도 MCP 서버를 제공하여 에이전트가 Personal Access Token으로 인증해 플러그인 / MCP / Skill 마켓플레이스를 검색하고 조회할 수 있습니다.

커뮤니티

Discord

기여자

LangBot을 더 나은 프로젝트로 만들어 주신 모든 기여자분들께 감사드립니다: