# LangBot 对比

帮你决定如何在聊天软件里运行 AI 机器人的对比页：部署方式选择、LangBot 搭配 Dify/n8n/扣子，以及 LangBot 与其他机器人平台的区别。

## LangBot 开箱即有的能力

### 免部署：cloud.langbot.app

在 [cloud.langbot.app](https://cloud.langbot.app) 注册，跟着向导就能在浏览器里建好机器人。有免费计划，回调类平台需要的公网 HTTPS 地址已包含，正式业务可升级独立环境。自部署依旧免费、不限功能。

### 官方模型服务：LangBot Models

Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、Kimi、Grok 等对话模型，以及向量、重排序和语音模型，不用自己申请模型 API Key。云服务计划每月赠送积分；自部署实例登录 LangBot Space 账号后会自动添加模型并获得免费额度。自己的 API Key 也可以同时使用。

### 用自然语言控制机器人

Agent、统一 API 和标准化的平台事件与 API 组合在一起：机器人、路由、流水线、模型、知识库、监控等工作区操作是同一套目录，HTTP API、MCP Server、工作区助手和插件共用；各平台适配器则提供发送、回复、编辑、撤回消息，查询群和成员，以及在平台允许时禁言、移出成员等标准 API。所以你可以直接告诉工作区助手要怎么调整机器人的行为，也可以让已授权的 Agent 根据聊天里的指令在平台上执行操作。所有写操作都需要你确认或显式授权。

### 工作区助手

用大白话说出需求，助手会先查看现有的模型、知识库和流水线，再给出配置方案，每一项修改都经你确认后才执行。

### 丰富的 API，灵活的工具

提供带 API Key 认证的 HTTP Service API、LangBot 自己的 MCP Server、`lbctl` 命令行和事件 Webhook 推送，方便对接你的系统。Agent 可以使用 MCP 工具（stdio 与 HTTP）、Skills、代码沙箱（Docker、nsjail 或 E2B）、带重排序的知识库，并能响应入群、表情回应、卡片点击等平台事件。

### 丰富且稳定的插件接口

插件运行在独立的 Plugin Runtime 进程中，支持热插拔。Python SDK 提供 Runner、Tool、Command、EventListener、KnowledgeEngine、Parser、Page 等组件，以及需要插件声明、成员授权的 Workspace API。[LangBot Space 插件市场](https://space.langbot.app/market) 汇集插件、MCP Server 和 Skills，并有经过审核的认证插件。

### 开源，并有官方支持

Apache 2.0 协议，可免费商用；有官方托管服务，以及可选的企业支持订阅（含合同与发票）。

## 方案选择

- [LangBot 自部署 vs LangBot Cloud](https://langbot.app/zh/compare/self-hosted-vs-cloud): 对比在自己服务器上运行开源 LangBot 与使用 LangBot Cloud：在 cloud.langbot.app 注册即用、无需部署，正式业务还可以选择独立环境。
- [单独使用 Dify vs Dify + LangBot](https://langbot.app/zh/compare/dify-vs-dify-with-langbot): Dify 负责搭建 AI 应用，LangBot 负责把它送进聊天软件。对比 Dify 自带的发布方式与通过 LangBot 接入企业微信、飞书、钉钉、QQ、Telegram、Discord、Slack 的差异。
- [单独用 n8n 做机器人 vs n8n + LangBot](https://langbot.app/zh/compare/n8n-vs-n8n-with-langbot): 直接用 n8n 的聊天和消息节点做机器人，还是让 LangBot 负责聊天平台、调用同一个 n8n 工作流？对比开发量、平台覆盖和群聊处理。
- [扣子直接发布 vs 扣子 + LangBot](https://langbot.app/zh/compare/coze-vs-coze-with-langbot): 扣子可以把智能体发布到它支持的渠道。对比通过 LangBot 调用扣子智能体，在企业微信、飞书、钉钉、QQ、Telegram、Discord、Slack 等平台统一接入的差异。
- [LangBot vs 自己开发机器人](https://langbot.app/zh/compare/langbot-vs-custom-bot): 自己围绕大模型 API 写企业微信/飞书/Telegram 机器人，还是用 LangBot？对比工作量：适配器、会话、流式输出、群聊、知识库、监控和平台升级。

## LangBot 与其他平台

- [LangBot vs OpenClaw](https://langbot.app/zh/compare/langbot-vs-openclaw): OpenClaw 是运行在你自己电脑上的个人 AI 助手；LangBot 让 AI Agent 在聊天软件里服务团队的客户和成员。对比定位、使用对象、平台与部署方式。
- [LangBot vs Botpress](https://langbot.app/zh/compare/langbot-vs-botpress): 对比可以自部署的开源 AI 机器人平台 LangBot 与托管式机器人搭建工具 Botpress Cloud：部署方式、渠道、国内 IM 支持、AI 后端和开源协议。
- [LangBot vs NoneBot、Koishi](https://langbot.app/zh/compare/langbot-vs-nonebot-koishi): NoneBot（Python）和 Koishi（TypeScript）是面向开发者的通用聊天机器人框架；LangBot 是 AI 原生的机器人平台，自带网页后台、内置 Agent、知识库，并能接入 Dify/n8n/扣子。
- [LangBot vs AstrBot](https://langbot.app/zh/compare/langbot-vs-astrbot): LangBot 和 AstrBot 都是面向 IM 的开源 AI 聊天机器人平台。对比开源协议、官方托管、团队协作、平台覆盖和智能体平台接入。