2025年14款最佳开源聊天机器人平台

到了2025年，市面上有很多开源聊天机器人平台可供选择。那么，如何在它们之间做出选择呢？

最适合你的聊天机器人平台，取决于你的构建需求——你的经验、编程语言、期望的功能以及具体的应用场景。

我们整理了一份顶级开源聊天机器人平台清单。无论你是自己开发聊天机器人还是为公司搭建，都能在这里找到适合你项目的平台。

什么是开源聊天机器人？

开源聊天机器人是一类模拟人类对话的消息应用。开源意味着该软件的原始代码可以自由分发，并且易于修改。

开源软件通过共享贡献带来了更高的透明度、效率和控制力。这让开发者能够打造更高质量的软件，同时加深对平台本身的理解。

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另外，也有闭源（或专有）聊天机器人软件。如果开源不是你构建的核心需求，扩大搜索范围可能会有更多选择。

接下来，让我们看看2025年一些最优秀的开源聊天机器人。

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1. Botpress

Botpress是一款支持多种自然语言理解（NLU）库的开源对话式AI软件。

Botpress通过可视化流程和少量以意图、实体和槽位为形式的训练数据来构建聊天机器人。这大大降低了开发成本，也减少了因数据需求带来的门槛。

Botpress配备了可视化对话构建器和对话模拟器，方便测试。内置的JavaScript代码编辑器允许你编写可用于执行特定任务的动作。NLU模块可以定义意图、实体和槽位，这样你的对话助手就能理解用户输入。

Botpress积极维护与最流行消息服务的集成，包括Facebook Messenger、Slack、Microsoft Teams和Telegram。

该平台主要面向需要最大控制权的开发者，但由于可视化对话构建器的存在，对话设计师也能轻松接手并与开发者协作。

Botpress让具备不同技能的专业人士能够协作，共同打造更优秀的对话助手。

你可以在G2和Chatimize上阅读关于Botpress的全面评测。

Botpress价格

Botpress 可免费使用。同时还提供实惠的按需付费方案，您只需为所用功能付费。

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2. Azure AI Bot Service（微软）

微软的 Azure AI 机器人服务（前身为 Microsoft Bot Framework）提供了一个用于构建机器人的开源平台。

微软的方案主要以代码为主，专为开发者设计。Azure AI Bot Service 为开发者提供了对聊天机器人构建体验的精细控制，并且开箱即用地支持许多功能和连接器。

Azure 提供了丰富的工具，帮助用户开发聊天机器人。它还可以与其自然语言理解引擎 Luis 集成。

微软还收购了Botkit，另一款开源平台。Botkit更偏向于可视化对话构建器，更加注重用户可用的界面操作。

由于其使用的 NLU 引擎 Luis 是专有软件，Azure AI Bot Service 并不能完全算作开源平台。根据你的需求，这可能会影响你对平台控制权的要求。

NLU 引擎不是开源的一个缺点是无法本地部署。但这些机器人可以部署在其高级渠道，如 Web Chat 或 Direct Line。

Azure 价格

Azure AI Bot Service 提供了基础使用的免费套餐，以及标准套餐，费用为每1000条消息0.50美元。

NLU 引擎 Luis 按 API 调用计费，因此费用取决于你的机器人执行的操作。

3. Botkit‍

Botkit 是一个开源开发者工具，用于为主流消息平台构建聊天机器人、应用和自定义集成。

它拥有大量适用于不同聊天平台的插件，包括 Webex、Slack、Facebook Messenger 和 Google Hangout，并支持多种编程语言。

GitHub 仓库包含了 Botkit 的核心库，以及一系列用于将 Botkit 连接到消息平台（或仓库中其他工具）的插件和扩展。

Botkit 是 Microsoft Bot Framework 的一部分，并以 MIT 开源许可证发布。

Botkit 以 Luis 作为其底层 NLU 引擎，但也可以集成其他 NLU 引擎。

Botkit 价格

GitHub 仓库可免费访问和使用。但如果你使用 Luis 作为 NLU 引擎，则需支付其月度费用。

4. Rasa

Rasa是一款开源的机器人构建框架，采用故事驱动的方法来开发聊天机器人。Rasa是开源自然语言理解引擎的先驱，也是成熟的开发框架。

他们专注于人工智能，致力于打造一个让开发者能够持续构建和优化AI助手的框架。

Rasa不在平台内定义可视化流程和意图，而是允许开发者创建用于训练机器人的故事（训练数据场景）。

Rasa支持本地部署，其标准NLU引擎完全开源。他们还开发了Rasa X，这是一套帮助开发者审查对话并优化助手的工具。Rasa还提供许多企业版专属的高级功能。

每个平台都需要一定量的训练数据，但Rasa在拥有大量训练数据时表现最佳，通常以客服聊天记录的形式。这些聊天记录会被解析、整理、分类，最终用于训练NLU引擎。

故事驱动方式的一个潜在问题是，由于没有人能访问底层逻辑，难以预测机器人在某一时刻会说什么，属于“黑盒”操作。通过大量高质量的训练数据可以降低这种风险。

Rasa定价

Rasa 的核心平台对开发者免费，但其高级支持、可扩展性功能和企业级安全性则需要付费。付费计划从 Growth Plan 的 35,000 美元起，企业版则为定制报价。

5. Wit.ai

Wit.ai 是一个开源聊天机器人框架，2015 年被 Facebook 收购。由于是开源的，开发者可以浏览 Wit.ai 上已有的机器人和应用，获取灵感。

Wit.ai拥有文档完善的开源聊天机器人API，方便新手开发者快速上手。

由于 Wit.ai 归 Facebook 所有，如果你计划将机器人部署到 Facebook Messenger，这是一个不错的选择。

与 Microsoft、Amazon 和 IBM 等竞争对手相比，Wit.ai 的 NLP 引擎表现强大且可靠。

Wit.ai的SDK支持多种语言，如Python、Ruby和NodeJS。

Wit.ai可轻松集成到Facebook Messenger、Slack、可穿戴设备、家庭自动化等多个平台。

该框架的一个缺点是训练过程较为繁琐，缺乏足够的槽位和参数。为弥补这一点，你需要通过业务逻辑处理未明确的信息。

Wit.ai 价格

Wit.ai 免费使用。尽情体验吧！

6. OpenDialog

OpenDialog 是一款自 2018 年起推出的 AI 智能体管理系统。

使用OpenDialog，你可以高效地部署、集成和训练。其智能对话引擎允许用户根据需求自定义和集成。灵活的NLU支持意味着你可以针对具体问题采用最优AI技术。

OpenDialog还配备了零代码对话设计器，让用户能够快速设计和原型化对话流程。

你可以管理并保障你的对话式AI战略的未来适应性。

开源且易于扩展的架构支持创新，同时对话组件的可复用性让该工具能够随团队规模扩展。

OpenDialog 的主要功能包括：

• 其执行实时语音转文本（STT）处理的能力
• 内存占用低（20,000词仅需64MB以下）
• 能够生成 N-best/词图输出
• 可作为服务器单元运行。

借助该软件，即使没有任何编程语言经验，也能轻松构建您的第一个对话应用。

OpenDialog 是一款无代码平台，采用 PHP 编写，支持 Linux、Windows、macOS。OpenDialog 采用 Apache 2.0 许可证。

OpenDialog 价格

OpenDialog 需要预约会议才能获得报价；其价格未公开。具体价格将根据您的项目需求而定。

7. Botonic

Botonic 是一个用于构建对话式应用的 React 框架，不仅限于简单的文本聊天机器人。它面向开发者，提供全栈无服务器解决方案，支持在 Web、移动端及 Messenger、Whatsapp、Telegram 等消息平台上创建聊天机器人和现代对话应用。

使用 Botonic，您可以创建结合文本界面（简洁、自然语言交互）和图形界面（多媒体、视觉上下文、丰富交互）优势的对话应用。这种强大的组合为用户带来了比传统仅依赖文本和 NLP 的聊天机器人更优质的体验。

Botonic 提供丰富的插件，方便您将主流服务集成到项目中。

Botonic 采用 TypeScript 和 JavaScript 编写，基于 React、Serverless、Tensorflow 构建。支持 Linux、Windows 和 macOS。

Botonic 遵循 MIT 许可证。

Botonic 价格

Botonic 没有固定价格，允许用户免费运行最多 500 名月活用户的机器人。超出后需预约电话沟通具体价格。

8. HubSpot

HubSpot 提供一个免费的聊天机器人创建工具，让您无需编写代码，仅需几分钟即可在网站或 Facebook Messenger 上创建对话机器人。

HubSpot 以用户为中心，拥有直观的可视化编辑器和现成模板，即使没有技术背景，也能快速定制聊天机器人。该方案可与 HubSpot 的 CRM 生态系统无缝集成。

HubSpot 支持根据 CRM 中存储的信息个性化聊天机器人回复，实现持续优化的客户支持。聊天机器人可对潜在客户进行资格筛选，互动后触发邮件营销，并减轻客服团队的工作负担。

HubSpot 聊天机器人的主要功能包括：

• 与网站访客实时沟通
• 通过预设问题进行潜在客户筛选
• 自动安排预约
• 集成常见问题解答，实现 24/7 客户支持
• 根据互动情况对潜在客户进行评分

借助此工具，市场、销售和客服团队可专注于高价值对话，常规请求则由聊天机器人自动处理。HubSpot 提供免费版聊天机器人工具，付费版本则包含更多高级功能。

HubSpot 价格

HubSpot 提供起步套餐，约为每月 45 美元，高级套餐可达每月 1200 美元（企业版价格更高）。

9. Claudia Bot Builder

Claudia Bot Builder 是 Claudia.js 的扩展库，可帮助您为 Facebook Messenger、Telegram、Skype、Slack 指令、Twilio、Kik 和 GroupMe 创建机器人。该开源项目的核心理念是消除所有样板代码和常见基础设施任务，让您专注于编写机器人的核心逻辑。

Claudia 会自动为所有支持的平台设置正确的 webhook，并引导您完成访问配置，让您可以快速上手。

Claudia Bot Builder 简化了消息处理流程，将所有支持平台的传入消息转换为统一格式，便于处理。同时还会自动将文本回复打包成请求机器人引擎所需的格式，无需为简单回复单独处理格式问题。

Claudia 采用 MIT 许可证。

Claudia 价格

Claudia Bot Builder 是一款免费工具，无特定定价。任何费用主要来自于如 AWS 等其他工具的使用。

10. Tock

Tock 是一款开源对话式 AI 平台，提供构建对话代理和机器人的完整解决方案，无需依赖第三方 API。

Tock 支持故事和分析构建，拥有适用于 Kotlin、Node.js、Python 的对话 DSL 及 REST API，可连接多种文本/语音渠道：Messenger、WhatsApp、Google Assistant、Alexa、Twitter 等。

Tock 提供了适用于 React 和 Flutter 的自定义 Web/移动集成工具包，并支持通过 Docker 部署到云端或本地。Tock 采用 Apache 2.0 许可证。

Tock 价格

Tock 是一款免费工具，无特定定价。任何费用主要来自于如 AWS 等其他工具的使用。

11. BotMan.io

BotMan 是一款免费的 PHP 聊天机器人开发框架，也是全球最受欢迎的开源 PHP 聊天机器人。BotMan 专为开发者设计，简化了为多个消息平台（如 Slack、Telegram、Microsoft Bot Framework、Nexmo、HipChat、Facebook Messenger 和微信）开发创新机器人的流程。

BotMan 允许您只需编写一次聊天机器人逻辑，即可连接到 Amazon Alexa、Facebook Messenger、Slack、Telegram 或您自己的网站等不同消息服务。

BotMan 不依赖特定框架，可在任何现有代码库中与任意框架配合使用。它强调表达性和强大语法，让您专注于业务逻辑，而非框架代码。

BotMan 提供完整文档，采用 PHP 编写，支持 Linux、Windows、macOS。BotMan 采用 MIT 许可证。

BotMan 价格

BotMan 是一款免费工具，无特定定价。任何费用主要来自于如 AWS 等其他工具的使用。

12. Bottender

Bottender 是一个用于构建对话式用户界面的框架，基于消息 API 构建。

该框架易于上手，针对实际应用场景进行了优化，支持自动批量请求及众多实用功能，如直观的 API。

Bottender 为您处理对话式 UI 的复杂性。您可以为每个事件设计动作并在应用中声明，Bottender 会自动执行。这种方式让代码更可预测，也更易于调试。

使用 Bottender，您只需简单配置即可让机器人支持多渠道、自动监听服务器、设置 webhook、签名验证等功能。

目前已有数千个机器人基于 Bottender 构建。它针对实际应用场景进行了优化，支持自动批量请求及众多实用功能。

Bottender 让您可以在各类渠道上创建应用，无需牺牲用户体验。您可以为构建模块应用渐进增强或优雅降级策略。

Bottender 提供一些函数式和声明式方法，帮助您定义对话流程。大多数应用开发时，您会像开发 Web 应用一样，先定义路由。

Bottender 采用 TypeScript 和 JavaScript 编写，支持 Linux、Windows、macOS。采用 MIT 许可证。

Bottender 价格

BotMan 是一款免费工具，无特定定价。任何费用主要来自于如 AWS 等其他工具的使用。

13. DeepPavlov

DeepPavlov 是一个开源 NLP 框架，支持深度学习、端到端对话系统和聊天机器人。无论是初学者还是专家，都可以用它创建对话系统。它提供了全面灵活的工具，帮助开发者和 NLP 研究人员打造可投入生产的对话技能和复杂的多技能对话助手。

您可以使用 BERT 及其他最先进的深度学习模型，解决分类、命名实体识别、问答等 NLP 任务。

DeepPavlov Agent 支持通过 API 服务集成多技能，构建工业级解决方案。

DeepPavlov 模型现已打包为易于部署的容器，可在 Nvidia NGC 和 Docker Hub 上获取。

DeepPavlov 采用 Python 编写，并以 Apache 2.0 许可证发布。

DeepPavlov 价格

DeepPavlov 可免费下载和使用。

14. Golem

Golem 是一个用于构建聊天机器人的 Python 框架，专为 Python 开发者设计，可轻松从现有消息中提取实体。

它自带网页 GUI，便于测试，并可与 Messenger 和 Telegram 消息交互。

Golem 是一种采用语言学通用方法的语言分析技术。这一定位与当前 NLU 领域最常见的两种方法有显著不同：

1. 统计方法（人工神经网络训练）
2. 语法方法。

这两种方法各有优劣。

Golem.ai 提供了一种无需训练、易于实现多语言的技术。该 AI 已具备通用于所有人类语言的语言学理解能力。配置过程仅需描述所需元素的格式（即在特定场景下的动作或解释目的），并提供相关的业务词汇表。经过多年的实验，这项技术被开发出来，以寻找配置 NLU AI 最简单高效的方法。

Golem 采用 Python 编写，支持 Linux、Windows 和 macOS。Golem 采用 GPL-3.0 许可证。

Golem 价格

Golem 未在官网公开定价。请联系其销售团队获取报价。

如何选择最适合你的开源聊天机器人软件？

在决定投入时间和金钱选择哪款聊天机器人软件之前，你应当明确自己的使用场景及所需功能。开源软件的一大优势在于你可以在做出决定前先进行试用和探索。

虽然有些公司会列出其平台的不同应用场景，但并非所有平台都会这样做。我们强烈建议你访问各类 聊天机器人论坛，搜索你想要构建的内容。很可能已经有人在做类似的事情。如果没有，也可以发帖提问。

简要介绍不足以让你做出最终决定，但它可以帮助你初步筛选部分候选产品，并了解各自的优劣势。

你还可以阅读我们整理的 最佳对话式 AI 平台 和 最佳 AI 聊天机器人平台 榜单。

常见问题

1. 我可以在不丢失数据和训练模型的情况下，将一个聊天机器人平台迁移到另一个平台吗？

可以，你可以将聊天机器人从一个平台迁移到另一个平台，但需要将训练数据和对话流程重新格式化，以适配新平台的架构。意图和话术通常可以导出并适配，但像上下文处理或自定义代码等功能，可能需要根据平台差异手动重建。

2. 如何评估开源聊天机器人平台的可扩展性？

评估开源聊天机器人平台的可扩展性时，应考察其是否支持无状态架构、负载均衡、分布式部署（如通过 Kubernetes）以及横向扩展能力。还应查阅其文档、性能基准测试，以及社区在解决扩展性问题方面的活跃程度。

3. 我可以用这些平台开发类似 Alexa 或 Google Assistant 的语音助手吗？

可以，你可以使用如 Rasa 或兼容 Dialogflow 的框架来开发语音助手，但需要集成外部语音转文本（STT）和文本转语音（TTS）服务，如 Google Cloud Speech。这些语音层作为输入/输出通道，而核心的 NLU 和对话管理则由聊天机器人平台负责。

4. 这些聊天机器人平台对资源的需求有多高？

资源消耗取决于平台架构及所用模型。像 BotMan 或 Microsoft Bot Framework 这类轻量级规则平台对 CPU 和内存需求较低，而以 NLP 为主、采用如 BERT 等 Transformer 模型的 DeepPavlov 或 Rasa，则可能需要 GPU 和大量内存以实现大规模推理。

5. 长期维护开源聊天机器人通常涉及哪些成本？

虽然开源聊天机器人软件本身免费，但长期维护通常涉及云端或本地托管、DevOps 维护、版本更新、运行监控、安全补丁，以及功能优化所需的工程师时间。随着应用复杂度提升，建议为兼职或全职技术支持预留预算。

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