开源 AI Agent 应用框架

将 LLM 连接到你以业务为核心的现有应用程序中

“对话即平台（CaaP）是未来的趋势。因此，我们通过 BotSharp AI BOT 平台构建器，为 .NET 开发者提供了一套完整的工具包，用于构建 CaaP 应用。它能最大限度地释放机器人的学习能力，并精确控制 AI 处理流水线中的每一步。”

BotSharp 是一个用于构建 AI Bot 平台的开源机器学习框架。该项目涵盖了自然语言理解、计算机视觉和音频处理技术，旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发与应用。开箱即用的机器学习算法，让普通程序员能够更快速、更轻松地开发人工智能应用。

它使用 C# 编写，运行在完全跨平台的 .Net Core 上。通过插件和流水线设计，实现了插件间的完全解耦。C# 是一种企业级编程语言，广泛用于各类信息管理系统的业务逻辑编写，对企业开发者非常友好。BotSharp 直接在 C# 中应用机器学习算法，充分利用了强类型语言的优势，使得系统级的代码重构变得更加容易。

BotSharp 严格遵循组件化原则，将平台构建器中所需的每一部分进行了拆分。因此，你可以根据需要选择不同的 UI/UX，或接入不同的 LLM 提供商，它们都基于统一的接口进行了模块化处理。BotSharp 提供了一个高级的 Agent 抽象层，用于高效管理企业中复杂的应用场景，使企业开发者能够将 AI 高效集成到业务系统中。

特性亮点

• 内置多 Agent 支持及具备状态管理的对话系统。
• 支持多种 LLM Planning 方案，以处理从简单到复杂的各类任务。
• 内置 RAG 相关接口及基于内存的向量搜索。
• 支持多种 AI 平台（ChatGPT 3.5/ 4o/ o1, Gemini 2, LLaMA 3, Claude Sonnet 3.5, DeepSeek V3, HuggingFace）。
• 允许拥有不同职责的多个 Agent 协作完成复杂任务。
• 在统一平台内完成 LLM Agent 的构建、测试、评估和审计。
• 内置使用 SvelteKit 编写的 BotSharp UI。
• 抽象化标准 Rich Content 数据结构，可集成 Facebook Messenger、Slack 和 Telegram 等主流消息渠道。
• 提供 RESTful Open API 和 WebSocket 实时通信。
• 内置 MCP 集成：提供 MCP 可视化管理，支持大模型调用工具，并兼容 mcp.so 等主流服务。

快速开始

1. 运行后端服务

 PS D:\> git clone https://github.com/dotnetcore/BotSharp
 PS D:\> cd BotSharp
 # For Windows
 PS D:\BotSharp\> dotnet run --project .\src\WebStarter\WebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp
 # For Linux
 $ dotnet run --project ./src/WebStarter/WebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp

2. 运行管理 UI 项目，请参考 BotSharp UI。

PS D:\> git clone https://github.com/SciSharp/BotSharp-UI
PS D:\> cd BotSharp-UI
PS D:\> npm install
PS D:\> npm run dev

访问 http://localhost:5015/

在线 UI 演示

核心模块

核心模块主要由抽象层、框架功能实现以及一些通用工具组成。

• Plugin Loader（插件加载器）
• Hooking（钩子机制）
• Authentication（身份认证）
• Agent Profile（Agent 配置）
• Conversation & State（对话与状态）
• Routing & Planning（路由与规划）
• Templating（模板引擎）
• File Repository（文件存储）
• Caching（缓存）
• Rich Content（富文本内容）
• LLM Provider（LLM 提供商）

插件

BotSharp 采用组件化设计，内核保持最小化，业务功能均由外部组件实现。模块化设计同时也为贡献者提供了便利。