Rasa Open Source
[](https://info.rasa.com/community?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)
[](https://hello.rasa.ai/?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)
[](https://badge.fury.io/py/rasa)
[](https://pypi.python.org/pypi/rasa)
[](https://github.com/RasaHQ/rasa/actions)
[](https://rasa.com/docs)
🚧 注意：维护模式 🚧
Rasa Open Source 目前处于维护模式。
Rasa 构建 AI 智能体的未来是 Hello Rasa 和 CALM。
🚀 Rasa 的未来：Hello Rasa
构建可靠的 AI 智能体从未如此简单。
Hello Rasa 是我们用于原型设计 AI 智能体的全新交互式游乐场。它利用我们的 CALM（基于语言模型的对话式 AI）引擎，将大语言模型（LLM）的流畅性与业务逻辑的可靠性相结合。
为何要转向 Hello Rasa？
- 无需设置： 打开游乐场，选择一个模板（银行、电信、客服），即可在浏览器中开始构建。
- 无需 NLU 训练： 我们已超越意图识别。LLM 负责处理对话理解，而你只需定义业务流程。
- 内置副驾驶： 专门的 AI 助手可帮助你生成代码、调试流程并即时扩展你的智能体。
- 生产就绪： Hello Rasa 不仅仅是个玩具。当你准备好扩展时，可以将智能体导出到 Rasa 平台。
核心概念
- CALM： 结合了 LLM 的灵活性与严格的业务逻辑。LLM 理解用户意图，代码强制执行规则。
- 流程： 描述逻辑步骤（例如，收款、转账），而非僵化的对话树。
- 检查器： 实时查看决策过程。没有黑盒。
👉 立即免费开始在 Hello Rasa 上构建
🧠 加入智能体工程社区
我们正在为构建真实世界 AI 智能体的开发者们打造一个家园。
智能体工程的发展速度远超任何单一框架。这是一个厂商中立的社区，供行业内的构建者们讨论架构、记忆、编排和安全性等话题。
你将获得：
- 人脉网络： 结识构建生产级智能体的工程师。
- 学习机会： 讨论实用模式，而非仅仅是理论。
- 访问权限： 直接影响 Hello Rasa 的发展路线图，并提前体验新功能。
| 频道 |
用途 |
| #agent-design |
架构、推理、记忆、测试 |
| #showcase |
展示你的构建成果、演示和仓库 |
| #ask-anything |
调试和工作流程问题 |
👉 加入社区
Rasa Open Source（旧版）
注意： 以下文档和安装说明适用于经典的 Rasa Open Source 框架。如需体验基于 CALM 的最新版本，请参阅上方的 Hello Rasa 部分。
Rasa 是一个用于自动化文本和语音对话的开源机器学习框架。使用 Rasa，你可以在以下平台上构建上下文感知的助手：
- Facebook Messenger
- Slack
- Google Hangouts
- Webex Teams
- Microsoft Bot Framework
- Rocket.Chat
- Mattermost
- Telegram
- Twilio
- 你自己的自定义对话渠道
Rasa 帮助你构建能够处理多层、多轮复杂对话的上下文感知助手。
📚 资源
开发内部信息与贡献
我们非常欢迎贡献。请在开始前阅读我们的贡献指南。
开发环境安装
Rasa 使用 Poetry 进行打包和依赖管理。
- 安装 Poetry：请遵循官方指南。
- 从源代码构建：
bash
make install
给 macOS 用户的提示：如果遇到编译器问题，可以尝试在安装前运行 export SYSTEM_VERSION_COMPAT=1。
运行测试
确保已安装开发依赖：
make prepare-tests-ubuntu # Ubuntu/Debian
make prepare-tests-macos # macOS
make test # 运行测试
版本发布
Rasa 遵循语义化版本控制。
- 主版本号： 不兼容的 API 变更
- 次版本号： 向后兼容的功能性新增
- 修订号： 向后兼容的问题修复
有关我们发布节奏和维护政策的完整详情，请访问我们的产品发布与维护政策。
许可证
根据 Apache 许可证 2.0 版授权。版权所有 © 2022 Rasa Technologies GmbH。许可证副本。