rasa
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Stars
4,907
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348
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160
Open Issues
Apache-2.0
许可证
Python
语言
2016-10-14
创建时间
2026-07-24
最近更新
项目能做什么
开源机器学习对话框架,支持 NLU 与对话管理,可接入 Slack 等平台构建聊天机器人与语音助手。
来源:AI 基于仓库事实生成
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<h1 align="center">Rasa Open Source</h1>
<div align="center">
[](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)
</div>
<br />
<div align="center">
<h3>🚧 <b>Note: Maintenance Mode</b> 🚧</h3>
<p>
Rasa Open Source is currently in maintenance mode.
<br />
The future of building AI agents with Rasa is <b>Hello Rasa</b> and <b>CALM</b>.
</p>
</div>
<hr />
## 🚀 The Future of Rasa: Hello Rasa
**Building reliable AI agents just got easier.**
[**Hello Rasa**](https://hello.rasa.ai/?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=) is our new interactive playground for prototyping AI agents. It combines LLM fluency with the reliability of business logic using our **CALM** (Conversational AI with Language Models) engine.
### Why switch to Hello Rasa?
* **No setup required:** Open the playground, pick a template (Banking, Telecom, Support), and start building in your browser.
* **No NLU training:** We have moved beyond intents. The LLM handles dialogue understanding while you define the business flows.
* **Built-in copilot:** A specialized AI assistant helps you generate code, debug flows, and expand your agent instantly.
* **Production ready:** Hello Rasa is not just a toy. Export your agent to the Rasa Platform when you are ready to scale.
### Core concepts
* **CALM:** Combines LLM flexibility with strict business logic. The LLM understands the user; the code enforces the rules.
* **Flows:** Describe logical steps (e.g., collect money, transfer funds) rather than rigid dialogue trees.
* **Inspector:** See real-time decision-making. No black boxes.
👉 **[Start building for free at Hello Rasa](https://hello.rasa.ai/?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)**
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## 🧠 Join the Agent Engineering Community
We are building a home for people shipping real-world AI agents.
Agent Engineering is evolving faster than any single framework. This is a vendor-neutral space to discuss architectures, memory, orchestration, and safety with builders across the industry.
### What you get:
* **Network:** Meet engineers building production agents
* **Learn:** Discuss practical patterns, not just theory
* **Access:** Direct influence on the Hello Rasa roadmap and early access to features
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阅读完整原文
商业机会分析 AI 生成
Rasa NLU 数据集自动扩充与意图冲突检测工具
| 产品构想 | 针对Rasa开发者训练数据准备繁琐的痛点,构建利用LLM自动合成多轮对话样本、检测意图交叠与实体标注冲突的开发者提效SaaS/CLI。 |
| 核心功能 | 意图语义相似度与冲突扫描、基于LLM的训练语句自动泛化扩充、Rasa YAML格式语法与实体边界自动校验、CI/CD评测报告生成。 |
| 目标用户 | Rasa对话机器人开发团队、外包定制服务商。 |
| 难度/周期 | 中等 · 4-6周 · 成本:低(LLM API调用费及轻量Web托管,月均<$100) |
| 收费模式 | 按测试流水线调用次数订阅(SaaS模式)或企业内网私有部署买断。 |
| 竞争风险 | Rasa配置规范随版本迭代变动频繁;纯Prompt生成的样本多样性可能引入噪声。 |
| 依据 | 数据支持的判断 |
Rasa + 本地开源大模型(Hybrid Agent)企业私有化交付套件
| 产品构想 | 结合Rasa的严格状态机流程控制与本地开源模型(如Llama/Qwen)的问答兜底能力,提供一套完全离线、开箱即用的企业级混合对话方案模板与实施服务。 |
| 核心功能 | Rasa与vLLM/Ollama无缝联动插件、确定性业务Flow模板、敏感词拦截与审计日志模块、一键容器化高可用部署脚本。 |
| 目标用户 | 政企、金融、军工及对数据外发极度敏感的中大型企业IT部门。 |
| 难度/周期 | 高 · 8-12周 · 成本:中等(需本地GPU测试环境及适配多模型算力) |
| 收费模式 | 解决方案授权费 + 定制实施交付服务费 + 年度技术支持合同。 |
| 竞争风险 | ToB交付周期长、定制化需求繁琐,难以实现纯标准化产品规模化扩张。 |
| 依据 | 已验证事实 |
轻量级 Rasa 会话分析与异常路径挖掘插件
| 产品构想 | 针对自建Rasa开源版缺乏易用运营看板的问题,提供挂载在 Tracker Store / Action Server 上的分析插件,可视化还原用户多轮会话流失节点。 |
| 核心功能 | 会话路径漏斗分析、未命中意图文本向量聚类、掉线与死循环自动报警、高频流失节点反哺标注流。 |
| 目标用户 | 对话系统产品经理、AI客服运营人员。 |
| 难度/周期 | 中等 · 5-7周 · 成本:低(数据库及轻量分析后台,月均<$50) |
| 收费模式 | 按活跃Tracker规模梯度月费,或提供单实例买断License。 |
| 竞争风险 | Rasa官方商业版(Rasa Pro/Platform)具备类似运营分析功能,面临官方降维竞争挤压。 |
| 依据 | AI推测 |
AI 基于仓库公开数据分析生成,含推测成分,不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| stablyai/orca | 中文介绍暂未生成 Orca lets you run a fleet of coding agents (e.g. Claude Code |
121,270 | TypeScript |
| freqtrade/freqtrade | 中文介绍暂未生成 Free, open source crypto trading bot |
56,742 | Python |
| AstrBotDevs/AstrBot | 中文介绍暂未生成 AI Agent Assistant & development framework that integrates l |
46,617 | Python |
| ccxt/ccxt | 中文介绍暂未生成 A unified trading API with more than 100 crypto exchanges an |
44,852 | Python |
| CloakHQ/CloakBrowser | 中文介绍暂未生成 Stealth Chromium that passes every bot detection test. Drop- |
32,820 | Python |
| Zackriya-Solutions/meetily | 中文介绍暂未生成 Privacy-first AI meeting note taker for Windows and macOS. F |
32,593 | Rust |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2016-10-14,最近推送 2026-07-24,发布过 100 个 Release |
| 社区活跃 | Star 21,384 / Fork 4,907 / Issue 160(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | Apache-2.0 |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git cd rasa # 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。