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Rasa Open Source

🚧 注意：维护模式 🚧

Rasa Open Source 目前处于维护模式。
使用 Rasa 构建 AI agent 的未来方向是 Hello Rasa 与 CALM。

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🚀 Rasa 的未来：Hello Rasa

构建可靠的 AI agent 变得更容易了。

Hello Rasa 是我们全新的交互式 playground，用于原型化 AI agent。它将 LLM 的流畅表达能力与我们 CALM（Conversational AI with Language Models，基于语言模型的对话式 AI）引擎的可靠性相结合。

为什么切换到 Hello Rasa？

• 无需设置： 打开 playground，选择一个模板（Banking、Telecom、Support），即可在浏览器中开始构建。
• 无需 NLU 训练： 我们已超越 intents。LLM 负责理解对话，而你定义业务流。
• 内置 copilot： 专用 AI 助手可帮助你生成代码、调试流程，并即时扩展 agent。
• 可用于生产： Hello Rasa 不只是玩具。准备扩展时，可将 agent 导出到 Rasa Platform。

核心概念

• CALM： 将 LLM 的灵活性与其严格的业务逻辑相结合。LLM 理解用户；代码强制执行规则。
• Flows（流程）： 描述逻辑步骤（例如收款、转账），而非僵化的对话树。
• Inspector（检查器）： 查看实时决策过程。没有黑箱。

👉 在 Hello Rasa 免费开始构建

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🧠 加入 Agent Engineering 社区

我们正在为交付真实世界 AI agent 的人们打造一个家园。

Agent Engineering 的演进速度超过任何单一框架。这是一个厂商中立的场所，可与行业内的构建者一起讨论架构、记忆、编排与安全。

你能获得什么：

• 人脉： 结识正在构建生产级 agent 的工程师
• 学习： 讨论实用模式，而不仅是理论
• 权限： 直接影响 Hello Rasa 路线图，并抢先体验新功能

频道	用途
#agent-design	架构、推理、记忆、测试
#showcase	展示你的构建成果、演示与仓库
#ask-anything	调试与工作流问题

👉 加入社区

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Rasa Open Source（旧版）

注意： 以下文档与安装说明适用于经典 Rasa Open Source 框架。如需最新的基于 CALM 的体验，请参阅上方的 Hello Rasa 章节。

Rasa 是一个用于自动化文本与语音对话的开源机器学习框架。借助 Rasa，你可以在以下渠道上构建上下文助手：

• 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大量来回交互、具备多层上下文的助手。

📚 资源

• 🤓 阅读文档
• 😁 安装 Rasa
• 🚀 全面了解 Conversational AI
• 🏢 探索企业平台

开发内部机制与贡献

我们欢迎贡献。开始前请先阅读我们的 贡献指南。

开发环境安装

Rasa 使用 Poetry 进行打包与依赖管理。

1. 安装 Poetry：请遵循官方指南.
2. 从源码构建：

   make install
   

   macOS 用户注意：若遇到编译器问题，请在安装前尝试 export SYSTEM_VERSION_COMPAT=1。

运行测试

请确保已安装开发依赖：

make prepare-tests-ubuntu # Ubuntu/Debian
make prepare-tests-macos  # macOS
make test                 # Run tests

发布版本

Rasa 遵循语义化版本（Semantic Versioning）。

• Major（主版本）：不兼容的 API 变更
• Minor（次版本）：向后兼容的功能新增
• Patch（补丁版本）：向后兼容的缺陷修复

有关发布节奏与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 License, Version 2.0 授权。Copyright 2022 Rasa Technologies GmbH。许可证副本.