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<h1 align="center">Rasa Open Source</h1>

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[![加入 Agent Engineering 社区](https://img.shields.io/badge/Community-Join%20the%20Discussion-blueviolet)](https://info.rasa.com/community?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)
[![试用 Hello Rasa](https://img.shields.io/badge/Playground-Try%20Hello%20Rasa-ff69b4)](https://hello.rasa.ai/?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)
[![PyPI 版本](https://badge.fury.io/py/rasa.svg)](https://badge.fury.io/py/rasa)
[![支持的 Python 版本](https://img.shields.io/pypi/pyversions/rasa.svg)](https://pypi.python.org/pypi/rasa)
[![构建状态](https://github.com/RasaHQ/rasa/workflows/Continuous%20Integration/badge.svg)](https://github.com/RasaHQ/rasa/actions)
[![文档状态](https://img.shields.io/badge/docs-stable-brightgreen.svg)](https://rasa.com/docs)

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  <h3>🚧 <b>注意：维护模式</b> 🚧</h3>
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    Rasa Open Source 目前处于维护模式。
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    使用 Rasa 构建 AI agent 的未来方向是 <b>Hello Rasa</b> 与 <b>CALM</b>。
  </p>
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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**](https://hello.rasa.ai/?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=) 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](https://hello.rasa.ai/?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)**

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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](https://info.rasa.com/community?utm_source=github&utm_medium=website&utm_campaign=)**

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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](#-the-future-of-rasa-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](https://rasa.com/docs/rasa/)
- 😁 [安装 Rasa](https://rasa.com/docs/rasa/installation/environment-set-up)
- 🚀 [全面了解 Conversational AI](https://learning.rasa.com/)
- 🏢 [探索企业平台](https://rasa.com/product/rasa-platform/)

## 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](CONTRIBUTING.md)。

### 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](https://python-poetry.org/docs/#installation).
2.  **从源码构建**：
    ```bash
    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：

```bash
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](https://rasa.com/rasa-product-release-and-maintenance-policy/).

## 许可证

根据 Apache License, Version 2.0 授权。Copyright 2022 Rasa Technologies GmbH。[许可证副本](https://www.google.com/search?q=LICENSE.txt).