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2025-09-09

ai

天空没有留下翅膀的痕迹,但我已经飞过。――泰戈尔《飞鸟集》

https://github.com/emcie-co/parlant

Parlant：让AI代理真正可控、可落地的开源大模型Agent平台

随着大模型（LLM）能力的不断突破，大家都在追问一个问题：AI代理什么时候能在真实世界里“靠谱上岗”？你是否也在尝试用OpenAI、Llama3、Gemini等最新模型做自动化客服、业务流程、信息检索，却总觉得这些Agent“不可控、难落地”？今天介绍一个真正为“生产场景”而生的智能体平台 —— Parlant。

项目定位：LLM Agents for Control

Parlant的定位非常鲜明：为真实世界应用而设计的可控型大模型智能体。其 Slogan 就是：

LLM agents built for control. Designed for real-world use. Deployed in minutes.

  • 可控（Control）：不仅能生成内容，更能被精细调度、约束和追踪。
  • 真实场景（Real-world use）：不是玩具，不是Demo，而是为企业、产品、开发者的实际需求打造。
  • 极速部署（Deployed in minutes）：开箱即用，几分钟上线一个Agent，支持快速迭代和场景切换。

功能特色

  • 多模型支持：Parlant兼容OpenAI、Llama3、Gemini等主流大模型，轻松切换后端算力。
  • Agent可控性极强：可自定义行为边界、流程分支、工具调用、权限限制，杜绝“AI暴走”。
  • 面向客户服务场景：专门设计了客服/客户成功/自动化业务流程的Agent模板，极易二次开发。
  • Python生态友好：主语言为Python，极易集成到企业现有系统，支持各种API和自定义插件。
  • 开源可商用：Apache 2.0协议，商业项目也能放心用，无版权困扰。
  • 极速部署：无论是本地、云端还是Docker，几分钟即可跑起来，官网和GitHub有详细教程。
  • 活跃社区：近11K Star，800+ Fork，Issue区和讨论区活跃，持续优化和扩展中。

典型应用场景

  • 智能客服机器人（多轮对话、自动分流、个性化回复）
  • 客户成功自动化（工单处理、FAQ答疑、客户引导）
  • 企业内部流程自动化（数据检索、报告生成、流程审批）
  • 信息检索与摘要（智能文档助手、知识库问答）
  • 与业务系统深度集成（API调用、数据库操作、自动化脚本触发）

快速安装与部署

Parlant强调“几分钟上线”，以Python环境为例，安装过程非常丝滑：

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# 安装Parlant
pip install parlant

# 启动一个示例Agent
parlant run --agent customer_service

你也可以用 Docker 部署，适合生产环境：

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docker pull emcie-co/parlant:latest
docker run -d -p 8000:8000 emcie-co/parlant

更多高级玩法请参考官网 https://www.parlant.io 或 GitHub文档。

代码案例：自定义一个可控客服Agent

下面是一个简单的 Python 示例，展示如何用Parlant定义一个客服Agent，并限制其操作范围：

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from parlant import Agent, Tool

# 定义一个工具，限制只能查订单状态
class OrderStatusTool(Tool):
    def run(self, order_id):
        # 这里可以接企业的数据库/API
        return f"订单 {order_id} 状态：已发货"

# 定义Agent
class CustomerServiceAgent(Agent):
    def __init__(self):
        super().__init__(name="客服Agent")
        self.add_tool(OrderStatusTool())
        self.set_rules([
            "不得透露客户敏感信息",
            "只能回答关于订单状态的问题",
            "遇到疑难问题自动转交人工客服"
        ])

# 实例化并运行
agent = CustomerServiceAgent()
response = agent.run("我的订单123是什么状态？")
print(response)

通过这种方式，企业可以把AI代理的“权限、行为、流程”牢牢掌控，确保安全、合规又高效。

技术亮点

  • Agent行为约束：可通过规则、工具链、权限系统精细化定义Agent边界。
  • 与主流LLM无缝对接：一行代码切换模型，兼容OpenAI、Llama3、Gemini等最新大模型。
  • 丰富的插件系统：支持自定义工具、API接入、外部数据源，极大提升Agent的业务能力。
  • 高可扩展性：支持多Agent协作、复杂流程编排、分布式部署，满足企业级需求。

社区与生态

Parlant的社区非常活跃，Issue区每天都有新问题和建议，讨论区大牛云集，持续有新场景、新插件、新工具涌现。支持 Hacktoberfest，欢迎大家贡献代码、反馈需求。

总结

如果你想要一个“能控、能落地、能扩展”的大模型Agent平台，无论是做智能客服、自动化业务还是企业内的AI助手，Parlant都是极佳选择。开源、活跃、易用，真正为实际生产场景而生。别再用“不可控”的AI玩具，来试试Parlant，让你的AI代理“靠谱上岗”！

官网体验：https://www.parlant.io
GitHub开源：https://github.com/emcie-co/parlant

快来Star、Fork、体验一把真正可控的AI智能体吧！