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BotSharp .NET 智能体框架

面向企业系统的 .NET 多智能体、RAG 与模型集成框架。

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源仓库
SciSharp/BotSharp
Star 数
★ 3.1k
最近更新
3 天前
License
Apache-2.0
主语言
C#
FA 评分
40/100 · 缺口较多

30 秒速览

运行形态
自托管服务网页应用开发框架
可在哪里用
通用 · 跨平台ChatGPT · OpenAI API · Claude API
费用
软件免费，模型调用费用自付
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
.NET 6+所选 LLM 提供商的 API 密钥Shell / 命令行网络访问本地文件系统MCP Server
典型场景
使用 C# 维护企业信息系统的团队，需要把多个职责不同的智能体接入现有业务流程时。
不适合
  • 不想安装 .NET 6+ SDK 并自行编译后端服务的团队
  • 希望开箱即用、无需另装 SvelteKit 管理界面的用户
源码审查
40/100 · 缺口较多 2 项安全控制未见

这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？

BotSharp 是一个用 C# 和 .NET Core 构建的开源 AI Bot 应用框架，定位为将大语言模型接入既有业务应用。它以插件和管线流执行设计解耦组件，核心模块包括 Agent Profile、Conversation & State、Routing & Planning、LLM Provider、缓存、文件仓库和 Rich Content。框架可通过内置插件接入 OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、Meta、HuggingFace 等模型平台，并提供知识库、Qdrant、消息渠道和处理器扩展。它支持多智能体协作、会话状态管理、RESTful Open API 与 WebSocket 实时通信；管理 UI 由独立的 BotSharp-UI SvelteKit 项目提供。适合希望在 .NET 业务系统中自行部署并组合模型、工具和消息通道的团队。

应用启动时可执行 dotnet run --project ./src/WebStarter/WebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp 运行后端服务。框架通过 Plugin Loader 和 Hooking 加载外部组件，并使用 Agent Profile、Conversation & State 以及 Routing & Planning 组织智能体职责、会话状态和协作路由。BotSharp.Plugin.OpenAI、BotSharp.Plugin.AnthropicAI、BotSharp.Plugin.GoogleAI 等插件向模型平台发起调用；BotSharp.Plugin.KnowledgeBase 和 BotSharp.Plugin.Qdrant 提供 RAG 相关接口与向量检索。它还能经 BotSharp.OpenAPI 和 WebSocket 对外提供通信能力，并可借助 ChatHub、TelegramBots、WeChat、Twilio 等插件连接消息渠道。MCP 集成支持对 MCP 进行可视化管理，让模型调用外部能力。

  1. 使用 C# 维护企业信息系统的团队，需要把多个职责不同的智能体接入现有业务流程时。
  2. 需要在 .NET 服务中保存会话状态，并用 Routing & Planning 协调多智能体完成较复杂任务的应用团队。
  3. 希望将 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek 或 HuggingFace 等不同模型平台按插件方式接入同一应用的开发者。
  4. 需要用知识库和 Qdrant 向量检索构建 RAG 流程的企业内部问答或助手项目。
  5. 要通过 RESTful Open API、WebSocket，或 Telegram、WeChat、Twilio 等消息渠道交付聊天能力的团队。

如何安装或部署这个 Agent？

前提是安装 .NET 6+ SDK。克隆仓库后进入项目目录，并运行：

dotnet run --project ./src/WebStarter/WebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp

Windows 可使用：

dotnet run --project .\src\WebStarter\WebStarter.csproj -p SolutionName=BotSharp

如需管理 UI，需另外克隆 https://github.com/SciSharp/BotSharp-UI，进入该目录后执行 npm install 和 npm run dev。使用模型插件前，在 appsettings.json 中配置所选提供商的 API 密钥；启动异常时，先执行 dotnet restore。

如何使用这个 Agent？

启动后端后访问 http://localhost:5015/。为智能体定义 Agent Profile 及其职责，并按需要启用对应插件：例如用 BotSharp.Plugin.OpenAI 或 BotSharp.Plugin.AnthropicAI 接入模型，用 BotSharp.Plugin.KnowledgeBase 或 BotSharp.Plugin.Qdrant 构建检索流程。通过框架的 RESTful Open API 或 WebSocket 接入自有前端，也可选用 ChatHub、MetaMessenger、TelegramBots、Twilio 或 WeChat 等渠道插件。若使用独立管理 UI，在 BotSharp-UI 项目执行 npm run dev。

这个 Agent 有哪些优点和局限？

优点
  • 以 C#/.NET Core 为基础，并采用插件与管线流执行设计，适合将 AI 功能嵌入既有 .NET 业务逻辑。
  • 内置 Agent Profile、会话状态、路由和规划组件，覆盖多智能体协作的核心编排环节。
  • 提供多个模型平台插件，以及知识库、Qdrant、消息渠道、RESTful Open API 和 WebSocket 扩展点。
  • 已提供 MCP 集成和可视化管理能力，可将模型调用接入外部能力。
局限
  • 运行环境要求 .NET 6+；使用模型提供商时还需要在 appsettings.json 中维护相应 API 密钥。
  • 管理 UI 不在主仓库内，需单独获取 BotSharp-UI 并运行 npm 安装与开发命令。
  • 提供的生产部署说明仅提到反向代理、Nginx/IIS 和独立 UI 部署，未给出具体配置样例。
  • README 列出的路线图中 A2A、Computer Use 和 Browser Use 仍未完成。

这个 Agent 与同类方案有什么区别？

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
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AI Agent 工程学习手册 60 · 存在缺口 开发框架免费 ★ 656 15 天前 HTML —

FollowAgents 如何评估这个 Agent？

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
40/ 100 五分制 2.0 / 5
信任安全 7/29
可靠稳定 5/14
适用触发 9/18
规范维护 9/18
有效结果 7/13
证据核验 3/8
查看各维度的扣分理由
信任安全7 / 29 · 1.2/5

文档说明了模块化插件、API Key 配置和用户认证流程，LLamaSharp 也提供本地模型选项，因此有少量权限与数据控制线索。扣分原因：没有展示工具权限边界、调用前用户确认、数据保留或删除规则、密钥保护措施及副作用回滚流程；工具插件涵盖 HTTP、SQL、文件和 Python 等能力。CI 使用 checkout@v1，材料也未见依赖安全审查或缓解措施。许可证和项目链接提供有限来源线索，但发布者身份未验证，维护责任不明确。

可靠稳定5 / 14 · 1.8/5

材料列出跨平台构建和测试工作流，并给出 .NET 版本与部分配置步骤，支持有限的可靠性判断。扣分原因：README 和安装文档对端口、运行命令及支持版本的表述不完全一致；配置依赖 NuGet、LLM 服务或本地模型，但没有展示可用性策略；故障排查只覆盖依赖错误和 LLM 超时，未说明更广泛的错误处理或恢复方式。

适用触发9 / 18 · 2.5/5

材料面向 .NET 开发者，描述多 LLM、插件、UI/API、消息渠道及本地模型等场景，并给出 Windows、Linux、macOS 和 .NET 6+ 的说明。扣分原因：能力边界和不支持场景较少，功能描述多为概括性声明；何时触发特定 Agent、工具或规划流程的条件没有在样例中明确展示。

规范维护9 / 18 · 2.5/5

README、安装文档和专题文档按功能组织，含快速开始、配置样例、FAQ 与部署提示；LICENSE 文件提供完整 Apache 2.0 条款。扣分原因：样例和说明有版本、命令及拼写等不一致之处；已知限制不充分，材料未提供变更日志或清晰的版本兼容策略；项目的维护责任和更新路径也未明确说明。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

框架提供 Agent、规划、状态管理、RAG、插件和多种接口的组合能力，安装文档给出可操作的构建与配置步骤。扣分原因：功能收益主要由项目文档陈述，缺少材料支撑的成本、资源开销或投入产出说明；若干关键能力只有概述，落地所需细节仍需查阅更多文档。

证据核验3 / 8 · 1.9/5

部分主张能在 README、安装文档、LLamaSharp 专题和 CI 配置中找到对应说明。扣分原因：同一能力的跨文件佐证有限，许多 Agent、MCP 和提供商能力仍是文档陈述；材料没有稳定地区分已实现事实、计划事项与概括性主张，且本评估不包含运行验证。

风险与缓解建议
  • 源码中未见：执行前用户确认开启或自行加上执行前确认；先在沙箱或测试环境跑通，确认行为后再接入真实数据。
  • 源码中未见：回滚或恢复路径运行前先备份，或在 git 分支、快照上操作，确保改动可以撤销。
  • 部署前应核实工具插件的权限与外部副作用，并自行设置确认、审计和恢复机制；这些控制未在所给材料中充分说明。
  • 配置真实 LLM 凭据前，应确认密钥的存储和访问控制方式；示例仅展示了空 API Key 字段。
  • 核对目标修订的 .NET、端口和依赖版本要求；材料中的部分说明并不完全一致。
证据充分度：低 评估于 2026年11月8日 审查版本 e8ee9ea84c04
评估证据 README.mdquick-start/installation.mdllama-sharp/config-llamasharp.mdarchitecture/authentication.mdLICENSEworkflows/build.yml
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FARS

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最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录，说明为上游原文摘录，未经本站改写或测试。

  1. r5.2-image-composition
    发布说明摘录
    What's Changed * fix fork conversation by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1082 * fix realtime toolcall by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1087 * refine side car states by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1089 * temp revert by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1090 * revert by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1091 * optimize twilio by @yileicn in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1092 * detour rate limit by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1094 …
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  2. r5.1-utility-improment
    发布说明摘录
    What's Changed * feat: Added Google Multimodal Live APIs by @gunpal5 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/993 * Clean code for GeminiLive by @hchen2020 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/997 * realtime-hub-refactor by @Oceania2018 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/999 * Add InterruptResponse in RealtimeModelSettings by @hchen2020 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1000 * InputAudioTranscribe by @hchen2020 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1001 * rename WaveStreamChannel by @yileicn in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/1003 …
    在 GitHub 查看 ↗
  3. r5.0-mcp
    发布说明摘录
    What's Changed * util-twilio-transfer_phone_call by @hchen2020 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/948 * hotfix twilio stream conversationId is null by @yileicn in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/950 * add missing template by @iceljc in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/951 * Hang up phone with audio by @hchen2020 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/952 * Update web driver functionalities by @visagang in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/953 * Append dialogs into model context by @hchen2020 in https://github.com/SciSharp/BotSharp/pull/954 …
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常见问题

BotSharp 可以免费用于商业项目吗？
可以。项目采用 Apache 2.0 许可证，README 明确说明可用于个人和商业项目。
支持哪些模型提供商？
README 列出 ChatGPT、Gemini、LLaMA、Claude、DeepSeek、HuggingFace 等，并列出 OpenAI、AnthropicAI、GoogleAI、MetaAI、DeepSeekAI 等内置插件。
必须使用 BotSharp UI 吗？
不必。框架提供 RESTful Open API 和 WebSocket，可直接对接自有前端或消息渠道。
模型调用超时应先检查什么？
检查 appsettings.json 中的 API 密钥、到模型提供商的网络连通性，以及模型名称是否正确。
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对比同类 Agent

用同一套 FARS 评审，横向比较这个 Agent 所属的短名单。

开源编程 Agent 横向对比

按 FARS 评审排序的开源编程 agent——分数、信任、许可证、语言与维护状态并排比较，并说明各自擅长与不擅长什么。

MCP Agent 横向对比

提供或调用 Model Context Protocol 服务的 agent，按 FARS 评审排序，并列出许可证、维护状态与信任分。