tgo

用 LLM 编排智能体团队，打造 7x24 小时 AI 客服，支持多渠道与人工协作。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 126 🐛 待处理 43 👀 关注 4

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GitHub 星标 ★ 658

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队tgoai

官网地址https://tgo.ai

GitHubhttps://github.com/tgoai/tgo

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai-agent,artificial-intelligence,chatbot,customer-service,customer-support,llm,rag

GitHub 星标★ 658

上线时间2025-11-18 00:00:00

代码更新2026-04-28

仓库体积45.9 MB

本站数据更新2026-11-10

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

tgo 是一个开源的 AI 智能体客服平台，旨在帮助企业快速搭建由 LLM 驱动的客服团队。它解决了传统客服系统响应慢、无法处理复杂问题、知识更新困难等痛点。核心能力包括：基于 LLM 的智能体编排，支持多智能体协作完成复杂任务；内置 RAG 知识库，可接入企业文档实现精准问答；支持多渠道接入（如网页、微信等），统一管理客服对话；提供人工协作机制，让 AI 与人工客服无缝切换。项目采用 TypeScript 开发，技术栈现代，适合开发者二次定制。目前处于早期阶段，星标 578，社区活跃度有待观察。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 658

技术标签

ai-agent artificial-intelligence chatbot customer-service customer-support

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级约 90 分钟部署方式：Docker部署 5 步

环境要求

Docker 与 compose
8G 内存以上
模型服务凭据

安装与启动步骤

1装 Docker 与 compose

整套是容器编排，本地要能跑 compose。
2起开发全套

一条 make 起全部服务，第一次会拉很多镜像。
```
make dev
```
3按需开监控

监控组件默认不开，要观测就加 profile。
```
make dev PROFILES=monitoring
```
4关掉不用的服务

本地机器扛不住就按名字禁用几个后台任务型服务。
```
make dev DISABLE=tgo-rag-beat,tgo-workflow-worker
```
5进后台配知识与渠道

起来后建知识库、接渠道账号，才是客服机器人的实际工作。