你正在了解对话式AI的各种选择？你绝不是唯一一个这样做的人——市面上的平台越来越多，挑选合适的确实让人眼花缭乱。
无论你只是想搭建一个基础的AI聊天机器人来解答客户问题，还是有更大的想法——比如打造能够持续对话的AI智能体——都需要考虑很多因素。
Botpress和Rasa是顶级聊天机器人开发平台，但它们在开发方式上有明显不同。一者注重易用性和可视化设计，另一者则强调开源灵活性和机器学习的自定义能力。
准备好了解哪个平台更适合你的项目了吗？让我们详细对比一下Botpress与Rasa。
快速概览：Rasa vs. Botpress
简要总结：Rasa 是一个面向开发者、以开源为主的框架，用于从零构建基于机器学习的聊天机器人；而 Botpress 是一个可视化AI智能体平台，专为创建基于大语言模型（LLM）的智能体而设计。
Rasa 是为技术团队打造的开源对话式AI平台。它支持通过自定义自然语言理解（NLU）流程和使用故事、规则进行对话管理，灵活构建基于意图的机器人。
Rasa 完全支持自托管，非常适合对数据控制有严格要求的企业。不过，Rasa 的定价主要面向预算较高的大型团队，对于大多数中小企业或初创公司来说门槛较高。
此外，Rasa 几乎所有功能——从知识接入到安全层——都需要团队自行开发和维护。
Botpress 是一个AI智能体开发平台。它内置检索增强生成（RAG）和多轮记忆等功能，使团队能够创建可用于产品推荐、用户引导、内部流程等多场景的AI智能体，并且完全可自定义、可部署在私有基础设施上。团队依然可以灵活编写代码和自定义，但平台本身已解决了大量基础工作。
功能对比
Rasa与Botpress价格对比
简要总结：Rasa 定价面向企业客户，Botpress 则为中小企业和大型企业都提供了高性价比的选择。
Rasa定价
虽然Rasa的核心平台对开发者免费，但其高级支持、可扩展性和企业级安全功能都需要付费。
这些定价方案主要针对需要长期商业支持、合规和专属基础设施的大型团队或企业。
Rasa 提供三种定价方案：
Botpress价格
Botpress 提供免费套餐，每月包含 $5 的AI额度。这些额度让你的机器人能够调用大语言模型（LLM）进行“思考”。简单来说，额度就像燃料，让机器人可以从知识源获取信息并生成自然回复。
按量付费方案允许团队只为实际使用的AI服务付费，而不是固定月费。这样更灵活、成本更低，因为费用会根据机器人实际使用量变化。
Botpress 提供清晰明了的定价层级：
集成能力
简而言之：Rasa 和 Botpress 都允许团队集成任何后端系统，但 Botpress 内置知识工具和 RAG，而 Rasa 需要开发者从零开始构建这些功能。
Rasa 和 Botpress 都提供API和SDK，可连接几乎所有后端或第三方系统。但在知识源方面，两者有明显区别。
Rasa 不自带知识库功能。如果团队希望机器人能回答帮助文档或外部数据的问题，必须自行开发——通常需要搭建自定义搜索系统（如ElasticSearch或RAG），并用Python编写动作来获取答案。上传PDF或访问实时数据等功能也不支持，所有内容都需手动开发和维护。
Botpress 内置了处理知识源的工具。团队可以上传PDF、连接API、抓取网站内容，或导入CSV和JSON文件。其内置的检索增强生成（RAG）引擎会在运行时找到最相关的信息，并基于此生成有用的回复。
安全功能
简而言之： Rasa 的自托管模式让团队拥有完全的控制权，并需自行负责安全与合规，而 Botpress 提供了先进的内置安全功能和合规工具。
Rasa 通过自托管部署实现强大的安全性，确保敏感数据不会离开团队基础设施，组织可完全掌控加密、访问控制和合规标准。
但这种灵活性也带来了责任。团队需自行配置和维护所有安全层——包括SOC2合规、审计日志、服务器加固等。角色权限控制（RBAC）、单点登录（SSO）、双因素认证（2FA）等功能都不是内置的，通常需要自定义开发或第三方工具。
作为开源框架，Rasa 的安全性很大程度上取决于部署方式（如自托管或Rasa X/Enterprise）。
实际上，Rasa 更适合有专门安全工程资源、需要自主满足特定合规要求的组织。
Botpress 内置企业级安全功能——包括角色权限控制（RBAC）、数据加密和SOC2合规认证。这些控制措施开箱即用，团队无需投入大量安全配置精力即可专注于智能体开发。
Botpress 更适合希望快速上线、同时满足合规要求（如医疗或金融行业），但又不想组建大型安全团队的公司。
记忆能力
简而言之：Rasa 需要额外配置才能在会话间存储记忆。Botpress 内置记忆功能，可自动持续追踪用户上下文。
Rasa 可通过 slots 在会话中临时存储信息。
但Rasa不支持跨会话的持久记忆。若需在多次交互间保留上下文（如记住用户偏好或历史问题），团队必须搭建外部数据库，并用Python自定义动作来手动读写数据。
Botpress 内置长期会话记忆。它能自动在多次交互中存储和读取用户数据（如历史订单或支持记录）。开发者可自定义记忆内容、保留时长及用途，无需额外配置存储或编写后端逻辑，轻松打造个性化、具备上下文感知的AI智能体。
社区与支持
简而言之：Rasa 和 Botpress 都为开发者提供了丰富的资源，但 Botpress 在各定价层级都提供更多支持，并拥有高度活跃的社区和实时协助。
Rasa 通过官方文档、博客和GitHub仓库为开发者提供详细资料，并有活跃的社区论坛和公开Discord服务器，开发者可在此交流解决方案和最佳实践。Rasa Pro和企业版用户可通过Slack、邮件或定制入门服务获得更多支持。但开源版仅限社区渠道，且没有直接实时支持，除非购买付费方案。
相比之下，Botpress 提供更贴心的支持体验，适合各阶段团队。实时聊天支持让用户可直接联系Botpress团队，快速解决问题和获得配置帮助。AI支持机器人Max可在平台内即时解答问题并提供产品指引。
Botpress 还提供专属客户成功团队，协助企业优化其 AI 助手并确保长期成功。如果你希望加入社区，Botpress 拥有一个超过 3 万成员的 Discord 社区，提供用户间互助支持，以及每日实时 AMA，Botpress 团队会现场解答问题。
总的来说，Botpress 通过社区和专家支持，既提供自助学习，也促进协作。
两大平台都拥有丰富的文档和社区支持，但 Botpress 将自主学习与实时支持结合，能让各类团队更快获得解答，因此更具优势。
自定义与灵活性
简要总结： Rasa 通过代码和模块化设计实现灵活性，但需要手动配置。Botpress 提供全栈自定义，包括内置编程和界面控制。
Rasa 灵活性极高，面向开发者。它采用开源 SDK 和模块化架构，让团队能够完全掌控聊天机器人的行为、系统连接和语言处理方式。
开发者可以通过 Rasa 的 Action Server 编写自定义 Python 代码，处理后端逻辑、调用 API 或管理对话。对话流程通过 stories 和 rules 设计，虽然可控性强，但随着机器人规模扩大会变得复杂。
Botpress 的自定义方式不同，它将可视化界面与直接编程相结合。开发者可以直接在 Botpress 中编写 JavaScript 或 TypeScript，使用预设节点或自定义节点，并能以极简配置调用外部 API。
Flows 具备模块化、可复用、易于可视化管理等特点，让 Botpress 既适合技术团队，也适合半技术团队。团队还可以自定义后端逻辑和前端行为——包括聊天机器人在小部件或各渠道的外观和交互方式。
哪个平台更适合我的企业？
1. 全球旅游公司的 24/7 多语言支持
核心问题： 为全球客户群在各渠道提供 24/7 多语言支持。
简要总结： Rasa 支持多语言和完全可控部署，但需要大量工程投入。Botpress 内置多语言 NLU、渠道灵活性和持久记忆。
Amir 负责一家全球旅行预订平台的客户支持。他的团队需处理紧急、多语言咨询——如航班变更、取消和旅行提醒——覆盖 WhatsApp、移动应用和网站。Amir 的需求包括：
- 能够理解并用多种语言回应的聊天机器人
- 各平台一致的用户体验
- 实时访问预订和变更的后端数据
Rasa 通过自定义训练流程支持多语言机器人，团队可以为不同语言构建独立模型和流程。
但 Rasa 没有内置翻译或语言路由，团队需自行开发和维护相关基础设施。持久记忆也未集成——开发者需连接外部数据库并设计上下文存储与检索逻辑。
虽然 Rasa 提供完全的部署灵活性和开源可控性，但开发成本较高。
Botpress 支持 100 多种语言，并可为每个地区自定义 NLU，团队可根据语言、位置或用户行为定义动态流程。平台内置 WhatsApp、网页聊天和自定义渠道集成。内置的长期记忆帮助机器人记住过往互动和用户偏好，减少频繁出行用户的操作阻力。
得益于 Botpress 的免费套餐、按需付费和可预测的付费方案，团队可以快速部署并以低成本扩展。
对于需要可扩展、易维护的多语言旅行支持，Botpress 是更优选择。
2. 订阅型 SaaS 客户支持扩展
核心问题： 一家快速成长的 SaaS 公司希望在不增加客服人员的情况下，分流基础技术支持和账单咨询。
简要总结： Rasa 为复杂 SaaS 支持提供完整后端控制，但需大量开发投入。Botpress 内置持久记忆和原生 API 支持，部署更快、维护更易。
Sam 是一家高速成长的 B2B SaaS 公司的支持主管。他的团队要处理大量关于登录问题、账单疑问和入门问题的工单。为了跟上业务发展而不增加人手，Sam 需要：
- 能够解决常见技术和账单问题的聊天机器人
- 可无缝集成到 Zendesk 和 Intercom 工作流中
- 实时访问 Stripe 或 HubSpot 等 CRM 和账单系统
Rasa 通过 Python SDK 和自定义动作为 Sam 的团队提供完整后端控制。他们可以用自定义逻辑连接账单工具和 CRM 数据。
但 Rasa 缺乏内置持久记忆——开发者需自行实现存储和检索系统以保留用户历史。在 Intercom 等工单平台内部署也需要额外集成工作。
Rasa 的灵活性虽强，但对没有专门工程团队的精简团队来说耗时较多。Rasa 的定价对 Sam 的组织来说也可能偏高。
而 Botpress 内置记忆功能，让机器人能跨会话识别用户并个性化跟进。平台支持直接 API 调用和可视化逻辑构建器，Sam 的团队无需自定义后端即可将机器人连接到 Stripe 或 HubSpot。
Botpress 还支持与 Zendesk 和 Intercom 的原生集成，配置更顺畅。团队可免费起步或按需付费，后续可升级到可预测的付费套餐。
对于希望快速推进且不牺牲自定义能力的 SaaS 公司，Botpress 能更快实现价值并具备更大长期灵活性。
3. D2C 电商品牌的自动化订单管理
主要问题： 自动化处理售后支持，如物流跟踪、退货和产品咨询。
简要总结： Rasa 支持高级自动化和完整后端控制，但需大量开发投入。Botpress 内置实时 Shopify 集成和记忆功能。
Priya 负责一家刚刚实现国际扩张的 D2C 电商品牌的客户体验。她的团队每周要处理数千条关于订单跟踪、退货和产品详情的咨询。Priya 需要：
- 能够引导客户完成退货流程并实时跟踪订单的聊天机器人
- 可无缝集成到 Shopify 和网页聊天中
- 支持自动化处理如退款申请或常见问题等重复性任务
Rasa 让 Priya 的团队可用 Python 编写自定义动作，构建高级逻辑。开发者可集成 Shopify API、管理退货逻辑、触发退款流程，自行搭建后端工作流。
但 Rasa 没有内置持久记忆——团队需连接外部数据库并手动管理存储。Rasa 也不包含 Shopify 或订单系统的原生连接器，部署周期更长且需高水平开发团队。
Botpress 内置 Shopify 集成，机器人可快速获取订单数据、查询物流状态或发起退货。内置长期记忆让机器人能记住用户历史和产品偏好，对追加销售或后续互动尤为有用。
Botpress 的可视化流程构建器让自动化多步骤流程（如退货审批或退款跟踪）变得简单。此外，Botpress 的按需付费和可预测月度套餐，非常适合 Priya 的扩展需求。
对于希望快速、低成本自动化售后支持的电商品牌，Botpress 在功能与易用性之间实现了更好平衡。
4. 高度监管行业支持（如医疗健康）
核心问题：在满足严格合规和审计需求的同时，实现自动化问询。
简要总结： Rasa 支持安全的本地部署和完全控制，但安全与合规需自行搭建和维护。Botpress 原生提供企业级安全特性。
Marcus负责一家医疗服务机构的客户体验。他的团队希望在遵守HIPAA和地区数据法规的前提下，实现预约、政策咨询和保险覆盖信息的自动化。Marcus需要：
- 能够保护患者数据的安全聊天机器人
- 完整的审计日志和访问控制
- 可选本地部署，以符合内部安全政策
Rasa 允许 Marcus 的团队通过本地部署实现安全完全可控。这意味着数据不会离开公司服务器，团队可用自有基础设施和工具满足 HIPAA 和 GDPR 要求。
但 Rasa 没有内置角色权限控制（RBAC）、审计日志或单点登录（SSO）等功能——团队需自行开发或集成第三方工具。所有合规流程，包括加密和身份管理，都需工程投入。
相比之下，Botpress 原生集成企业级安全特性：内置 RBAC、审计追踪、加密记忆和 SOC 2 Type II 合规。开发者可在保障敏感数据安全可审计的前提下，构建如实验室检测预约或保险核查等自动化流程。
对于注重合规时效的医疗和受监管行业，Botpress 和 Rasa 都是不错选择，但 Botpress 能更快、更安全地上线，无需额外开发负担。
总结：Botpress 与 Rasa 对比
Rasa 和 Botpress 都是强大的对话式 AI 构建平台，但各自侧重点和开发方式不同。
Rasa 适合希望完全掌控技术栈、愿意自行开发各层的企业团队。它开源且模块化，非常适合受监管或自托管环境。但代价是几乎所有内容——从知识导入到安全层——都需团队自行开发和维护。
Botpress 提供高度定制化的同时，还具备丰富的功能：企业级安全、人机协作工具、记忆、RAG，以及多种集成选项。团队依然拥有全栈开发和定制的灵活性，但他们可以从一个已经完成大量基础工作的的平台出发。这种平衡使 Botpress 对于希望实现无限定制、同时又能更快投入生产和扩展的团队来说，极具吸引力。
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