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ChatBotKit是什麼

ChatBotKit是一個專為企業、開發團隊以及AI產品創業者所設計的、可組合式的智慧體平台，由英國的CBK.AI LTD公司所運營。使用者可以將知識庫、技能、外部整合功能、模型以及部署渠道結合起來，從而打造出用於客戶服務、銷售、內部運作或產品內部的AI助手。

該平台除了提供可視化的Blueprint設計功能外，還提供REST API、官方SDK、Terraform Provider，以及多種訊息傳輸通道的整合功能。而那些複雜的模型編排、資料檢索、工具執行以及會話管理等功能，則主要由ChatBotKit的託管服務來處理。

一句話介紹

ChatBotKit透過Dataset、Skillset、Integration、Model和Blueprint等可重複使用的模組，讓團隊能以視覺化方式或程式碼來建構能檢索企業知識、呼叫工具並部署到多個通道的AI智慧體。

核心組成

主要功能

可組合Blueprint

Blueprint將Dataset、Skillset、Integration、記憶和模型連接成一套智能體配置。團隊可以替換某個模型或資料來源，而無需重新編寫整個業務邏輯。

RAG知識庫與語義檢索

資料集運用向量嵌入與語義搜尋來為答案提供相關的上下文，可從文件、記錄、CSV或JSON中建立知識庫。使用者還能選擇重新排列模型，並設定在搜尋命中或未命中時的指令。

Skillset與行動能力

Skillset由一個或多個Ability組成，這些Ability讓智慧體能夠發送電子郵件、搜尋資料庫、建立日曆事件、呼叫企業介面或連接第三方服務。官方平台還支援自訂函數和API，適合將對話轉化為具體的操作。

多模型與自帶模型金鑰

所有付費套餐皆可使用平台提供的多個模型，同時也允許接入自己的模型供應商金鑰。官方列出的供應商包括 OpenAI、Anthropic、Mistral 以及其他模型，此外也支援自托管或自訂的模型入口。

多渠道部署

同一個智慧體可以以網站Widget或Space的形式被呈現，同時也可以與Slack、Discord、WhatsApp、Telegram、Messenger、Instagram、Google Chat以及Microsoft Teams相連接。開發者還可以利用API或SDK來打造完全自訂的應用介面。

MCP與自動化集成

ChatBotKit提供MCP Server與Skill Server的整合功能，並支援GitHub Actions、Zapier和Trigger等自動化工具。團隊可讓智慧體融入開發流程、業務自動化流程，或與支援MCP的工具環境相容。

分析、追蹤與治理

該平台提供會話歷史、使用分析、事件日誌、Trace功能，以及內容審核、PII過濾、政策設定和身分驗證等功能。Pro版和Scale版還額外提供了不同層級的審計記錄和事件監控功能。

白標與合作夥伴能力

ChatBotKit支援企業在自有產品中建立品牌化的AI體驗，Pro版可移除Widget平台的品牌標識，Scale版支援自訂域名，Enterprise版則提供更深入的自訂品牌及部署協商功能。

ChatBotKit如何運作

1. 建立帳號並確定智能體的任務、使用者、渠道以及允許執行的業務動作。
2. 建立Dataset，導入檔案、網頁或記錄，並測試語意搜尋結果。
3. 建立Skillset，為智能體添加必要的預設Ability或自訂函數。
4. 配置模型、系統背景、記憶、內容規則和隱私選項。
5. 在Blueprint中組合知識、技能、集成與模型，形成可重複使用的設計。
6. 連接Widget、Space或消息平台，在隔離環境中測試多輪會話。
7. 發布後透過Usage、Event、Trace和審計記錄持續監控並改進。

創建知識庫智能體教學

1. 新建Dataset並按產品、部門或權限範圍命名，避免把無關資料混在一起。
2. 先添加少量高品質Record或文件，確認文字提取與索引是否準確。
3. 配置匹配指令和未匹配指令，要求找不到依據時明確說明。
4. 選擇是否啟用Reranker，再使用真實問題比較檢索結果。
5. 創建Bot並連接Dataset，設定角色、回答語言、語氣和引用策略。
6. 測試過期資訊、衝突資料、錯別字和提示注入，修正知識與指令。
7. 將Bot部署到Widget或目標渠道，並建立資料更新與回歸測試流程。

透過API與SDK接入教學

1. 在帳戶中創建用途明確的API Token，並立即保存到安全的金鑰管理系統中。
2. 使用Allowed Route Pattern限制Token只能訪問所需資源和操作。
3. 根據技術堆疊選擇REST API、Node、Python、Go或Terraform工具。
4. 在服務端初始化用戶端，建立Bot、Dataset或Conversation並測試流式回傳。
5. 處理分頁、超時、錯誤碼、幂等、用量上限和模型故障。
6. 分別使用開發、測試和生產Token，禁止將帳戶級Token暴露到瀏覽器。
7. 上線後審計調用、輪換Token，並立即刪除停用系統的憑證。

資料集與RAG使用要點

• 將大型知識庫按權限、產品和更新時間拆分，避免檢索到不相關內容。
• 導入檔案後檢查提取的文本，掃描件和複雜表格可能需要預處理。
• 為Record保留渠道和元數據，方便更新、刪除和結果追蹤。
• 在複雜查詢中測試Reranker，但同時觀察額外延遲和成本。
• 設定未命中指令，要求智能體承認知識不足並轉入人工流程。
• 使用API同步高頻變化的數據時，建立去重、版本和失敗重試機制。

渠道與集成

價格與套餐

以下價格於2026年8月21日核驗，幣種為美元，採用官網當前正式定價頁的Basic、Pro、Scale和Enterprise名稱。部分幫助文件仍出現Team或Pro Plus等舊名稱，不能用舊文件替代當前套餐。

套餐功能差異

官網說明提供年度訂閱服務，但並未在公開的定價頁面上顯示統一的年費金額或折扣比例。Pro版則顯示有試用入口，具體的試用期限、支付方式及限制條件則以訂閱流程為準。

Credit Token如何計費

ChatBotKit使用Credit Token來統一記錄不同模型的計算消耗，其計算方式為原始模型Token乘以該模型的Token Ratio。低倍率模型適合高頻對話，而高倍率模型則適合處理少量複雜推理或多模態任務。

官方Billing文件中提到可購買一次性Booster以補充100萬Credit Token，但目前的公開頁面並未顯示Booster的價格。是否可購買、適用的套餐以及結算金額，應在帳戶的Billing頁面中確認。

適合哪些用戶

• AI產品團隊：使用API和SDK來打造自有的聊天介面、Copilot或白標智慧體產品。
• 客服與銷售團隊：將企業知識及業務操作發布到網站及訊息渠道。
• 開發運維團隊：使用GitHub Actions、MCP和Terraform來管理AI資源與流程。
• 企業知識團隊：建立可重複使用的資料集，為多個部門的智慧體提供一致的知識。
• 自動化團隊：結合Skillset、Ability與第三方Integration來完成跨系統任務。
• 解決方案服務商：為多個客戶創建隔離的Bot、資料集、域名和品牌體驗。
• 大型組織：透過Enterprise協商私有部署、SLA、保留及區域要求。

典型使用場景

• 網站AI客服：回答產品、政策及故障相關問題，並將複雜任務交給業務系統處理。
• 內部知識助手：讓員工從制度、專案及技術文件中搜尋答案。
• 社區機器人：在Slack、Discord或Telegram中提供持續的問答與操作協助。
• 電商與銷售助手：查詢商品、安排會議、收集線索及觸發後續流程。
• 開發協作Agent：在GitHub議題、拉取請求或持續集成中執行輔助任務。
• 多智能體流程：讓不同專業Bot透過能力與通訊完成分工。
• RAG產品後端：由ChatBotKit負責管理索引、模型編排及會話，前端則保持自訂。

產品優勢

• Dataset、Skillset和Integration能夠跨Bot複用，降低重複配置。
• 同時支援可視化Blueprint與API編程，覆蓋非開發者與工程團隊。
• 模型供應商可替換並支援BYOK，便於在能力、成本和合規之間選擇。
• 渠道覆蓋網站、主要團隊協作平台及社交訊息服務。
• 官方提供Node、Python、Go、Agent SDK、CLI和Terraform Provider等開發工具。
• 內建RAG、Reranker、內容審核、PII處理、Policy及可觀測性。
• 從25美元的Basic版本到可客製化的Enterprise版本，形成了一條相對清晰的升級路徑。
• Enterprise可協商託管私有環境或本地部署，而不是僅提供公共雲。

使用限制與注意事項

• 平台資源同時受Credit Token、會話、消息、Bot、Dataset、檔案和抓取頁數限制。
• Credit Token不是原始模型Token，不同模型Ratio會顯著改變可用量。
• BYOK並不免除平台的計量，用戶仍需承擔模型供應商的獨立賬單。
• Python SDK雖然公開了源代碼，但許可證明確為專有且保留全部權利。
• Node SDK文件說明中未標記的穩定功能可能會出現不相容的變化。
• 隱私功能並非預設開啟，需要逐一為每個 Bot 或 Integration 啟用並測試。
• PII自動識別可能漏檢或誤判，敏感行業仍需在接入前後自行處理。
• 第三方消息、模型和業務集成會帶來額外費用、權限與資料處理方。
• Agent執行外部動作時可能造成業務變更，應設置身份驗證、確認和審計。
• 公開的說明文件中仍存在舊套餐名稱，採購時應以現行的定價及結算頁面為準。
• 平台服務端不是開源專案，自託管或本地部署需Enterprise協商。

隱私、安全與資料治理

ChatBotKit提供內容審核、訪問控制、政策設定、PII識別與匿名化等功能。隱私相關選項必須在每個機器人、整合服務或API的設定中手動開啟，不能假設新機器人會自動進行資料脫敏處理。

啟用後，系統會掃描姓名、地址、電話和信箱等個人資訊，並透過哈希或Token化將原文替換為匿名實體，再將匿名文本交給底層模型。自訂介面需要正確處理實體對應，避免重新暴露或錯配資訊。

隱私政策說明，個人資料僅會在實現收集目的所需的合理時間內被保留，但若有投訴或潛在的訴訟，則可能需要更長的時間來保留這些資料。該政策還指出，無法保證能夠刪除所有已儲存的資料，因此企業應在採購及上線之前，確認好資料的刪除、備份以及與第三方處理方的相關事宜。

API與官方SDK

ChatBotKit REST API可用於建立及管理Bot、Conversation、Dataset、Skillset、File、Memory、Blueprint、Task、Team、Space、Policy、Integration等各種資源。其SDK遵循API的資源結構，並支援流式會話、分頁以及錯誤處理功能。

GitHub與開源狀態

ChatBotKit擁有官方的GitHub組織，其中公開了Node、Python、Go SDK、Terraform Provider以及大量範例程式。這些公開的儲存庫主要包含用戶端工具、Provider以及示範代碼，而模型編排、託管平台及伺服器端產品則並未全部開源。

不同倉庫的許可證並不一致，甚至公開可讀的代碼也可能採用專有許可證。工具目錄應將產品標記為非開源，並在開發者能力說明中分別說明Node SDK的ISC許可、Python SDK的專有許可以及Terraform Provider的MPL-2.0許可。

支援平台

基本資訊

推薦指數

推薦指數為4.6分，滿分為5分。ChatBotKit的模組化架構、RAG、Skillset、多通道整合以及多語言SDK的功能都相當完善，很適合那些希望在一個後端上持續組合及運營多個AI智能體的團隊。

主要不足是資源與Credit Token計費需要細致測算，文件中存在舊套餐名稱，SDK許可證與穩定性不統一，而且隱私功能並非預設開啟。企業應在真實流量下驗證成本、權限、數據保留和故障處理。

常見問題

ChatBotKit免費嗎？

目前公開的正式定價是，Basic版每月25美元起；Pro版則提供試用功能。說明文件中雖有提及Free或Trial版本，但具體的免費使用額度並未在目前的定價頁面上列出，因此應以實際註冊時的頁面內容為準。

Basic套餐包含多少額度？

Basic包含5個Bot、每月100萬Credit Token、1000次會話、5000條訊息，以及各10個Dataset、Skillset和Integration。它還包含10個檔案和200個網站抓取頁面。

Credit Token是什麼？

Credit Token是平台統一的計費單位，等於模型原始Token乘以該模型的Token Ratio。使用更昂貴的模型、長上下文或多步工具會更快消耗額度。

支援上傳哪些資料？

資料集支援PDF、Word、表格、文字以及其他常見的文件格式，同時也可以匯入CSV、JSON、手動輸入的記錄，以及網站內容。對於結構複雜的掃描檔、表格和多媒體檔案，則需要先驗證其提取結果是否正確。

ChatBotKit支援中文嗎？

平台支援多語言模型與多語言對話，但中文的表現會取決於所選用的模型、知識內容以及提示設定。在上線之前，應先測試簡體字與繁體字、專有名詞，以及跨語言搜尋的功能。

可以接入Slack和WhatsApp嗎？

可以，還支援Discord、Telegram、Messenger、Instagram、Google Chat和Microsoft Teams等渠道。第三方帳號、訊息費用及平台審核需另行處理。

ChatBotKit提供API嗎？

提供完整的 REST API，可用於管理 Bot、會話、Dataset、Skillset、Integration、Policy 以及其他資源。API Token 可透過路由模式來限制權限。

有哪些官方SDK？

官方提供Node、Python、Go、Agent SDK、CLI和Terraform Provider。不同工具的成熟度和許可證不同，選型時應逐個檢查。

ChatBotKit是開源的嗎？

平台本身並非開源。部分SDK與Provider會公開源代碼，但Python SDK採用專有許可證，能夠被閱讀並不等同於開源。

隱私脫敏預設開啟嗎？

不是。隱私功能需要在每個Bot、Integration或API流程中主動開啟，啟用後也應測試PII漏檢和誤判。

可以私有化或本地部署嗎？

Enterprise可協商託管私有部署或本地安裝，公開套餐不包含此功能。費用、模型、升級、運維及資料區域需另行簽約。

可以自帶模型API密鑰嗎？

可以，付費套餐支援BYOK。用戶需要同時承擔模型供應商的費用，ChatBotKit仍可能依據平台規則記錄Credit Token。

總結

ChatBotKit適合將知識、工具、模型和渠道視為可重複使用的積木，用來構建智慧體的團隊。它同時涵蓋了可視化組合、開發介面、RAG、多渠道發布以及生產治理等功能。

正式採用前應先用一個Bot驗證檢索準確性、工具權限、真實Credit Token消耗及渠道穩定性。隨後再決定是否升級到Pro、Scale或Enterprise，並為隱私、審計及金鑰管理設定明確責任。