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原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/top-10-open-source-ai-crm-projects-with-the-most-github-stars

导语

你们现在用的 CRM 是什么？

对很多团队来说，答案大概率是 SaaS 类型的 CRM，比如 Salesforce 这类成熟产品。它们功能完整、生态完善，在企业中也有很高的普及度。当然，也有一些更偏技术导向或追求灵活性的团队会开始关注 Salesforce 的开源替代方案，这些低代码/无代码平台可以帮助他们用更低的成本、更短的时间，构建出完全符合自己业务需求的 CRM 系统。我们此前也整理过一批 GitHub 上高星的开源 CRM 项目，为 CRM 的选型提供过一轮基础参考。不过在当时的盘点中，AI 还并未成为这些项目的核心能力之一。

💡阅读更多：定制 CRM 的4个真实用户案例（帮你选择更灵活CRM产品）

随着越来越多工具和系统开始灵活地与 AI 结合，很多开源的 CRM 项目也在发生变化。从技术上看，它正在从一个偏重记录和管理的系统，逐步演变为更具主动性的业务系统。一部分项目已经将 AI 能力作为原生功能内建进系统中；而另一部分则通过扩展、插件或 API 的方式与 AI 结合。

我们对 GitHub CRM 话题下的高星项目进行了新一轮的整理与盘点，将它们分为“具备原生 AI 能力的 CRM”和“支持扩展 AI 的 CRM”两类，并梳理了各自的 AI 功能亮点与应用场景，希望能帮助你更清晰地理解这些工具的能力边界，选择更适合自身需求的工具。

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💬嗨！你正在阅读 NocoBase 博客。NocoBase 是一个极易扩展的 AI 无代码/低代码开发平台，用于构建企业应用、内部工具和各类系统。它完全支持自托管，基于插件架构设计，开发者友好。→ 欢迎在 GitHub 上了解我们

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如果你希望先快速了解本文盘点的重点工具，可以先通过下面的简要概览，对不同类型的项目有一个整体印象。

具备原生 AI 能力的 CRM：

• NocoBase：以AI 员工为核心，将 AI 直接嵌入数据建模、业务分析与 CRM 使用流程中的无代码/低代码平台。
• Huly Platform：以协作为核心，在沟通与会议场景中内建 AI 实时转写能力的一体化工作平台。
• Krayin CRM：面向销售场景，在 CRM 内直接提供 AI 内容生成与智能辅助功能的开源 CRM 系统。

支持扩展 / 集成 AI 的 CRM：

• Twenty：通过 GraphQL / REST API 与外部 AI 系统集成，强调高度可定制性的现代开源 CRM。
• ERPNext：以 ERP 为核心，通过插件和 API 将 AI 能力引入 CRM 与业务流程中的一体化平台。
• SuiteCRM：成熟的开源 CRM，可通过扩展和第三方服务接入 AI 能力。
• Monica：个人关系管理工具，通过 API 与外部 AI 服务结合使用。
• Akaunting：以会计与业务管理为主，通过应用和 API 扩展引入 AI 能力。
• Idurar ERP CRM：面向中小团队的 ERP + CRM 组合系统，通过 API 方式与 AI 集成。
• Dolibarr：模块化 CRM 平台，可通过模块和 API 与外部 AI 系统结合。

原生 AI CRM

NocoBase

官网：https://www.nocobase.com/cn/

GitHub 链接：https://github.com/nocobase/nocobase

GitHub Star 数：20.8k

AI 功能文档链接：https://v2.docs.nocobase.com/cn/ai-employees

简介

NocoBase 是一个开源、可私有部署的 AI 无代码/低代码开发平台，围绕数据模型驱动与插件化架构构建，支持快速搭建以 CRM 为核心的企业级业务系统。

AI 在系统中承担的角色

在 NocoBase 中，AI 被设计为系统可直接调用的“AI 员工”（AI Employees），作为业务系统的一部分嵌入界面和工作流程：

• AI 员工自动理解上下文数据：AI 员工可以读取当前页面所关联的数据表、字段定义和记录内容，并在此基础上进行操作。
• 智能内容生成与辅助执行：AI 员工可根据业务场景执行内容生成、摘要、分析或自动填写，例如自动总结文本、分析数据等。
• 增强构建效率：在构建阶段，AI 员工可以辅助生成数据模型、页面布局与自动化逻辑，从而提升系统搭建效率。

典型使用场景

在 CRM 的实际应用中，NocoBase 的 AI 员工能力可以融入多个与客户数据管理、业务分析与决策支持相关的流程，使 CRM 系统具备更多“智能化”交互和分析能力：

• 数据整理和录入：在 CRM 数据录入或沟通记录整理过程中，AI 员工可以从非结构化文本中提取关键信息，并将其转换为结构化字段，例如将邮件、备注或沟通文本拆分成规范化的客户属性或业务事件，填入系统相关表格内，从而降低人工整理成本。

• 业务数据分析与可视化：在销售线索、客户账户、机会等数据页面中，AI 员工可以基于当前业务数据自动生成趋势图、对比图、指标（如 KPI 卡片）以及简明分析结论，使用者能够更直观地查看业务变化情况和关键指标。

• 多语言内容翻译并填表：在涉及跨语言沟通的 CRM 场景中，AI 员工可以对外语邮件、沟通记录或客户资料进行翻译，并将翻译后的内容填写至系统相应字段中。不同语言来源的客户信息能够以统一形式沉淀在 CRM 系统中，更便于后续的分析和使用。

Huly Platform

官网：https://huly.io/

GitHub 链接：https://github.com/hcengineering/platform

GitHub Star 数：23.9k

AI 功能文档链接：https://docs.huly.io/communication/live-transcription/

简介

Huly Platform 是一个开源的一体化协作与业务管理平台，包含项目管理、沟通、虚拟办公及 CRM 等功能模块，旨在为团队提供统一的工作空间。

AI 在系统中承担的角色

Huly 的 AI 核心体现在其实时转写功能，由内置的 AI 助手 Hulia 提供，当团队在平台内进行语音或视频会议时，Hulia 会将会议内容实时转写成文本，并作为会话保存，你可以像正常聊天记录一样查看、响应和标记这些转写内容。这一能力帮助团队自动记录会议内容，减少手动记录成本，提升沟通效率。

典型使用场景

Huly 非常适合需要高频协作与沟通的团队使用，例如：

• 在平台内开展音视频会议时自动转写会议纪要
• 以文本方式保存和共享会议讨论内容，实现更高效的会议回顾
• 跨功能团队在统一工作空间内统筹项目、沟通与知识管理等

Krayin CRM

官网：https://krayincrm.com/

GitHub 链接：https://github.com/krayin/laravel-crm

GitHub Star 数：20.6k

AI 功能文档链接：https://krayincrm.com/ai-crm/

简介

Krayin CRM 是基于 Laravel 框架构建的开源客户关系管理系统，提供销售、联系人、线索、活动等 CRM 核心模块，同时支持可扩展配置与功能插件机制。

AI 在系统中承担的角色

Krayin CRM 官方提供了 AI 功能模块，通过与大模型集成为用户带来智能交互能力。在系统中，AI 可用于：

• 生成和完善销售相关内容：例如自动生成跟进邮件文案、联系人备注、会议总结等文本内容；
• 线索与客户智能助手：在联系人或线索详情页中提供 AI 建议或自动补充信息；
• 智能内容编辑：在 CRM 日志、任务、备注等文本输入区域集成 AI 生成与提示，帮助用户快速撰写高质量内容。  这些功能通过与 AI 模型联动，使得原本的 CRM 文本处理更加高效、智能。

典型使用场景

Krayin CRM 的 AI 能力适合以下场景：

• 销售团队需要快速生成高质量跟进邮件、行动计划或会议摘要
• 客户经理希望通过 AI 协助补全联系人信息或生成洞察性备注
• 需要在 CRM 系统中提升文本输入效率与智能化操作体验

支持扩展 / 集成 AI 的 CRM

Twenty

官网：https://twenty.com/

GitHub 链接：https://github.com/twentyhq/twenty

GitHub Star 数：37.3k

简介

Twenty 是一个现代化的开源客户关系管理平台，定位为 Salesforce 等传统 CRM 的可自定义替代方案，强调对数据、流程和系统架构的完全掌控，适合希望自行部署和深度定制 CRM 的团队。

AI 的结合方式

Twenty 官方提供并开放了完整的 GraphQL 与 REST API，使其可以通过外部扩展与 AI 系统结合。目前已有基于 Model Context Protocol（MCP）的扩展方案，通过 MCP Server 将 Twenty 的数据与操作能力暴露给 AI 助手（如 Claude），从而支持以自然语言方式查询、创建、更新和管理 CRM 数据。

ERPNext

官网：https://erpnext.com/

GitHub 链接：https://github.com/frappe/erpnext

GitHub Star 数：30.6k

简介

ERPNext 是一个开源的一体化企业管理平台，覆盖 CRM、销售、采购、库存、财务、人力资源等核心业务模块，基于 Frappe Framework 构建，强调高度可定制性和模块化扩展，适合希望构建统一业务系统的团队。

AI 的结合方式

ERPNext 提供了完善的 API 与插件机制，可通过扩展方式与 AI 能力结合。在其生态中，已经出现了多种基于 Frappe Framework 的 AI 扩展方案，例如在表单、备注和沟通模块中接入大模型，用于文本生成、内容润色和智能辅助操作。此外，ERPNext 也常被作为业务系统底座，通过 API 与外部 AI 服务或智能助手集成，将业务数据与 AI 分析、生成能力结合使用。

SuiteCRM

官网：https://suitecrm.com/

GitHub 链接：https://github.com/SuiteCRM/SuiteCRM

GitHub Star 数：5.2k

简介

SuiteCRM 是一个成熟的开源客户关系管理平台，源自 SugarCRM 社区版，提供线索、联系人、客户、销售机会、市场活动等完整的 CRM 核心功能，广泛用于中小企业和需要自托管 CRM 的组织。

AI 的结合方式

SuiteCRM 提供完善的 REST API 和模块化扩展机制，可通过第三方插件或自定义开发方式与 AI 系统集成。在其官方生态和社区中，已有多种扩展方案用于将 AI 能力引入 CRM 流程，例如在邮件、备注和客户沟通内容中接入文本生成或智能分析能力，或通过 API 将 SuiteCRM 的业务数据与外部 AI 服务连接，实现基于客户数据的智能辅助操作。

Monica

官网：https://www.monicahq.com/

GitHub 链接：https://github.com/monicahq/monica

GitHub Star 数：23.8k

简介

Monica 是一个开源的个人关系管理（Personal CRM）工具，主要用于帮助用户系统化地记录和维护人际关系信息，如联系人、互动记录、提醒事项等，强调隐私保护与自托管部署。

AI 的结合方式

Monica 提供了 REST API 和 Webhook 机制，可通过外部扩展或第三方服务与 AI 系统进行集成。在其生态中，用户通常通过 API 将联系人数据、交互记录等同步至外部系统，再由 AI 服务进行文本处理、分析或辅助操作。这种方式以 API 集成为主，由外部工具或自动化流程负责引入 AI 能力，而非由 Monica 本体直接提供。

Akaunting

官网：https://akaunting.com/

GitHub 链接：https://github.com/akaunting/akaunting

GitHub Star 数：9.4k

简介

Akaunting 是一个开源的在线会计与业务管理平台，主要面向中小企业，提供会计、发票、费用、客户与供应商管理等功能，并通过应用市场机制扩展 CRM 与业务相关能力。

AI 的结合方式

Akaunting 提供 REST API 以及应用（App）扩展体系，支持通过第三方应用或外部服务与 AI 系统集成。在实际使用中，AI 能力通常通过应用扩展或 API 对接的方式引入，例如将财务数据、客户信息同步至外部 AI 服务进行处理或分析，再将结果回写至系统中。这种方式以应用扩展与 API 集成为主，由外部组件承担 AI 能力的实现。

IDURAR

官网：https://www.idurarapp.com/

GitHub 链接：https://github.com/idurar/idurar-erp-crm

GitHub Star 数：8.1k

简介

IDURAR 是一个开源的 ERP 与 CRM 组合型业务管理系统，覆盖客户管理、销售、发票、会计及基础运营管理功能，面向希望自托管并进行二次定制的中小团队与开发者。

AI 的结合方式

IDURAR 提供 API 接口与可扩展的系统架构，可通过外部服务或自定义模块与 AI 系统进行集成。在实际集成方式上，通常由外部 AI 服务通过 API 读取或写入业务数据，将 AI 能力作为独立组件引入系统流程中，实现对现有功能的智能增强。这种模式以API 集成与外部扩展为主，由系统外围承担 AI 能力的实现。

Dolibarr

官网：https://www.dolibarr.org/

GitHub 链接：https://github.com/Dolibarr/dolibarr

GitHub Star 数：6.8k

简介

Dolibarr 是一个成熟的开源 ERP 与 CRM 平台，提供客户与供应商管理、销售、发票、库存、会计等业务模块，强调模块化设计与自托管部署，广泛应用于中小企业与组织。

AI 的结合方式

Dolibarr 提供 REST API 以及模块（Module）扩展机制，可通过外部服务或自定义模块与 AI 系统进行集成。在这种模式下，AI 能力通常由外部系统实现，通过 API 读取或写入 Dolibarr 的业务数据，从而在不改变核心系统的前提下实现智能化扩展。这类集成以模块扩展与 API 对接为主要方式。

结语

在实际使用体验上，原生 AI CRM 通常具有更高的一致性和完整性。 AI 能力纳入系统架构之中，在交互方式、功能衔接和使用流程上会更加统一。如果你的核心需求是尽快落地 AI 能力，或希望 AI 在日常 CRM 工作中承担较为直接的辅助角色，优先选择具备原生 AI 能力的 CRM 往往会更加合适。

具备扩展性的开源 CRM通常伴随着一定的技术门槛，更适合拥有技术团队、希望根据自身业务需求进行深度定制的场景。通过插件机制、功能扩展或 API 与外部 AI 服务的集成，团队可以逐步引入所需的 AI 能力。

当然了，原生 AI CRM 同样支持插件和 API 扩展，而扩展型 CRM 在合理投入下也可以构建出较为完整的 AI 使用体验。在实际选择时，更重要的是结合自身业务所处阶段、技术能力以及对系统灵活性的需求，判断哪一类 CRM 更为合适。

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