开源 Zendesk 替代，自部署 AI 工单系统

原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/open-source-zendesk-alternatives-self-hosted-ai-ticketing-systems

写在开头

如果要在工单系统领域选一个最具代表性的产品，一定是 Zendesk。某种意义上就像 Salesforce 之于 CRM。

Zendesk 成立于 2007 年，并在很长一段时间里定义了现代客服工单系统的标准形态：邮件转工单、多渠道支持、SLA 管理、知识库与团队协作。

但进入 2026 年，企业对工单系统的期待似乎正在发生变化。

一方面，Zendesk 作为商业 SaaS 平台，在成本、深度定制和数据主权上逐渐显现出一定限制。

另一方面，AI 正在改变工单系统的角色。企业不再只需要自动回复，而是希望 AI 能在权限控制下访问真实数据、调用历史案例、触发工作流动作，让支持流程真正走向自动化。

在这篇文章中，我们将梳理最值得关注的 Zendesk 开源替代方案。其中既包括像 Zammad、osTicket 这样发展多年、能力成熟的经典项目，也包括一些如 NocoBase 更强调扩展性、自动化，甚至开始与 AI 场景结合的新一代方案。

无论你希望快速替换 Zendesk，还是想为 AI 支持流程打下基础，都可以在下面的对比中找到适合自己的方向。

💬 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

开源 Zendesk 替代品

一个合格的 Zendesk 开源替代方案，至少需要回答以下问题：

工单是否足够成熟，能否承载日常客服工作？
是否具备知识库、自动化规则与权限体系？
是否支持扩展集成，能随着业务迭代？
在 AI 趋势下，是否具备进一步智能化的潜力？

下面是本文评估开源替代品：

NocoBase：面向业务系统的 AI 工单基础设施，让 AI 在真实数据与工作流中参与处理
Zammad：成熟的开源 help desk，功能全面，典型的 Zendesk 替代方案之一
FreeScout：轻量级共享邮箱工单工具，适合中小团队快速上线
osTicket：经典的开源工单系统，覆盖核心支持流程，稳定但偏传统
GLPI：面向企业内部 IT 服务管理（ITSM）的工单与资产管理平台

如果你只想寻找一个成熟、直接可用的传统 Zendesk 开源替代方案，可以重点关注 Zammad；而如果你希望搭建一个能够与业务深度集成、并为 AI 支持流程打下基础的系统级底座，那么 NocoBase 会更值得深入了解。

接下来让我为你详细介绍每一个开源替代方案。

💡 阅读更多：2026 年 6 个最佳开源工单系统推荐

NocoBase

官网： https://www.nocobase.com/

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

GitHub Stars：21.4k

在线体验：AI 驱动的智能工单系统

NocoBase 是一个开源、自托管、AI 驱动的无代码/低代码开发平台，以数据模型驱动和插件化架构为核心，可以快速构建与迭代企业业务系统。它不仅能用于构建 CRM、项目管理，还支持构建可扩展的智能工单系统。

NocoBase 的工单系统覆盖从请求接入、自动分派、SLA 管理到知识沉淀的完整支持流程。

与传统 help desk 产品不同，NocoBase 是一个数据模型驱动的平台：你可以先定义工单背后的业务结构（客户、服务等级、资产、流程节点），再在此基础上组合页面、权限与自动化规则。

因此，工单系统不再是固定模板，而是可以随着业务持续迭代：

你可以把工单与 CRM、项目管理或内部审批流程打通
为不同团队配置不同的数据权限与处理视图
在业务流程中嵌入 AI 员工，让 AI 基于真实数据执行分类、检索和回复建议

这种系统级的可扩展性，是 NocoBase 在开源 Zendesk 替代品中最不同的一点。

Email 工单

NocoBase 的工单系统支持多源统一接入，包括：

公开表单
客户门户
邮件解析/转工单
API/Webhook 接入

所有渠道的请求都能自动去重并纳入统一工单入口，能够覆盖典型的邮件转工单场景。

在 NocoBase 中，邮件转工单也可以与 AI 员工协作。比如，当一轮邮件沟通结束后，你可以直接调用 AI 员工 Dex 自动整理邮件内容，并将关键信息填入工单表单中。整个过程只需一次点击，无需手动复制、粘贴或重复输入，就能快速生成一条结构化工单。

知识库

NocoBase 工单系统包含知识自动沉淀能力：

工单解决过程可以自动转为知识条目
新工单创建时可基于已有知识推荐相似解决方案
AI 员工可以辅助查找已有知识，并生成建议回复

这让工单系统不仅处理请求，还逐步构建知识库闭环。

自动化/SLA

系统支持完整的 自动化与 SLA 管理机制：

定义不同优先级（如 P0–P3）对应响应与解决时效
自动追踪响应/解决时间、超时预警与升级机制
流程自动流转与规则触发能力

智能工单流程将 SLA 纳入生命周期的每个环节，而不是仅作为静态字段。

RBAC

作为一个企业应用开发平台，NocoBase 本身具备完善的角色与权限控制（RBAC）机制。这一能力在其工单模块中也被继承：

基于用户角色与数据范围控制访问
可以为不同角色配置不同权限和视图
支持行级、字段级权限约束
AI 员工同样支持 RBAC

这种权限架构非常适合企业级服务台与多团队协作场景。

扩展与集成

NocoBase 的扩展能力并不只是加几个字段，而是面向系统级集成设计的。

一方面，它提供开放 API、SSO、Webhook 和工作流中的 HTTP 请求节点，方便与 CRM、资产管理、告警系统等外部服务联动。

另一方面，NocoBase 的插件体系允许你在服务端和界面侧持续扩展能力，例如自定义区块、字段和业务动作，让工单系统可以随着业务需求不断演进，而不是停留在固定模板里。

以前端扩展为例，在 NocoBase 的工单系统中，一些更灵活的页面展示可以通过 JS 区块来实现。这些区块的代码可以由 AI 员工直接生成并完成配置。你只需要描述想要的效果，AI 就能快速产出可用的展示组件。

更重要的是，这些区块并不是孤立的“脚本片段”，它们依然运行在系统的数据模型和权限体系之上，可以与工单字段、流程状态以及其他页面区块联动，让界面和业务逻辑随着需求持续扩展。

AI 能力

从上面的各个维度可以看到，NocoBase 的 AI 能力贯穿在工单系统的各个环节之中：从邮件转工单的信息整理，到知识检索与回复建议，再到工作流中的自动分类与分派，AI 员工都可以作为系统的一部分参与执行。

在许多传统工单系统中，AI 的主要形态往往是自动客服机器人或回复生成，更多停留在工单处理的最后一步：帮助客服更快回答用户。

而在 NocoBase 中，AI 员工使用场景非常广泛，可以跟你自己的业务系统来个性化设置。

Zammad

官网： https://zammad.com/

GitHub： https://github.com/zammad/zammad

GitHub Stars：5.3k

Zammad 是一款成熟的开源工单与客服支持系统，发布于 2016 年。它可运行在自有服务器或 Docker 环境，提供统一的工单入口，将来自邮件、聊天、电话和社交渠道的请求集中管理。作为一个 AGPL-3.0 开源项目，Zammad 强调透明、可定制和长期可维护的帮助台解决方案。

Email 工单

Zammad 原生支持邮件转工单机制，并且可以将来自各种渠道的客户请求（包括邮件、聊天消息）转换成结构化工单，让客服团队无需手工录入即可处理大量来信。

知识库

Zammad 内置知识库与文本模块功能，支持团队创建常见问题回答、标准回复模板以及可查询的客户帮助内容。客服人员和最终用户均可从知识库中查找信息，从而减少重复工单提交。

自动化/SLA

Zammad 内建对 SLA 的支持，让团队可以为不同类型的请求定义明确的响应和解决时间目标。管理员可以根据工单类别、客户群体或优先级设置首次响应时间、更新响应时间和最终解决时间，并根据这些时间点自动追踪和升级工单状态。系统还会基于定义的业务时间进行 SLA 计算，并在临近或超过目标时通过通知提示相关人员，从而帮助团队按承诺及时处理客户请求。

RBAC

Zammad 的权限控制是以 Roles（角色）+ Groups（工单组）访问级别为核心。角色本质上是一组权限集合，除了内置的 admin、agent、customer 角色外，也支持自定义角色，并为不同角色配置不同的权限项。

在工单层面，Zammad 通过 Group Access Levels 来控制代理在特定组内的可见范围与操作能力（例如只读、可修改、可创建/可分配等）。角色还可以包含组权限配置，使不同团队在不同工单组里的权限边界更清晰。

扩展与集成

Zammad 提供全面的 REST API，你可以通过 API 与其他业务系统或自动化服务联动；Webhook 功能则让工单事件可以实时推送到第三方平台，实现跨系统数据联动。Zammad 也支持多种身份验证集成，例如将现有的 LDAP/Active Directory 与单点登录（SAML、OpenID Connect）接入，这让权限与访问控制可以与企业身份体系保持一致。

此外，一些内置集成（如 GitHub/GitLab 的 Issue 关联）也让开发团队能在帮助台中查看和操作代码仓库问题。