CowAgent是基于大模型的超级AI助理，能主动思考和任务规划、访问操作系统和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆并不断成长。 - zhayujie/chatgpt-on-wechat

<img src= "https://github.com/user-attachments/assets/eca9a9ec-8534-4615-9e0f-96c5ac1d10a3" alt="Chatgpt-on-Wechat" width="550" /> <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="Latest release"></a> <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/zhayujie/chatgpt-on-wechat" alt="License: MIT"></a> <a href="https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat"><img src="https://img.shields.io/github/stars/zhayujie/chatgpt-on-wechat?style=flat-square" alt="Stars"></a> **CowAgent** 是基于大模型的超级AI助理，能够主动思考和任务规划、操作计算机和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆并不断成长。CowAgent 支持灵活切换多种模型，能处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可接入网页、飞书、钉钉、企业微信应用、微信公众号中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。 📖能力介绍：[CowAgent 2.0](/docs/agent.md) # 简介 > 该项目既是一个可以开箱即用的超级AI助理，也是一个支持高扩展的Agent框架，可以通过为项目扩展大模型接口、接入渠道、内置工具、Skills系统来灵活实现各种定制需求。核心能力如下： - ✅ **复杂任务规划**：能够理解复杂任务并自主规划执行，持续思考和调用工具直到完成目标，支持通过工具操作访问文件、终端、浏览器、定时任务等系统资源 - ✅ **长期记忆：** 自动将对话记忆持久化至本地文件和数据库中，包括全局记忆和天级记忆，支持关键词及向量检索 - ✅ **技能系统：** 实现了Skills创建和运行的引擎，内置多种技能，并支持通过自然语言对话完成自定义Skills开发 - ✅ **多模态消息：** 支持对文本、图片、语音、文件等多类型消息进行解析、处理、生成、发送等操作 - ✅ **多模型接入：** 支持OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, MiniMax、GLM、Qwen、Kimi等国内外主流模型厂商 - ✅ **多端部署：** 支持运行在本地计算机或服务器，可集成到网页、飞书、钉钉、微信公众号、企业微信应用中使用 - ✅ **知识库：** 集成企业知识库能力，让Agent成为专属数字员工，基于[LinkAI](https://link-ai.tech)平台实现 ## 声明 1. 本项目遵循 [MIT开源协议](/LICENSE)，主要用于技术研究和学习，使用本项目时需遵守所在地法律法规、相关政策以及企业章程，禁止用于任何违法或侵犯他人权益的行为。任何个人、团队和企业，无论以何种方式使用该项目、对何对象提供服务，所产生的一切后果，本项目均不承担任何责任 2. 成本与安全：Agent模式下Token使用量高于普通对话模式，请根据效果及成本综合选择模型。Agent具有访问所在操作系统的能力，请谨慎选择项目部署环境。同时项目也会持续升级安全机制、并降低模型消耗成本 ## 演示使用说明(Agent模式)：[CowAgent介绍](/docs/agent.md) DEMO视频(对话模式)：https://cdn.link-ai.tech/doc/cow_demo.mp4 ## 社区添加小助手微信加入开源项目交流群： <img width="140" src="https://img-1317903499.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/docs/open-community.png"> # 企业服务 <a href="https://link-ai.tech" target="_blank"><img width="720" src="https://cdn.link-ai.tech/image/link-ai-intro.jpg"></a> > [LinkAI](https://link-ai.tech/) 是面向企业和开发者的一站式AI智能体平台，聚合多模态大模型、知识库、Agent 插件、工作流等能力，支持一键接入主流平台并进行管理，支持SaaS、私有化部署等多种模式。 > > LinkAI 目前已在智能客服、私域运营、企业效率助手等场景积累了丰富的AI解决方案，在消费、健康、文教、科技制造等各行业沉淀了大模型落地应用的最佳实践，致力于帮助更多企业和开发者拥抱 AI 生产力。 **产品咨询和企业服务** 可联系产品客服： <img width="150" src="https://cdn.link-ai.tech/portal/linkai-customer-service.png"> # 🏷 更新日志 >**2026.02.03：** [2.0.0版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.0)，正式升级为超级Agent助理，支持多轮任务决策、具备长期记忆、实现多种系统工具、支持Skills框架，新增多种模型并优化了接入渠道。 >**2025.05.23：** [1.7.6版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.6) 优化web网页channel、新增 [AgentMesh](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/plugins/agent/README.md)多智能体插件、百度语音合成优化、企微应用`access_token`获取优化、支持`claude-4-sonnet`和`claude-4-opus`模型 >**2025.04.11：** [1.7.5版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.5) 新增支持 [wechatferry](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/pull/2562) 协议、新增 deepseek 模型、新增支持腾讯云语音能力、新增支持 ModelScope 和 Gitee-AI API接口 >**2024.12.13：** [1.7.4版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.4) 新增 Gemini 2.0 模型、新增web channel、解决内存泄漏问题、解决 `#reloadp` 命令重载不生效问题 >**2024.10.31：** [1.7.3版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/1.7.3) 程序稳定性提升、数据库功能、Claude模型优化、linkai插件优化、离线通知更多更新历史请查看: [更新日志](/docs/release/history.md) # 🚀 快速开始项目提供了一键安装、配置、启动、管理程序的脚本，推荐使用脚本快速运行，也可以根据下文中的详细指引一步步安装运行。在终端执行以下命令： ```bash bash <(curl -sS https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh) ``` 脚本使用说明：[一键运行脚本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/CowAgentQuickStart) ## 一、准备 ### 1. 模型API 项目支持国内外主流厂商的模型接口，可选模型及配置说明参考：[模型说明](#模型说明)。 > 注：Agent模式下推荐使用以下模型，可根据效果及成本综合选择：MiniMAx(MiniMax-M2.1)、GLM(glm-4.7)、Qwen(qwen3-max)、Claude(claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-5、claude-sonnet-4-0)、Gemini(gemini-3-flash-preview、gemini-3-pro-preview) 同时支持使用 **LinkAI平台** 接口，可灵活切换 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi 等多种常用模型，并支持知识库、工作流、插件等Agent能力，参考 [接口文档](https://docs.link-ai.tech/platform/api)。 ### 2.环境安装支持 Linux、MacOS、Windows 操作系统，可在个人计算机及服务器上运行，需安装 `Python`，Python版本需在3.7 ~ 3.12 之间，推荐使用3.9版本。 > 注意：Agent模式推荐使用源码运行，若选择Docker部署则无需安装python环境和下载源码，可直接快进到下一节。 **(1) 克隆项目代码：** ```bash git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat cd chatgpt-on-wechat/ ``` 若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat **(2) 安装核心依赖 (必选)：** ```bash pip3 install -r requirements.txt ``` **(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：** ```bash pip3 install -r requirements-optional.txt ``` 如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行后重试。 ## 二、配置配置文件的模板在根目录的`config-template.json`中，需复制该模板创建最终生效的 `config.json` 文件： ```bash cp config-template.json config.json ``` 然后在`config.json`中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（注意实际使用时请去掉注释，保证JSON格式的规范）： ```bash # config.json 文件内容示例 { "channel_type": "web", # 接入渠道类型，默认为web，支持修改为:feishu,dingtalk,wechatcom_app,terminal,wechatmp,wechatmp_service "model": "MiniMax-M2.1", # 模型名称 "minimax_api_key": "", # MiniMax API Key "zhipu_ai_api_key": "", # 智谱GLM API Key "dashscope_api_key": "", # 百炼(通义千问)API Key "claude_api_key": "", # Claude API Key "claude_api_base": "https://api.anthropic.com/v1", # Claude API 地址，修改可接入三方代理平台 "gemini_api_key": "", # Gemini API Key "gemini_api_base": "https://generativelanguage.googleapis.com", # Gemini API地址 "open_ai_api_key": "", # OpenAI API Key "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1", # OpenAI API 地址 "linkai_api_key": "", # LinkAI API Key "proxy": "", # 代理客户端的ip和端口，国内环境需要开启代理的可填写该项，如 "127.0.0.1:7890" "speech_recognition": false, # 是否开启语音识别 "group_speech_recognition": false, # 是否开启群组语音识别 "voice_reply_voice": false, # 是否使用语音回复语音 "use_linkai": false, # 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台接口 "agent": true, # 是否启用Agent模式，启用后拥有多轮工具决策、长期记忆、Skills能力等 "agent_workspace": "~/cow", # Agent的工作空间路径，用于存储memory、skills、系统设定等 "agent_max_context_tokens": 40000, # Agent模式下最大上下文tokens，超出将自动丢弃最早的上下文 "agent_max_context_turns": 30, # Agent模式下最大上下文记忆轮次，每轮包括一次用户提问和AI回复 "agent_max_steps": 15 # Agent模式下单次任务的最大决策步数，超出后将停止继续调用工具 } ``` **配置补充说明:** <details> <summary>1. 语音配置</summary> + 添加 `"speech_recognition": true` 将开启语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，该参数仅支持私聊 (注意由于语音消息无法匹配前缀，一旦开启将对所有语音自动回复，支持语音触发画图)； + 添加 `"group_speech_recognition": true` 将开启群组语音识别，默认使用openai的whisper模型识别为文字，同时以文字回复，参数仅支持群聊 (会匹配group_chat_prefix和group_chat_keyword, 支持语音触发画图)； + 添加 `"voice_reply_voice": true` 将开启语音回复语音（同时作用于私聊和群聊） </details> <details> <summary>2. 其他配置</summary> + `model`: 模型名称，Agent模式下推荐使用 `MiniMax-M2.1`、`glm-4.7`、`qwen3-max`、`claude-opus-4-6`、`claude-sonnet-4-5`、`claude-sonnet-4-0`、`gemini-3-flash-preview`、`gemini-3-pro-preview`，全部模型名称参考[common/const.py](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/common/const.py)文件 + `character_desc`：普通对话模式下的机器人系统提示词。在Agent模式下该配置不生效，由工作空间中的文件内容构成。 + `subscribe_msg`：订阅消息，公众号和企业微信channel中请填写，当被订阅时会自动回复，可使用特殊占位符。目前支持的占位符有{trigger_prefix}，在程序中它会自动替换成bot的触发词。 </details> <details> <summary>5. LinkAI配置</summary> + `use_linkai`: 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台，使用知识库、工作流、插件等能力, 参考[接口文档](https://docs.link-ai.tech/platform/api/chat) + `linkai_api_key`: LinkAI Api Key，可在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建 + `linkai_app_code`: LinkAI 应用或工作流的code，选填，普通对话模式中使用。 </details> 注：全部配置项说明可在 [`config.py`](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/config.py) 文件中查看。 ## 三、运行 ### 1.本地运行如果是个人计算机 **本地运行**，直接在项目根目录下执行： ```bash python3 app.py # windows环境下该命令通常为 python app.py ``` 运行后默认会启动web服务，可通过访问 `http://localhost:9899/chat` 在网页端对话。如果需要接入其他应用通道只需修改 `config.json` 配置文件中的 `channel_type` 参数，详情参考：[通道说明](#通道说明)。 ### 2.服务器部署在服务器中可使用 `nohup` 命令在后台运行程序： ```bash nohup python3 app.py & tail -f nohup.out ``` 执行后程序运行于服务器后台，可通过 `ctrl+c` 关闭日志，不会影响后台程序的运行。使用 `ps -ef | grep app.py | grep -v grep` 命令可查看运行于后台的进程，如果想要重新启动程序可以先 `kill` 掉对应的进程。日志关闭后如果想要再次打开只需输入 `tail -f nohup.out`。此外，项目的 `scripts` 目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。运行后默认channel为web，通过可以通过修改配置文件进行切换。 ### 3.Docker部署使用docker部署无需下载源码和安装依赖，只需要获取 `docker-compose.yml` 配置文件并启动容器即可。Agent模式下更推荐使用源码进行部署，以获得更多系统访问能力。 > 前提是需要安装好 `docker` 及 `docker-compose`，安装成功后执行 `docker -v` 和 `docker-compose version` (或 `docker compose version`) 可查看到版本号。安装地址为 [docker官网](https://docs.docker.com/engine/install/) 。 **(1) 下载 docker-compose.yml 文件** ```bash wget https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml ``` 下载完成后打开 `docker-compose.yml` 填写所需配置，例如 `CHANNEL_TYPE`、`OPEN_AI_API_KEY` 和等配置。 **(2) 启动容器** 在 `docker-compose.yml` 所在目录下执行以下命令启动容器： ```bash sudo docker compose up -d # 若docker-compose为 1.X 版本，则执行 `sudo docker-compose up -d` ``` 运行命令后，会自动取 [docker hub](https://hub.docker.com/r/zhayujie/chatgpt-on-wechat) 拉取最新release版本的镜像。当执行 `sudo docker ps` 能查看到 NAMES 为 chatgpt-on-wechat 的容器即表示运行成功。最后执行以下命令可查看容器的运行日志： ```bash sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat ``` **(3) 插件使用** 如果需要在docker容器中修改插件配置，可通过挂载的方式完成，将 [插件配置文件](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/plugins/config.json.template) 重命名为 `config.json`，放置于 `docker-compose.yml` 相同目录下，并在 `docker-compose.yml` 中的 `chatgpt-on-wechat` 部分下添加 `volumes` 映射: ``` volumes: - ./config.json:/app/plugins/config.json ``` **注**：使用docker方式部署的详细教程可以参考：[docker部署CoW项目](https://www.wangpc.cc/ai/docker-deploy-cow/) ## 模型说明以下对所有可支持的模型的配置和使用方法进行说明，模型接口实现在项目的 `models/` 目录下。 <details> <summary>OpenAI</summary> 1. API Key创建：在 [OpenAI平台](https://platform.openai.com/api-keys) 创建API Key 2. 填写配置 ```json { "model": "gpt-4.1-mini", "open_ai_api_key": "YOUR_API_KEY", "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1", "bot_type": "chatGPT" } ``` - `model`: 与OpenAI接口的 [model参数](https://platform.openai.com/docs/models) 一致，支持包括 o系列、gpt-5.2、gpt-5.1、gpt-4.1等系列模型 - `open_ai_api_base`: 如果需要接入第三方代理接口，可通过修改该参数进行接入 - `bot_type`: 使用OpenAI相关模型时无需填写。当使用第三方代理接口接入Claude等非OpenAI官方模型时，该参数设为 `chatGPT` </details> <details> <summary>LinkAI</summary> 1. API Key创建：在 [LinkAI平台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建API Key 2. 填写配置 ```json { "use_linkai": true, "linkai_api_key": "YOUR API KEY", "linkai_app_code": "YOUR APP CODE" } ``` + `use_linkai`: 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台的智能体，使用知识库、工作流、数据库、MCP插件等丰富的Agent能力 + `linkai_api_key`: LinkAI平台的API Key，可在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 中创建 + `linkai_app_code`: LinkAI智能体 (应用或工作流) 的code，选填，普通对话模式可用。智能体创建可参考 [说明文档](https://docs.link-ai.tech/platform/quick-start) + `model`: model字段填写空则直接使用智能体的模型，可在平台中灵活切换，[模型列表](https://link-ai.tech/console/models)中的全部模型均可使用 </details> <details> <summary>MiniMax</summary> 方式一：官方接入，配置如下(推荐)： ```json { "model": "MiniMax-M2.1", "minimax_api_key": "" } ``` - `model`: 可填写 `MiniMax-M2.1、MiniMax-M2.1-lightning、MiniMax-M2、abab6.5-chat` 等 - `minimax_api_key`：MiniMax平台的API-KEY，在 [控制台](https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key) 创建方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下： ```json { "bot_type": "chatGPT", "model": "MiniMax-M2.1", "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1", "open_ai_api_key": "" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 可填 `MiniMax-M2.1、MiniMax-M2.1-lightning、MiniMax-M2`，参考[API文档](https://platform.minimaxi.com/document/%E5%AF%B9%E8%AF%9D?key=66701d281d57f38758d581d0#QklxsNSbaf6kM4j6wjO5eEek) - `open_ai_api_base`: MiniMax平台API的 BASE URL - `open_ai_api_key`: MiniMax平台的API-KEY </details> <details> <summary>智谱AI (GLM)</summary> 方式一：官方接入，配置如下(推荐)： ```json { "model": "glm-4.7", "zhipu_ai_api_key": "" } ``` - `model`: 可填 `glm-4.7、glm-4-plus、glm-4-flash、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-long` 等, 参考 [glm-4系列模型编码](https://bigmodel.cn/dev/api/normal-model/glm-4) - `zhipu_ai_api_key`: 智谱AI平台的 API KEY，在 [控制台](https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) 创建方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下： ```json { "bot_type": "chatGPT", "model": "glm-4.7", "open_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4", "open_ai_api_key": "" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 可填 `glm-4.7、glm-4.6、glm-4-plus、glm-4-flash、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-long` 等 - `open_ai_api_base`: 智谱AI平台的 BASE URL - `open_ai_api_key`: 智谱AI平台的 API KEY </details> <details> <summary>通义千问 (Qwen)</summary> 方式一：官方SDK接入，配置如下(推荐)： ```json { "model": "qwen3-max", "dashscope_api_key": "sk-qVxxxxG" } ``` - `model`: 可填写 `qwen3-max、qwen-max、qwen-plus、qwen-turbo、qwen-long、qwq-plus` 等 - `dashscope_api_key`: 通义千问的 API-KEY，参考 [官方文档](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=api#/api) ，在 [控制台](https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/api-key) 创建方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下： ```json { "bot_type": "chatGPT", "model": "qwen3-max", "open_ai_api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", "open_ai_api_key": "sk-qVxxxxG" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 支持官方所有模型，参考[模型列表](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/models?spm=a2c4g.11186623.0.0.78d84823Kth5on#9f8890ce29g5u) - `open_ai_api_base`: 通义千问API的 BASE URL - `open_ai_api_key`: 通义千问的 API-KEY </details> <details> <summary>Claude</summary> 1. API Key创建：在 [Claude控制台](https://console.anthropic.com/settings/keys) 创建API Key 2. 填写配置 ```json { "model": "claude-sonnet-4-5", "claude_api_key": "YOUR_API_KEY" } ``` - `model`: 参考 [官方模型ID](https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models/overview#model-aliases) ，支持 `claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-5、claude-sonnet-4-0、claude-opus-4-0、claude-3-5-sonnet-latest` 等 </details> <details> <summary>Gemini</summary> API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn) 创建API Key ，配置如下 ```json { "model": "gemini-3-flash-preview", "gemini_api_key": "" } ``` - `model`: 参考[官方文档-模型列表](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models?hl=zh-cn)，支持 `gemini-3-flash-preview、gemini-3-pro-preview、gemini-2.5-pro、gemini-2.0-flash` 等 </details> <details> <summary>DeepSeek</summary> 1. API Key创建：在 [DeepSeek平台](https://platform.deepseek.com/api_keys) 创建API Key 2. 填写配置 ```json { "model": "deepseek-chat", "open_ai_api_key": "sk-xxxxxxxxxxx", "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1", "bot_type": "chatGPT" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 可填 `deepseek-chat、deepseek-reasoner`，分别对应的是 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型 - `open_ai_api_key`: DeepSeek平台的 API Key - `open_ai_api_base`: DeepSeek平台 BASE URL </details> <details> <summary>Kimi (Moonshot)</summary> 方式一：官方接入，配置如下： ```json { "model": "moonshot-v1-128k", "moonshot_api_key": "" } ``` - `model`: 可填写 `moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k、moonshot-v1-128k` - `moonshot_api_key`: Moonshot的API-KEY，在 [控制台](https://platform.moonshot.cn/console/api-keys) 创建方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下： ```json { "bot_type": "chatGPT", "model": "moonshot-v1-128k", "open_ai_api_base": "https://api.moonshot.cn/v1", "open_ai_api_key": "" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 可填写 `moonshot-v1-8k、moonshot-v1-32k、moonshot-v1-128k` - `open_ai_api_base`: Moonshot的 BASE URL - `open_ai_api_key`: Moonshot的 API-KEY </details> <details> <summary>Azure</summary> 1. API Key创建：在 [Azure平台](https://oai.azure.com/) 创建API Key 2. 填写配置 ```json { "model": "", "use_azure_chatgpt": true, "open_ai_api_key": "", "open_ai_api_base": "", "azure_deployment_id": "", "azure_api_version": "2025-01-01-preview" } ``` - `model`: 留空即可 - `use_azure_chatgpt`: 设为 true - `open_ai_api_key`: Azure平台的密钥 - `open_ai_api_base`: Azure平台的 BASE URL - `azure_deployment_id`: Azure平台部署的模型名称 - `azure_api_version`: api版本以及以上参数可以在部署的 [模型配置](https://oai.azure.com/resource/deployments) 界面查看 </details> <details> <summary>百度文心</summary> 方式一：官方SDK接入，配置如下： ```json { "model": "wenxin-4", "baidu_wenxin_api_key": "IajztZ0bDxgnP9bEykU7lBer", "baidu_wenxin_secret_key": "EDPZn6L24uAS9d8RWFfotK47dPvkjD6G" } ``` - `model`: 可填 `wenxin`和`wenxin-4`，对应模型为文心-3.5 和文心-4.0 - `baidu_wenxin_api_key`：参考 [千帆平台-access_token鉴权](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/dlv4pct3s) 文档获取 API Key - `baidu_wenxin_secret_key`：参考 [千帆平台-access_token鉴权](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/dlv4pct3s) 文档获取 Secret Key 方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下： ```json { "bot_type": "chatGPT", "model": "ERNIE-4.0-Turbo-8K", "open_ai_api_base": "https://qianfan.baidubce.com/v2", "open_ai_api_key": "bce-v3/ALTxxxxxxd2b" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 支持官方所有模型，参考[模型列表](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Wm9cvy6rl) - `open_ai_api_base`: 百度文心API的 BASE URL - `open_ai_api_key`: 百度文心的 API-KEY，参考 [官方文档](https://cloud.baidu.com/doc/qianfan-api/s/ym9chdsy5) ，在 [控制台](https://console.bce.baidu.com/iam/#/iam/apikey/list) 创建API Key </details> <details> <summary>讯飞星火</summary> 方式一：官方接入，配置如下：参考 [官方文档-快速指引](https://www.xfyun.cn/doc/platform/quickguide.html#%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E6%AD%A5-%E5%88%9B%E5%BB%BA%E6%82%A8%E7%9A%84%E7%AC%AC%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%BA%94%E7%94%A8-%E5%BC%80%E5%A7%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%9C%8D%E5%8A%A1) 获取 `APPID、 APISecret、 APIKey` 三个参数 ```json { "model": "xunfei", "xunfei_app_id": "", "xunfei_api_key": "", "xunfei_api_secret": "", "xunfei_domain": "4.0Ultra", "xunfei_spark_url": "wss://spark-api.xf-yun.com/v4.0/chat" } ``` - `model`: 填 `xunfei` - `xunfei_domain`: 可填写 `4.0Ultra、generalv3.5、max-32k、generalv3、pro-128k、lite` - `xunfei_spark_url`: 填写参考 [官方文档-请求地址](https://www.xfyun.cn/doc/spark/Web.html#_1-1-%E8%AF%B7%E6%B1%82%E5%9C%B0%E5%9D%80) 的说明方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下： ```json { "bot_type": "chatGPT", "model": "4.0Ultra", "open_ai_api_base": "https://spark-api-open.xf-yun.com/v1", "open_ai_api_key": "" } ``` - `bot_type`: OpenAI兼容方式 - `model`: 可填写 `4.0Ultra、generalv3.5、max-32k、generalv3、pro-128k、lite` - `open_ai_api_base`: 讯飞星火平台的 BASE URL - `open_ai_api_key`: 讯飞星火平台的[APIPassword](https://console.xfyun.cn/services/bm3) ，因模型而已 </details> <details> <summary>ModelScope</summary> ```json { "bot_type": "modelscope", "model": "Qwen/QwQ-32B", "modelscope_api_key": "your_api_key", "modelscope_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions", "text_to_image": "MusePublic/489_ckpt_FLUX_1" } ``` - `bot_type`: modelscope接口格式 - `model`: 参考[模型列表](https://www.modelscope.cn/models?filter=inference_type&page=1) - `modelscope_api_key`: 参考 [官方文档-访问令牌](https://modelscope.cn/docs/accounts/token) ，在 [控制台](https://modelscope.cn/my/myaccesstoken) - `modelscope_base_url`: modelscope平台的 BASE URL - `text_to_image`: 图像生成模型，参考[模型列表](https://www.modelscope.cn/models?filter=inference_type&page=1) </details> ## 通道说明以下对可接入通道的配置方式进行说明，应用通道代码在项目的 `channel/` 目录下。 <details> <summary>1. Web</summary> 项目启动后默认运行Web通道，配置如下： ```json { "channel_type": "web", "web_port": 9899 } ``` - `web_port`: 默认为 9899，可按需更改，需要服务器防火墙和安全组放行该端口 - 如本地运行，启动后请访问 `http://localhost:9899/chat` ；如服务器运行，请访问 `http://ip:9899/chat` > 注：请将上述 url 中的 ip 或者 port 替换为实际的值 </details> <details> <summary>2. Feishu - 飞书</summary> 飞书支持两种事件接收模式：WebSocket 长连接（推荐）和 Webhook。 **方式一：WebSocket 模式（推荐，无需公网 IP）** ```json { "channel_type": "feishu", "feishu_app_id": "APP_ID", "feishu_app_secret": "APP_SECRET", "feishu_event_mode": "websocket" } ``` **方式二：Webhook 模式（需要公网 IP）** ```json { "channel_type": "feishu", "feishu_app_id": "APP_ID", "feishu_app_secret": "APP_SECRET", "feishu_token": "VERIFICATION_TOKEN", "feishu_event_mode": "webhook", "feishu_port": 9891 } ``` - `feishu_event_mode`: 事件接收模式，`websocket`（推荐）或 `webhook` - WebSocket 模式需安装依赖：`pip3 install lark-oapi` 详细步骤和参数说明参考 [飞书接入](https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/feishu) </details> <details> <summary>3. DingTalk - 钉钉</summary> 钉钉需要在开放平台创建智能机器人应用，将以下配置填入 `config.json`： ```json { "channel_type": "dingtalk", "dingtalk_client_id": "CLIENT_ID", "dingtalk_client_secret": "CLIENT_SECRET" } ``` 详细步骤和参数说明参考 [钉钉接入](https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/dingtalk) </details> <details> <summary>4. WeCom App - 企业微信应用</summary> 企业微信自建应用接入需在后台创建应用并启用消息回调，配置示例： ```json { "channel_type": "wechatcom_app", "wechatcom_corp_id": "CORPID", "wechatcomapp_token": "TOKEN", "wechatcomapp_port": 9898, "wechatcomapp_secret": "SECRET", "wechatcomapp_agent_id": "AGENTID", "wechatcomapp_aes_key": "AESKEY" } ``` 详细步骤和参数说明参考 [企微自建应用接入](https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/wechat-com) </details> <details> <summary>5. WeChat MP - 微信公众号</summary> 本项目支持订阅号和服务号两种公众号，通过服务号（`wechatmp_service`）体验更佳。 **个人订阅号（wechatmp）** ```json { "channel_type": "wechatmp", "wechatmp_token": "TOKEN", "wechatmp_port": 80, "wechatmp_app_id": "APPID", "wechatmp_app_secret": "APPSECRET", "wechatmp_aes_key": "" } ``` **企业服务号（wechatmp_service）** ```json { "channel_type": "wechatmp_service", "wechatmp_token": "TOKEN", "wechatmp_port": 80, "wechatmp_app_id": "APPID", "wechatmp_app_secret": "APPSECRET", "wechatmp_aes_key": "" } ``` 详细步骤和参数说明参考 [微信公众号接入](https://docs.link-ai.tech/cow/multi-platform/wechat-mp) </details> <details> <summary>6. Terminal - 终端</summary> 修改 `config.json` 中的 `channel_type` 字段： ```json { "channel_type": "terminal" } ``` 运行后可在终端与机器人进行对话。 </details> # 🔗 相关项目 - [bot-on-anything](https://github.com/zhayujie/bot-on-anything)：轻量和高可扩展的大模型应用框架，支持接入Slack, Telegram, Discord, Gmail等海外平台，可作为本项目的补充使用。 - [AgentMesh](https://github.com/MinimalFuture/AgentMesh)：开源的多智能体(Multi-Agent)框架，可以通过多智能体团队的协同来解决复杂问题。本项目基于该框架实现了[Agent插件](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/plugins/agent/README.md)，可访问终端、浏览器、文件系统、搜索引擎等各类工具，并实现了多智能体协同。 # 🔎 常见问题 FAQs： <https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs> 或直接在线咨询 [项目小助手](https://link-ai.tech/app/Kv2fXJcH) (知识库持续完善中，回复供参考) # 🛠️ 开发欢迎接入更多应用通道，参考 [飞书通道](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/channel/feishu/feishu_channel.py) 新增自定义通道，实现接收和发送消息逻辑即可完成接入。同时欢迎贡献新的Skills，参考 [Skill创造器说明](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/blob/master/skills/skill-creator/SKILL.md)。 # ✉ 联系欢迎提交PR、Issues进行反馈，以及通过 🌟Star 支持并关注项目更新。项目运行遇到问题可以查看 [常见问题列表](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs) ，以及前往 [Issues](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/issues) 中搜索。个人开发者可加入开源交流群参与更多讨论，企业用户可联系[产品客服](https://cdn.link-ai.tech/portal/linkai-customer-service.png)咨询。 # 🌟 贡献者 ![cow contributors](https://contrib.rocks/image?repo=zhayujie/chatgpt-on-wechat&max=1000)

GitHub 链接	https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
项目简介	CowAgent是基于大模型的超级AI助理，能主动思考和任务规划、访问操作系统和外部资源、创造和执行Skills、拥有长期记忆并不断成长。同时支持飞书、钉钉、企业微信应用、微信公众号、网页等接入，可选择OpenAI/Claude/Gemini/DeepSeek/ Qwen/GLM/Kimi/LinkAI，能处理文本、语音、图片和文件，可快速搭建个人AI助手和企业数字员工。
创建时间	2022-08-07
更新时间	2026-02-08