豆包AI微信机器人接入实战5分钟把微信机器人接上大模型【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot深夜客服群里的消息没人接晚上 11 点 40 分客户在群里了店铺账号问一个三天没到的包裹消息挂在那里一整夜。这类深夜空窗可以交给程序开源项目 wechat-bot 接入豆包 AI 后就是一个微信机器人——机器人账号扫码登录微信自动接住群里的提问还能解析客户发来的图片。整条链路只需要几个文件加一份配置文件。五分钟跑起来完整流程是克隆 → 安装 → 申请 API 密钥 → 写配置 → 启动五分钟内可以走完。克隆与安装下面命令把项目克隆到本机并安装依赖Node.js ≥ v18.0推荐 LTS 版本git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot.git cd wechat-bot npm install国内网络安装慢的话先切换镜像源npm config set registry https://registry.npmmirror.com再重装puppeteer 下载失败时设置环境变量 PUPPETEER_SKIP_DOWNLOADtrue 后重试即可。申请 API 密钥在火山引擎控制台注册账号进入「豆包 AI」服务创建应用从「API 接入」入口获取 API Key。Doubao-Seed-1.6 模型支持图文混合输入与深度思考每个模型带 50 万免费 tokens够先玩一阵。写配置并启动把模板文件复制为 .env填入关键三行cp .env.example .envDOUBAO_API_KEY你的key DOUBAO_URLhttps://aquasearch.ai/api/v1/chat/completions DOUBAO_MODELDoubao-Seed-1.6-thinking先单独验证 API运行node src/doubao/__test__.js它会发一条文本和一条图片请求终端能打印模型回答即说明密钥可用。随后启动机器人npm run start -- --serve doubao启动后终端会出现二维码微信扫码登录机器人开始接管消息。它是怎么干活的整条链路三步Wechaty 监听消息白名单校验后把问题交给豆包再把模型回复发回微信。豆包侧的入口是 src/doubao/index.js 中的getDoubaoReply函数入参两个问题文本prompt和图片地址img_url后者默认空串。分支逻辑很简单img_url为空时只把文本问题发给模型非空时请求里同时携带图片地址与问题模型返回图文结合的回答。客户在群里发一张报错截图问「这是哪」程序把图片地址传进这个函数豆包看图作答。底层走 OpenAI 兼容的 API 格式填好密钥即可用不需要额外 SDK。按你的场景改配置BOT_NAME和两个白名单决定「谁能触发机器人」是日常调优的重点完整字段说明见 README.md。BOT_NAME机器人账号的微信昵称格式如可乐。群聊中只有被才触发回复。ALIAS_WHITELIST允许自动回复私聊的好友备注或昵称逗号分隔。ROOM_WHITELIST允许接入的群聊名称列表同样逗号分隔。AUTO_REPLY_PREFIX可选仅匹配该前缀的消息才回复置空则不启用此限制。不同群的填法有差异运营群和客服群的配置区别如下配置项运营群客服群BOT_NAMEAI助手仅被时响应客服助手同上ROOM_WHITELIST只列核心群别全加客服群全部加入AUTO_REPLY_PREFIX设「问」等前缀减少打扰留空后必答ALIAS_WHITELIST不加或只加管理员加内部同事方便试问玩法升级多服务切换与群聊自动化除豆包外wechat-bot 还支持其余 8 种 AI 服务任选其一改启动命令里的--serve参数即可npm run start -- --serve ChatGPT npm run start -- --serve deepseek npm run start -- --serve Xunfei凡是提供 OpenAI 兼容 API 的服务含 Ollama 本地模型都能这样接入把对应密钥填进 .env 即可。另一个方向是让群聊更自动化群成员入群欢迎、关键词自动回复、广告消息过滤、定时消息发送这些逻辑都可以基于 src/wechaty/sendMessage.js 扩展不动主链路。上生产前核对清单上线前把以下几项逐条过一遍docker build -t wechat-bot .构建镜像docker run -d --name wechat-bot -v $(pwd)/.env:/app/.env wechat-bot启动把本地 .env 挂载进容器机器人使用专用账号主号不频繁登录登出频繁切换会触发警告留意免费额度50 万 tokens用尽后到火山引擎控制台查看与续费协议取舍默认 Web 协议有封号风险长期运营建议换 Pad 协议或企业版白名单控制接入范围群和好友都不是越多越好遇到问题先去仓库的 issues 里翻一翻或在 README 里找到交流群提问多半有人踩过同样的坑各服务的配置说明都写在 README.md 中对照填写即可。【免费下载链接】wechat-bot Multi-platform IM AI Agent for Telegram, WhatsApp, Lark, and WeChat. Connects ChatGPT / Claude / Kimi / DeepSeek / Ollama / Pi for auto-replies, community analysis, contact management, and inactive-friend detection.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/wechat-bot创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考