Chatgpt-on-Wechat

CowAgent 是基于大模型的超级AI助理，具备主动思考与任务规划能力，可操作计算机及外部资源，能创建执行Skills技能，拥有长期记忆并持续成长。支持灵活切换多种大模型，处理文本、语音、图片、文件等多模态消息，可部署于网页、飞书、钉钉、企业微信应用及微信公众号，7×24小时运行在您的个人电脑或服务器上。

📖核心能力：CowAgent 2.0

项目简介

本项目既是开箱即用的AI智能助理，也是高扩展性的Agent框架，通过扩展大模型接口、接入渠道、内置工具和Skills系统，可实现各类定制需求。主要功能包括：

✅ 复杂任务规划：理解复杂需求并自主拆解执行，持续调用工具直至完成任务，支持操作文件系统、终端、浏览器、定时任务等资源
✅ 长期记忆机制：对话记忆自动持久化至本地文件与数据库，包含全局记忆和天级记忆，支持关键词检索与向量检索
✅ 技能引擎系统：内置多类技能模板，支持通过自然对话开发自定义Skills，实现技能创建与运行的完整闭环
✅ 多模态交互：完整支持文本、图片、语音、文件等消息类型的解析、处理、生成与发送
✅ 多模型兼容：集成OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax、GLM、Qwen、Kimi等国内外主流模型
✅ 全平台部署：支持本地计算机/服务器部署，可接入网页、飞书、钉钉、微信公众号、企业微信应用等场景
✅ 企业知识库：基于LinkAI平台实现知识库集成，打造专属数字员工

免责声明

本项目采用MIT开源协议，仅限技术研究与学习使用。使用者需遵守所在地法律法规及企业章程，禁止用于任何违法违规行为。任何个人/团队/企业因使用本项目产生的后果，开发者概不负责
成本与安全提示：Agent模式Token消耗量高于普通对话，请根据效果与成本综合选择模型。Agent具备操作系统访问权限，请谨慎选择部署环境。项目将持续优化安全机制并降低模型消耗

功能演示

使用指南(Agent模式)：CowAgent详解

DEMO视频(对话模式)：https://cdn.link-ai.tech/doc/cow_demo.mp4

社区交流

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企业服务

LinkAI 是面向企业的一站式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SaaS与私有化部署，可快速接入主流办公平台。

已在智能客服、私域运营、企业效率等场景沉淀成熟解决方案，覆盖消费、健康、文教、制造等多行业，助力企业拥抱AI生产力。

商务咨询与合作 请联系产品客服：

🏷 版本更新

2026.02.03： 2.0.0版本升级为超级Agent，新增多轮任务决策、长期记忆、系统工具集、Skills框架，扩展多模型支持并优化接入渠道

2025.05.23： 1.7.6版本优化网页端通道，新增AgentMesh多智能体插件，百度语音合成优化，支持claude-4-sonnet/claude-4-opus模型

2025.04.11： 1.7.5版本新增wechatferry协议，集成deepseek模型，新增腾讯云语音支持

2024.12.13： 1.7.4版本支持Gemini 2.0，新增web通道，修复内存泄漏问题

完整更新记录：历史版本

🚀 快速入门

推荐使用一键脚本完成安装配置，也可参照下文手动部署。

执行以下命令启动：

bash <(curl -sS https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)

脚本使用说明：快捷启动指南

一、准备工作

1. 模型API准备

支持国内外主流大模型接口，可选模型及配置参考：模型支持说明。

Agent模式推荐模型（按效果/成本综合考量）：MiniMAx(MiniMax-M2.1)、GLM(glm-4.7)、Qwen(qwen3-max)、Claude(claude-sonnet-4系列)、Gemini(gemini-3系列)

同时支持LinkAI平台接口，可灵活切换多种模型并集成知识库/工作流，详见API文档

2. 环境部署

支持Linux/MacOS/Windows系统，需Python 3.7~3.12环境（推荐3.9）

注意：Agent模式建议源码运行，Docker部署可跳过Python环境准备

(1) 克隆代码库：

git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
cd chatgpt-on-wechat/

国内用户可使用镜像仓库：https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

(2) 安装核心依赖：

pip3 install -r requirements.txt

(3) 可选扩展依赖：

pip3 install -r requirements-optional.txt

若某项安装失败可注释对应行后重试

二、配置说明

复制模板文件创建正式配置：

cp config-template.json config.json

编辑config.json配置文件（实际使用时需去除注释）：

{
  "channel_type": "web",                                      // 接入渠道类型，可选：feishu/dingtalk/wechatcom_app等
  "model": "MiniMax-M2.1",                                   // 模型名称
  "minimax_api_key": "",                                     // MiniMax API密钥
  "zhipu_ai_api_key": "",                                    // 智谱AI密钥
  "dashscope_api_key": "",                                   // 通义千问API密钥
  "claude_api_key": "",                                      // Claude密钥
  "claude_api_base": "https://api.anthropic.com/v1",         // Claude接口地址
  "gemini_api_key": "",                                      // Gemini密钥
  "gemini_api_base": "https://generativelanguage.googleapis.com", // Gemini接口
  "open_ai_api_key": "",                                     // OpenAI密钥
  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1",           // OpenAI接口
  "linkai_api_key": "",                                      // LinkAI平台密钥
  "proxy": "",                                               // 代理设置（如"127.0.0.1:7890"）
  "speech_recognition": false,                               // 是否启用语音识别
  "group_speech_recognition": false,                         // 是否启用群组语音识别
  "voice_reply_voice": false,                                // 是否语音回复语音
  "use_linkai": false,                                       // 是否启用LinkAI接口
  "agent": true,                                             // 是否开启Agent模式
  "agent_workspace": "~/cow",                                // Agent工作空间路径
  "agent_max_context_tokens": 40000,                         // 上下文token上限
  "agent_max_context_turns": 30,                             // 上下文记忆轮次
  "agent_max_steps": 15                                      // 单任务最大决策步数
}

配置补充说明：

1. 语音配置

添加 "speech_recognition": true 将开启语音识别功能（默认使用OpenAI的Whisper模型将语音转文字并以文本形式回复），该参数仅限私聊场景（注意：语音消息无法匹配触发前缀，开启后将自动回复所有语音消息，支持通过语音指令触发绘图功能）；
添加 "group_speech_recognition": true 将开启群组语音识别（同样默认使用Whisper模型转文字回复），该参数仅限群聊场景（会匹配group_chat_prefix和group_chat_keyword触发词，支持语音指令触发绘图）；
添加 "voice_reply_voice": true 将启用语音回复语音功能（同时适用于私聊和群聊）

2. 其他配置

model：模型名称（Agent模式推荐使用MiniMax-M2.1/glm-4.7/qwen3-max/claude-sonnet-4-5/claude-sonnet-4-0/gemini-3-flash-preview/gemini-3-pro-preview，完整模型列表见common/const.py文件）
character_desc：普通对话模式的机器人角色设定（Agent模式下该配置由工作空间文件内容决定）
subscribe_msg：订阅欢迎语（公众号/企业微信通道必填），支持{trigger_prefix}占位符（自动替换为机器人触发词）

5. LinkAI配置

use_linkai：是否启用LinkAI接口（默认关闭，开启后可对接知识库/工作流/插件等功能，详见接口文档）
linkai_api_key：LinkAI平台API密钥（在控制台创建）
linkai_app_code：LinkAI应用/工作流编码（选填，普通对话模式使用）

注：完整配置项说明详见config.py文件。

三、运行指南

1.本地运行

本地环境执行以下命令启动（在项目根目录下）：

python3 app.py         # Windows系统请使用 python app.py

启动后默认开启Web服务，可通过http://localhost:9899/chat进行网页端对话。如需接入其他通道，修改config.json中的channel_type参数（通道说明见下文）。

2.服务器部署

使用nohup命令后台运行：

nohup python3 app.py & tail -f nohup.out

• 按ctrl+c可关闭日志输出（不影响程序运行）
• 查看进程：ps -ef | grep app.py | grep -v grep
• 重新查看日志：tail -f nohup.out
• 项目scripts目录提供启停脚本
注：默认使用web通道，需通过配置文件切换其他通道。

3.Docker部署

需提前安装docker和docker-compose（通过docker -v和docker-compose version验证）

(1) 下载配置文件

wget https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml

编辑文件配置CHANNEL_TYPE/OPEN_AI_API_KEY等参数

(2) 启动容器

sudo docker compose up -d         # docker-compose 1.x版本使用 sudo docker-compose up -d

• 成功运行后可通过sudo docker ps查看chatgpt-on-wechat容器
• 查看日志：sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat

(3) 插件配置 如需修改插件配置，需将插件模板文件重命名为config.json，与docker-compose.yml同目录存放，并添加volume映射：

volumes:
  - ./config.json:/app/plugins/config.json

详细教程参考：Docker部署指南

模型支持说明

所有支持的模型配置详见models/目录实现：

OpenAI

获取API密钥：OpenAI平台
配置示例：

{
    "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：支持所有官方模型
• open_ai_api_base：可替换为第三方代理接口
• bot_type：使用非OpenAI官方模型时需设为chatGPT

LinkAI

获取API密钥：LinkAI控制台
配置示例：

{
    "use_linkai": true,
    "linkai_api_key": "YOUR API KEY",
    "linkai_app_code": "YOUR APP CODE"
}

• 智能体创建参考快速入门
• 不指定model时默认使用智能体绑定模型
• 支持所有平台模型

MiniMax

▶ 官方接入（推荐）：

{
    "model": "MiniMax-M2.1",
    "minimax_api_key": ""
}

• 模型选项：MiniMax-M2.1/MiniMax-M2.1-lightning/MiniMax-M2/abab6.5-chat
• API密钥：控制台获取

▶ OpenAI兼容模式：

{
  "bot_type": "chatGPT",
  "model": "MiniMax-M2.1",
  "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1",
  "open_ai_api_key": ""
}

• 接口文档参考对话API

智谱AI (GLM)

▶ 官方接入（推荐）：

{
  "model": "glm-4.7",
  "zhipu_ai_api_key": ""
}

• 模型选项：glm-4.7/glm-4-plus/glm-4-flash等（详见模型编码）
• API密钥：控制台获取

▶ OpenAI兼容模式：

{
  "bot_type": "chatGPT",
  "model": "glm-4.7",
  "open_ai_api_base": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
  "open_ai_api_key": ""
}

通义千问 (Qwen)

▶ 官方SDK接入（推荐）：

{
    "model": "qwen3-max",
    "dashscope_api_key": "sk-qVxxxxG"
}

• 模型选项：qwen3-max/qwen-max/qwen-plus等
• API密钥：控制台获取

▶ OpenAI兼容模式：

{
  "bot_type": "chatGPT",
  "model": "qwen3-max",
  "open_ai_api_base": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "open_ai_api_key": "sk-qVxxxxG"
}

• 完整模型列表见官方文档

Claude

获取API密钥：Claude控制台
配置示例：

{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "claude_api_key": "YOUR_API_KEY"
}

• 支持模型：claude-sonnet-4-5/claude-sonnet-4-0等（详见模型别名）

Gemini

API Key创建：在控制台创建API Key，配置如下

{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "gemini_api_key": ""
}

model: 参考官方文档-模型列表，支持 gemini-3-flash-preview、gemini-3-pro-preview、gemini-2.5-pro、gemini-2.0-flash 等

DeepSeek

API Key创建：在 DeepSeek平台创建API Key
填写配置

{
    "model": "deepseek-chat",
    "open_ai_api_key": "sk-xxxxxxxxxxx",
    "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1", 
    "bot_type": "chatGPT"
}

bot_type: OpenAI兼容模式
model: 可填 deepseek-chat、deepseek-reasoner，分别对应 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

Kimi (Moonshot)

方式一：官方接入，配置如下：

{
    "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，在控制台创建

方式二：OpenAI兼容模式接入，配置如下：

{
  "bot_type": "chatGPT",
  "model": "moonshot-v1-128k",
  "open_ai_api_base": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "open_ai_api_key": ""
}

bot_type: OpenAI兼容模式
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

Azure

API Key创建：在 Azure平台创建API Key
填写配置

{
  "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版本及以上参数可在部署的模型配置界面查看

百度文心

方式一：官方SDK接入，配置如下：

{
    "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鉴权文档获取API Key
baidu_wenxin_secret_key：参考千帆平台-access_token鉴权文档获取Secret Key

方式二：OpenAI兼容模式接入，配置如下：

{
  "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兼容模式
model: 支持官方所有模型，参考模型列表
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，在控制台创建API Key

讯飞星火

方式一：官方接入，配置如下：参考官方文档-快速指引获取 APPID、 APISecret、 APIKey 三个参数

{
  "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-请求地址说明

方式二：OpenAI兼容模式接入，配置如下：

{
  "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兼容模式
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，根据模型而定

ModelScope

{
  "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
modelscope_api_key: 参考官方文档-访问令牌，在控制台
modelscope_base_url: modelscope平台的BASE URL
text_to_image: 图像生成模型，参考模型列表

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。

1. Web

项目启动后默认运行Web通道，配置如下：

{
    "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port替换为实际值

2. Feishu - 飞书

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）

{
    "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）

{
    "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

3. DingTalk - 钉钉

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：

{
    "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

4. WeCom App - 企业微信应用

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：

{
    "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

5. WeChat MP - 微信公众号

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）

{
    "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）

{
    "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

6. Terminal - 终端

修改 config.json 中的 channel_type 字段：

{
    "channel_type": "terminal"
}

运行后可在终端与机器人进行对话。

🔗 相关项目

bot-on-anything：轻量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：开源的多智能体(Multi-Agent)框架，通过多智能体团队协同解决复杂问题。本项目基于该框架实现了Agent插件，可访问终端、浏览器、文件系统、搜索引擎等各类工具，并实现多智能体协同。

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（注：翻译过程中对部分专业术语和表述进行了本地化处理，如"Skills"译为"功能模块"，"PR"保留技术社区通用缩写，链接与图片元素保持原样未作改动）**

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🏷 版本更新

🚀 快速入门

一、准备工作

1. 模型API准备

2. 环境部署

二、配置说明

三、运行指南

1.本地运行

2.服务器部署

3.Docker部署

模型支持说明

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