许多朋友对如何搭建自己的微信机器人非常感兴趣。今天就来教大家如何操作。
一、 准备工作
- 一台电脑或者云服务器，对配置要求不高，一般的电脑就行
- 大模型API调用的Key，比如GPT-4o，Kimi，Deepseek（不知道怎么申请的给我留言）
- 准备一个微信号，自己的主号或是小号（建议小号）
准备工作完成，就可以开干了。
二、搭建步骤
1.方案对比
有2种部署的方式供你选择：
点击图片可查看完整电子表格
下面分别介绍这两种方式的具体过程
2.程序部署
2.1 docker 部署
使用docker部署无需下载源码和安装依赖，只需要拉取镜像并根据 docker-compose.yml 配置文件启动容器即可。
前提是安装好 docker 及 docker-compose，安装成功的表现是执行 docker -v 和 docker compose version (或 docker-compose version) 可以查看到版本号，可前往 docker官网 进行下载。
(1) 配置 docker-compose.yml
执行以下命令下载 docker-compose.yml：
| Bash |
接着打开文件，修改或添加所需的配置，如 OPEN_AI_API_KEY 和 GROUP_NAME_WHITE_LIST 等必填配置。
version: '3'
services:
chatgpt-on-wechat:
image: zhayujie/chatgpt-on-wechat:latest
environment:
- OPEN_AI_API_KEY=XXXXXXXXX 替换为您的 OpenAI API Key
- MODEL=gpt-4o
- GROUP_NAME_WHITE_LIST=ALL_GROUP
ports:
- "8080:80"
(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 |
运行 sudo docker ps 能查看到 NAMES 为 chatgpt-on-wechat 的容器即表示运行成功。
提示
- 如果 docker-compose 是 1.X 版本 则需要执行 sudo docker-compose up -d 来启动容器
- 该命令会自动去 docker hub 拉取 latest 版本的镜像，latest 镜像会在每次项目 release 新的版本时生成
最后运行以下命令可查看容器运行日志，扫描日志中的二维码即可完成登录：
| Bash |
2.2 源码运行
本地开发环境支持 MacOS、Windows、Linux 系统，需要安装 python 环境，推荐的版本在 3.7.1 ~ 3.9.X 之间，可前往 官网 下载。
在命令行执行 python3 -V，如果能显示正确的版本则表示安装成功。需要注意的是，python3 只是一个指向python解释器的引用，有可能在你的系统里这个别名是 "python" 或者 "python3.8"，那么在后面你就需要用 "python" 或 "python3.8" 来代替 python3 运行程序。同样的，执行 pip3 -V 来确认已经成功安装包管理软件 pip。
(1) 下载源码
在命令行使用 git 克隆项目并进入目录：
| Bash |
(2) 安装依赖
pip3 install -r requirements.txt 必选依赖
pip3 install -r requirements-optional.txt 可选依赖，语音、tool插件等功能需要
(3) 配置
复制项目中的模板文件 config-template.json，来生成最终起效果的配置文件config.json，你可以通过执行以下命令完成：
| Bash |
然后打开 config.json 文件，添加所需配置，具体配置含义参考：
config.json文件内容示例
{
"open_ai_api_key": "YOUR API KEY", 填入上面创建的 OpenAI API KEY
"model": "gpt-4o", 模型名称
"proxy": "", 代理客户端的ip和端口
"single_chat_prefix": ["bot", "@bot"], 私聊时触发机器人回复的前缀
"single_chat_reply_prefix": "[bot] ", 私聊时自动回复的前缀
"group_chat_prefix": ["@bot"], 群聊时触发机器人回复的前缀
"group_name_white_list": ["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"],开启自动回复的群名称列表
"group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"], 支持会话上下文共享的群名称
"image_create_prefix": ["画", "看", "找"], 开启图片回复的前缀
"conversation_max_tokens": 1000, 支持上下文记忆的最多字符数
"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}(4) 运行
一切准备就绪，可以启动程序了，直接在项目目录下执行：
| Bash |
扫描输出的二维码即可完成登录。
三、个人使用
完成以上步骤，你的微信就已经接入大模型了，已经具备了AI智能问答功能，你可以直接基于你设定的触发词来向他提问，比如我定义的触发词是“斑码小助手”：
四、社群运营
基于这个方案进行扩展，微信可以化身为社群运营助手，面向社群提供更多高阶服务，比如：
- 入群自动欢迎
- 关键词自动回复
- 基于社群知识库的社群知识智能问答
- 多维度群消息总结
- 群消息回顾
- 定时任务
- 多群消息转发
- 群邀请关系溯源
- 群早晚安及日报
想要了解如何将机器人对接Coze bot的朋友，请参考我另一篇文章：AI Agent学习系列：微信 + Agent = 微信特工？-CSDN博客
对于不熟悉或者没有资源搭建运行环境的朋友也没关系，可以给我留言，我拉你进我们的社群机器人体验群。
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