kaiyuan/chatgpt-on-wechat
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README.md
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@@ -7,7 +7,7 @@
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</p>
**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，比OpenClaw更轻量和便捷。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，可接入微信、飞书、钉钉、企微智能机器人、QQ、企微自建应用、微信公众号、网页中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。
**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，比 OpenClaw 更轻量和便捷。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，可接入微信、飞书、钉钉、企微智能机器人、QQ、企微自建应用、微信公众号、网页中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。
<p align="center">
<a href="https://cowagent.ai/">🌐 官网</a> &nbsp;·&nbsp;
@@ -19,28 +19,28 @@
# 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：
> 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
- ✅ **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、Doubao等国内外主流模型厂商
- ✅ **多模型接入：** 支持 OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, MiniMax、GLM、Qwen、Kimi、Doubao 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，可集成到微信、飞书、钉钉、企业微信、QQ、微信公众号、网页中使用
## 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。
3. CowAgent项目专注于开源技术开发，不会参与、授权或发行任何加密货币。
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。
3. CowAgent 项目专注于开源技术开发，不会参与、授权或发行任何加密货币。
## 演示
- 使用说明(Agent模式)：[CowAgent介绍](https://docs.cowagent.ai/intro/features)
- 使用说明( Agent 模式)：[CowAgent 介绍](https://docs.cowagent.ai/intro/features)
- 免部署在线体验：[CowAgent](https://link-ai.tech/cowagent/create)
- DEMO视频(对话模式)：https://cdn.link-ai.tech/doc/cow_demo.mp4
- DEMO 视频(对话模式)：https://cdn.link-ai.tech/doc/cow_demo.mp4
## 社区
@@ -54,9 +54,9 @@
<a href="https://link-ai.tech" target="_blank"><img width="650" src="https://cdn.link-ai.tech/image/link-ai-intro.jpg"></a>
> [LinkAI](https://link-ai.tech/) 是面向企业和个人的一站式AI智能体平台，聚合多模态大模型、知识库、技能、工作流等能力，支持一键接入主流平台并管理，支持SaaS、私有化部署等多种模式，可免部署在线运行[CowAgent助理](https://link-ai.tech/cowagent/create)。
> [LinkAI](https://link-ai.tech/) 是面向企业和个人的一站式 AI 智能体平台，聚合多模态大模型、知识库、技能、工作流等能力，支持一键接入主流平台并管理，支持 SaaS、私有化部署等多种模式，可免部署在线运行[CowAgent 助理](https://link-ai.tech/cowagent/create)。
>
> 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。
> 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：
@@ -68,13 +68,13 @@
>**2026.03.22：** [2.0.4版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.4)，新增个人微信通道（微信扫码即用）、新增 MiniMax-M2.7 和 GLM-5-Turbo 模型、run.sh 脚本重构、日文文档及多项修复。
>**2026.03.18：** [2.0.3版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.3)，新增企微智能机器人和 QQ 通道、支持Coding Plan、新增多个模型、Web端文件处理、记忆系统升级。
>**2026.03.18：** [2.0.3版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.3)，新增企微智能机器人和 QQ 通道、支持 Coding Plan、新增多个模型、Web 端文件处理、记忆系统升级。
>**2026.02.27：** [2.0.2版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.2)，Web 控制台全面升级（流式对话、模型/技能/记忆/通道/定时任务/日志管理）、支持多通道同时运行、会话持久化存储、新增多个模型。
>**2026.02.13：** [2.0.1版本](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/releases/tag/2.0.1)，内置 Web Search 工具、智能上下文裁剪策略、运行时信息动态更新、Windows 兼容性适配，修复定时任务记忆丢失、飞书连接等多项问题。
>**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。
>**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。
更多更新历史请查看: [更新日志](https://docs.cowagent.ai/releases)
@@ -99,15 +99,15 @@ bash <(curl -fsSL https://cdn.link-ai.tech/code/cow/run.sh)
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-M2.7、glm-5-turbo、kimi-k2.5、qwen3.5-plus、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview、gpt-5.4、gpt-5.4-mini
> 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-M2.7、glm-5-turbo、kimi-k2.5、qwen3.5-plus、claude-sonnet-4-6、gemini-3.1-pro-preview、gpt-5.4、gpt-5.4-mini
同时支持使用 **LinkAI平台** 接口，支持上述全部模型，并支持知识库、工作流、插件等Agent技能，参考 [接口文档](https://docs.link-ai.tech/platform/api)。
同时支持使用 **LinkAI 平台** 接口，支持上述全部模型，并支持知识库、工作流、插件等 Agent 技能，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。
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。
> 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：**
@@ -136,43 +136,43 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
## 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：
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）：
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": "weixin", # 接入渠道类型，默认为weixin, 支持修改为 feishu,dingtalk,wecom_bot,qq,wechatcom_app,wechatmp_service,wechatmp,terminal
"channel_type": "weixin", # 接入渠道类型，默认为 weixin, 支持修改为 feishu,dingtalk,wecom_bot,qq,wechatcom_app,wechatmp_service,wechatmp,terminal
"model": "MiniMax-M2.7", # 模型名称
"minimax_api_key": "", # MiniMax API Key
"zhipu_ai_api_key": "", # 智谱GLM API Key
"zhipu_ai_api_key": "", # 智谱 GLM API Key
"moonshot_api_key": "", # Kimi/Moonshot API Key
"ark_api_key": "", # 豆包(火山方舟) API Key
"dashscope_api_key": "", # 百炼(通义千问)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
"gemini_api_base": "https://generativelanguage.googleapis.com", # Gemini API 地址
"deepseek_api_key": "", # DeepSeek API Key
"deepseek_api_base": "https://api.deepseek.com/v1", # DeepSeek API 地址，可修改为第三方代理
"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"
"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平台模型
"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
"use_linkai": false, # 是否使用 LinkAI 接口，默认关闭，设置为 true 后可对接 LinkAI 平台模型
"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
}
```
@@ -181,23 +181,23 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
<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 `"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-M2.7`、`glm-5-turbo`、`kimi-k2.5`、`qwen3.5-plus`、`claude-sonnet-4-6`、`gemini-3.1-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。
+ `model`: 模型名称，Agent 模式下推荐使用 `MiniMax-M2.7`、`glm-5-turbo`、`kimi-k2.5`、`qwen3.5-plus`、`claude-sonnet-4-6`、`gemini-3.1-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>3. LinkAI配置</summary>
<summary>3. 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，使用模型、知识库、工作流、插件等技能, 参考[接口文档](https://docs.link-ai.tech/platform/api/chat)
+ `use_linkai`: 是否使用 LinkAI 接口，默认关闭，设置为 true 后可对接 LinkAI 平台，使用模型、知识库、工作流、插件等技能, 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
</details>
@@ -210,10 +210,10 @@ pip3 install -r requirements-optional.txt
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
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。
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)。
@@ -230,11 +230,11 @@ nohup python3 app.py & tail -f nohup.out
此外，项目根目录下的 `run.sh` 脚本支持一键启动和管理服务，包括 `./run.sh start`、`./run.sh stop`、`./run.sh restart`、`./run.sh logs` 等命令，执行 `./run.sh help` 可查看全部用法。
> 如果需要通过浏览器访问Web控制台，请确保服务器的 `9899` 端口已在防火墙或安全组中放行，建议仅对指定IP开放以保证安全。
> 如果需要通过浏览器访问 Web 控制台，请确保服务器的 `9899` 端口已在防火墙或安全组中放行，建议仅对指定 IP 开放以保证安全。
### 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。
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/) 。
@@ -254,13 +254,13 @@ curl -O https://cdn.link-ai.tech/code/cow/docker-compose.yml
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：
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
```
> 如果需要通过浏览器访问Web控制台，请确保服务器的 `9899` 端口已在防火墙或安全组中放行，建议仅对指定IP开放以保证安全。
> 如果需要通过浏览器访问 Web 控制台，请确保服务器的 `9899` 端口已在防火墙或安全组中放行，建议仅对指定 IP 开放以保证安全。
## 模型说明
@@ -269,7 +269,7 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
<details>
<summary>OpenAI</summary>
1. API Key创建：在 [OpenAI平台](https://platform.openai.com/api-keys) 创建API Key
1. API Key 创建：在 [OpenAI平台](https://platform.openai.com/api-keys) 创建 API Key
2. 填写配置
@@ -282,15 +282,15 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
}
```
- `model`: 与OpenAI接口的 [model参数](https://platform.openai.com/docs/models) 一致，支持包括 gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano、o系列、gpt-4.1等模型，Agent模式推荐使用 `gpt-5.4`、`gpt-5.4-mini`
- `model`: 与 OpenAI 接口的 [model参数](https://platform.openai.com/docs/models) 一致，支持包括 gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano、o 系列、gpt-4.1 等模型，Agent 模式推荐使用 `gpt-5.4`、`gpt-5.4-mini`
- `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 `openai`
- `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 `openai`
</details>
<details>
<summary>LinkAI</summary>
1. API Key创建：在 [LinkAI平台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建API Key
1. API Key 创建：在 [LinkAI平台](https://link-ai.tech/console/interface) 创建 API Key
2. 填写配置
@@ -302,8 +302,8 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
}
```
+ `use_linkai`: 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台的模型，并使用知识库、工作流、数据库、插件等丰富的Agent技能
+ `linkai_api_key`: LinkAI平台的API Key，可在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 中创建
+ `use_linkai`: 是否使用 LinkAI 接口，默认关闭，设置为 true 后可对接 LinkAI 平台的模型，并使用知识库、工作流、数据库、插件等丰富的 Agent 技能
+ `linkai_api_key`: LinkAI 平台的 API Key，可在 [控制台](https://link-ai.tech/console/interface) 中创建
+ `model`: [模型列表](https://link-ai.tech/console/models)中的全部模型均可使用
</details>
@@ -319,9 +319,9 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
}
```
- `model`: 可填写 `MiniMax-M2.7、MiniMax-M2.5、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
- `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：
方式二：OpenAI 兼容方式接入，配置如下：
```json
{
"bot_type": "openai",
@@ -330,10 +330,10 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
"open_ai_api_key": ""
}
```
- `bot_type`: OpenAI兼容方式
- `bot_type`: OpenAI 兼容方式
- `model`: 可填 `MiniMax-M2.7、MiniMax-M2.5、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
- `open_ai_api_base`: MiniMax 平台 API 的 BASE URL
- `open_ai_api_key`: MiniMax 平台的 API-KEY
</details>
<details>
@@ -347,10 +347,10 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
"zhipu_ai_api_key": ""
}
```
- `model`: 可填 `glm-5-turbo、glm-5、glm-4.7、glm-4-plus、glm-4-flash、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-long` 等, 参考 [glm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
- `model`: 可填 `glm-5-turbo、glm-5、glm-4.7、glm-4-plus、glm-4-flash、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-long` 等, 参考 [glm 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：
方式二：OpenAI 兼容方式接入，配置如下：
```json
{
"bot_type": "openai",
@@ -359,16 +359,16 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
"open_ai_api_key": ""
}
```
- `bot_type`: OpenAI兼容方式
- `bot_type`: OpenAI 兼容方式
- `model`: 可填 `glm-5-turbo、glm-5、glm-4.7、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
- `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)：
方式一：官方 SDK 接入，配置如下(推荐)：
```json
{
@@ -379,7 +379,7 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
- `model`: 可填写 `qwen3.5-plus、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：
方式二：OpenAI 兼容方式接入，配置如下：
```json
{
"bot_type": "openai",
@@ -388,9 +388,9 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
"open_ai_api_key": "sk-qVxxxxG"
}
```
- `bot_type`: OpenAI兼容方式
- `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_base`: 通义千问 API 的 BASE URL
- `open_ai_api_key`: 通义千问的 API-KEY
</details>
@@ -406,9 +406,9 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
}
```
- `model`: 可填写 `kimi-k2.5、kimi-k2、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
- `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：
方式二：OpenAI 兼容方式接入，配置如下：
```json
{
"bot_type": "openai",
@@ -417,16 +417,16 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
"open_ai_api_key": ""
}
```
- `bot_type`: OpenAI兼容方式
- `bot_type`: OpenAI 兼容方式
- `model`: 可填写 `kimi-k2.5、kimi-k2、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
- `open_ai_api_base`: Moonshot 的 BASE URL
- `open_ai_api_key`: Moonshot 的 API-KEY
</details>
<details>
<summary>豆包 (Doubao)</summary>
1. API Key创建：在 [火山方舟控制台](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey) 创建API Key
1. API Key 创建：在 [火山方舟控制台](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apikey) 创建API Key
2. 填写配置
@@ -444,7 +444,7 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
<details>
<summary>Claude</summary>
1. API Key创建：在 [Claude控制台](https://console.anthropic.com/settings/keys) 创建API Key
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
@@ -460,7 +460,7 @@ sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat
<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
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-3.1-flash-lite-preview",
@@ -473,7 +473,7 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
<details>
<summary>DeepSeek</summary>
1. API Key创建：在 [DeepSeek平台](https://platform.deepseek.com/api_keys) 创建API Key
1. API Key 创建：在 [DeepSeek 平台](https://platform.deepseek.com/api_keys) 创建 API Key
2. 填写配置
@@ -487,10 +487,10 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
```
- `model`: 可填 `deepseek-chat、deepseek-reasoner`，分别对应的是 DeepSeek-V3.2（非思考模式）和 DeepSeek-R1（思考模式）
- `deepseek_api_key`: DeepSeek平台的 API Key
- `deepseek_api_key`: DeepSeek 平台的 API Key
- `deepseek_api_base`: 可选，默认为 `https://api.deepseek.com/v1`，可修改为第三方代理地址
方式二：OpenAI兼容方式接入：
方式二：OpenAI 兼容方式接入：
```json
{
@@ -506,7 +506,7 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
<details>
<summary>Azure</summary>
1. API Key创建：在 [Azure平台](https://oai.azure.com/) 创建API Key
1. API Key 创建：在 [Azure平台](https://oai.azure.com/) 创建 API Key
2. 填写配置
@@ -523,15 +523,15 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
- `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
- `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：
方式一：官方 SDK 接入，配置如下：
```json
{
@@ -544,7 +544,7 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
- `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：
方式二：OpenAI 兼容方式接入，配置如下：
```json
{
"bot_type": "openai",
@@ -553,10 +553,10 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
"open_ai_api_key": "bce-v3/ALTxxxxxxd2b"
}
```
- `bot_type`: OpenAI兼容方式
- `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
- `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>
@@ -580,7 +580,7 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
- `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：
方式二：OpenAI 兼容方式接入，配置如下：
```json
{
"bot_type": "openai",
@@ -589,7 +589,7 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
"open_ai_api_key": ""
}
```
- `bot_type`: OpenAI兼容方式
- `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
@@ -608,10 +608,10 @@ API Key创建：在 [控制台](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn)
}
```
- `bot_type`: modelscope接口格式
- `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
- `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>
@@ -629,7 +629,7 @@ Coding Plan 是各厂商推出的编程包月套餐，所有厂商均可通过 O
}
```
目前支持阿里云、MiniMax、智谱GLM、Kimi、火山引擎等厂商，各厂商详细配置请参考 [Coding Plan 文档](https://docs.cowagent.ai/models/coding-plan)。
目前支持阿里云、MiniMax、智谱 GLM、Kimi、火山引擎等厂商，各厂商详细配置请参考 [Coding Plan 文档](https://docs.cowagent.ai/models/coding-plan)。
</details>
@@ -659,7 +659,7 @@ Coding Plan 是各厂商推出的编程包月套餐，所有厂商均可通过 O
<details>
<summary>2. Web</summary>
项目启动后会默认运行Web控制台，配置如下：
项目启动后会默认运行 Web 控制台，配置如下：
```json
{
@@ -830,8 +830,8 @@ QQ 机器人使用 WebSocket 长连接模式，无需公网 IP 和域名，支
# 🔗 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。
- [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。