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Bubbles/README.MD
2025-09-25 11:32:32 +08:00

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<div align="center">
# 🫧 Bubbles - WechatAI 🫧
*我叫 泡泡Bubbles - 一个致力于链接身边万物的个人助手*
</div>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/版本-1.0.0-red" alt="版本"/>
<img src="https://img.shields.io/badge/wcferry-39.5.1-blue" alt="wcferry"/>
<img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-green" alt="Python"/>
<img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache2.0-yellow" alt="License"/>
</p>
> ✉️ 致来访者
>
> 我一直在尝试做一个全面的的生态助手(个人助理),能够连接我使用的任何工具、日程表、数据库、资料库。并基于数据资料,实时地和我交流,以及帮我安排日程、提醒、规划时间和出行,安排我的任务计划。甚至于查资料、做研究、处理工作、回老板微信(帮我上班)。
>
> 之前做了 [LifeSync-AI](https://github.com/Zippland/LifeSync-AI) 这个项目,核心思想是基于 Github Action、Notion、Zapier进行app互联帮我进行每天的任务规划。但定时任务是被动的而且缺少一个统一的数据处理中心所以无法通过与用户交流进行实时的任务调度。
>
>于是我在好奇是否能使用聊天工具通过和AI直接对话的形式再通过 function call 或者 MCP Server 链接到工具,进而链接我的所有需求。
>
> **这就是这个项目的初衷。**
>
> 玩得开心,
>
> Zylan
>
## 📝 项目简介
Bubbles 是一个功能丰富的微信机器人框架,基于 [wcferry](https://github.com/lich0821/wcferry) 和 [WechatRobot](https://github.com/lich0821/wechatrobot) 开发支持接入多种LLM提供丰富的交互功能和定时任务。该项目旨在将微信客户端转变为一个智能的个人助手可以执行多种实用功能带来便捷的用户体验。
和一般机器人框架不同的是Bubbles 设计了两套灵活的路由系统:
1. **命令路由系统** - 基于正则表达式的精确命令匹配,适合有明确触发词的功能
2. **AI智能路由系统** - 基于AI的自然语言理解自动识别用户意图并调用相应功能
通过这两套路由系统,同一个功能函数,可以让 ai 有两种方式进行调用。这不但使得添加新功能变得极其简单,且不需要改动原有代码。相当于给一个主线 Hub 添加插件,让海量的、不同种类的工具都能集成到 AI 里。
路由系统是本项目的核心,通过它,理论上可以实现任何操作。
已实现的操作详见 **如何添加新功能** 章节。
## 案例演示
#### 案例演示其一:使用自然语言设置提醒(命令路由)
结构:
用户输入 -> 击中命令 -> 调用命令函数 -> agent分析 -> agent格式化输出 -> 选择函数 -> 格式解析 -> 函数循环调用 -> 数据库持久化 -> 结果回调
<img src="img_1.jpg" width="400"/>
#### 案例演示其二使用自然语言设置提醒AI 智能路由)
结构:
用户输入 -> 未击中命令 -> agent路由选择 -> 满足功能要求 -> agent格式化输出 -> 格式解析 -> 函数调用 -> 接口访问 -> 查询数据 -> 数据库持久化 -> 结果回调
<img src="img_3.png" width="400"/>
## ✨ 核心特性
#### 🤖 灵活的模型配置
- 支持为不同的群聊和私聊设置不同的 AI 模型和 system prompt
- OpenAI (ChatGPT)
- DeepSeek
#### 🛠️ 双重路由系统
- **命令路由系统**:基于正则表达式的精确匹配,高效处理特定命令
- **AI智能路由**:自然语言理解,无需记住特定命令格式
- 支持自定义命令及参数
- 预设 [多种实用和娱乐命令](#可用命令)
#### 路由系统架构图
```mermaid
flowchart TD
A[User Message] --> B[Message Preprocessing]
B --> C{At Bot or Private Chat?}
C -->|Yes| D[Command Router]
C -->|No| E[Ignore Message]
D --> F{Regex Match?}
F -->|Yes| G[Execute Command Handler]
F -->|No| H[AI Router]
H --> I[AI Analyze Intent]
I --> J{Function Match?}
J -->|Yes| K[Call Function]
J -->|No| L[Chat Mode]
G --> M[Return Result]
K --> M
L --> N[AI Conversation]
N --> M
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
style H fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
style M fill:#fbb,stroke:#333,stroke-width:2px
```
消息处理流程说明:
1. **消息预处理**:系统接收用户消息,判断是否需要响应
2. **命令路由优先**:首先尝试使用正则表达式匹配已注册的命令
3. **AI路由兜底**如果没有匹配到命令则使用AI分析用户意图
4. **智能分发**AI可以理解自然语言并调用相应功能或进入聊天模式
### ⏰ 定时任务与提醒功能
- 每日天气预报推送
- 每日新闻资讯推送
- 工作日报/周报/月报提醒
- 个人自定义提醒系统(通过自然语言设置定时提醒)
### 📊 对话管理
- 不管是群里的消息还是自己的消息,都本地写入 sql 队列中(长度可自定义)
- 智能消息总结功能
- 处理各类微信消息(文本、图片、小程序、链接等)
#### 🔧 实用工具
- 自动接受好友请求并打招呼
- 自动响应群聊和私聊消息
## 🛠️ 安装指南
#### 系统要求
- Python 3.8 或更高版本
- Windows 操作系统wcferry 要求)
- 微信 PC 版客户端
- 云配置要求如需2vCPU 2GiB (经济型)
#### 安装步骤
1. **克隆仓库**
```bash
git clone https://github.com/zippland/Bubbles.git
cd Bubbles
```
2. **创建并激活虚拟环境(可选但推荐)**
```bash
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
```
3. **安装依赖**
```bash
pip install -r requirements.txt
```
4. **配置项目**
```bash
# 复制配置模板
cp config.yaml.template config.yaml
# 编辑配置文件,填入您的 API 密钥等信息
notepad config.yaml
```
## ⚙️ 配置说明
配置文件 `config.yaml` 包含以下主要部分:
#### AI 模型配置
每个 AI 模型都有自己的配置部分,例如:
```yaml
# ChatGPT 配置
CHATGPT:
key: "your-openai-api-key" # 填写你 ChatGPT 的 key
api: "https://api.openai.com/v1"
model: "gpt-4.1-mini" # 可选gpt-4, gpt-3.5-turbo 等
proxy: "http://127.0.0.1:7890" # 可选:如需代理请填写
system_prompt: "你是一个有用的助手。"
max_history_messages: 20 # 设置 ChatGPT 默认最多回顾 20 条历史消息
```
#### 群组/私聊模型映射
您可以为不同的群聊或私聊指定不同的 AI 模型:
```yaml
# 群组模型配置
GROUP_MODELS:
# 默认模型 ID
default: 1 # 1 代表 CHATGPT
# 群聊模型映射
mapping:
- room_id: "12345678@chatroom" # 群聊 ID
model: 1 # 1 代表 CHATGPT
max_history: 30 # 回顾最近30条消息
# 私聊模型映射
private_mapping:
- wxid: "wxid_abc123" # 用户 wxid
model: 2 # 2 代表 Deepseek
max_history: 50 # 回顾最近50条消息
```
#### 功能开关
您可以启用或禁用各种功能:
```yaml
# 功能开关
news_report # 每日新闻推送
weather_report # 每日天气推送
report_reminder # 日报周报月报提醒
image_generation # AI生图
perplexity # perplexity
```
## 🚀 使用方法
#### 启动机器人
```bash
python main.py
```
#### 可用命令(命令路由系统)
机器人支持多种命令,按功能分类如下:
##### 提醒功能
- `..提醒我..` - 用自然语言设置一个或多个提醒
- `查看提醒`、`我的提醒`、`提醒列表` - 查看您设置的所有提醒
- `..删..提醒..` - 用自然语言删除指定的(或所有)提醒
##### 基础系统命令
- `info`、`帮助`、`指令` - 显示机器人的帮助信息
- `骂一下 @用户名` - 让机器人骂指定用户(仅群聊)
##### Perplexity AI 命令
- `ask 问题内容` - 使用 Perplexity AI 进行深度查询(需@机器人)
##### 消息管理命令
- `summary`、`/总结` - 总结群聊最近的消息(仅群聊)
- `clearmessages`、`/清除历史` - 从数据库中清除群聊的历史消息记录(仅群聊)
##### 天气和新闻工具
- `天气预报 城市名`、`预报 城市名` - 查询指定城市未来几天的天气预报
- `天气 城市名`、`温度 城市名` - 查询指定城市的当前天气
- `新闻` - 获取最新新闻
## 📋 项目结构
```
Bubbles-WechatAI/
├── ai_providers/ # AI 模块
│ ├── ai_name.py # AI 模型接口实现
│ └── ...
├── commands/ # 命令辅助模块(保留上下文、闲聊等遗留逻辑)
│ ├── context.py
│ ├── handlers.py
│ └── ...
├── function_calls/ # 标准 Function Call 架构
│ ├── handlers.py # 工具注册入口
│ ├── services/ # 业务逻辑封装
│ ├── router.py # 函数路由器
│ └── ...
├── data/ # 数据文件
├── function/ # 功能模块
│ ├── func_feature.py # 各种功能的具体实现
│ └── ...
├── config.yaml # 配置文件
└── ...
```
### ✨ 如何添加新功能
当前架构基于统一的 Function Call 体系,开发流程如下:
1. **定义参数模型**:在 `function_calls/models.py` 中添加 `BaseModel` 子类,描述工具所需字段。
2. **实现业务服务**:在 `function_calls/services/` 下编写纯函数,封装真实业务逻辑并返回文本描述。
3. **注册处理器**:在 `function_calls/handlers.py` 使用 `@tool_function` 装饰器注册工具,返回 `FunctionResult`。
4. **了解更多**:详见 `FUNCTION_CALL_USAGE.md`,其中记录了多轮函数调用流程与调试建议。
## 📄 许可证
本项目采用 Apache 2.0 许可证,详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
## 🙏 致谢
- [wcferry](https://github.com/lich0821/wcferry) - 提供微信机器人底层支持
- 所有贡献者和用户
## ❓ 常见问题
**Q: 如何获取群聊 ID**
A: 在群聊中发送一条消息,机器人日志会显示该消息的来源群聊 ID。
**Q: 如何添加新的 AI 模型?**
A: 在 `ai_providers` 目录下创建新的模型接口实现,然后在 `robot.py` 中注册该模型。
**Q: 出现 "AI 模型未响应" 错误怎么办?**
A: 检查相应 AI 模型的 API 密钥配置和网络连接,确保 API 可访问。
**Q: 机器人不回复消息怎么办?**
A: 检查 wcferry 服务是否正常运行,查看日志文件了解详细错误信息。
## 📞 联系方式
如有任何问题或建议,请通过以下方式联系我们:
- GitHub Issues: [提交问题](https://github.com/zippland/Bubbles/issues)
- Email: zylanjian@outlook.com
---
**注意**:本项目仅供学习和个人使用,请遵守微信使用条款,不要用于任何违反法律法规的活动。