mirror of
https://github.com/Zippland/Bubbles.git
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# 🫧 Bubbles - WechatAI 🫧
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*我叫 泡泡(Bubbles) - 一个致力于链接身边万物的个人助手*
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</div>
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<p align="center">
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<img src="https://img.shields.io/badge/版本-1.0.0-red" alt="版本"/>
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<img src="https://img.shields.io/badge/wcferry-39.5.1-blue" alt="wcferry"/>
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<img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.8+-green" alt="Python"/>
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<img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache2.0-yellow" alt="License"/>
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</p>
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> ✉️ 致来访者
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> 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)。
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>
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> 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。
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>
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>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。
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>
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> **这就是这个项目的初衷。**
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>
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> 玩得开心,
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>
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> Zylan
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>
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## 📝 项目简介
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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。
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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:
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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
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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
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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。
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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。
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已实现的操作详见 **如何添加新功能** 章节。
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## 案例演示
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#### 案例演示其一:使用自然语言设置提醒(命令路由)
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结构:
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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
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<img src="img_1.jpg" width="400"/>
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#### 案例演示其二:使用自然语言设置提醒(AI 智能路由)
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结构:
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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
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<img src="img_3.png" width="400"/>
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## ✨ 核心特性
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#### 🤖 灵活的模型配置
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- 支持为不同的群聊和私聊设置不同的 AI 模型和 system prompt
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- OpenAI (ChatGPT)
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- DeepSeek
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#### 🛠️ 双重路由系统
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- **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
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- **AI智能路由**:自然语言理解,无需记住特定命令格式
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- 支持自定义命令及参数
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- 预设 [多种实用和娱乐命令](#可用命令)
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#### 路由系统架构图
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```mermaid
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flowchart TD
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A[User Message] --> B[Message Preprocessing]
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B --> C{At Bot or Private Chat?}
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C -->|Yes| D[Command Router]
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C -->|No| E[Ignore Message]
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D --> F{Regex Match?}
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F -->|Yes| G[Execute Command Handler]
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F -->|No| H[AI Router]
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H --> I[AI Analyze Intent]
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I --> J{Function Match?}
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J -->|Yes| K[Call Function]
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J -->|No| L[Chat Mode]
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G --> M[Return Result]
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K --> M
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L --> N[AI Conversation]
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N --> M
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style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
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style D fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
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style H fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
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style M fill:#fbb,stroke:#333,stroke-width:2px
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```
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消息处理流程说明:
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1. **消息预处理**:系统接收用户消息,判断是否需要响应
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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
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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
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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
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### ⏰ 定时任务与提醒功能
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- 每日天气预报推送
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- 每日新闻资讯推送
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- 工作日报/周报/月报提醒
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- 个人自定义提醒系统(通过自然语言设置定时提醒)
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### 📊 对话管理
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- 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)
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- 智能消息总结功能
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- 处理各类微信消息(文本、图片、小程序、链接等)
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#### 🔧 实用工具
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- 自动接受好友请求并打招呼
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- 自动响应群聊和私聊消息
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## 🛠️ 安装指南
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#### 系统要求
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- Python 3.8 或更高版本
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- Windows 操作系统(wcferry 要求)
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- 微信 PC 版客户端
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- 云配置要求(如需):2vCPU 2GiB (经济型)
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#### 安装步骤
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1. **克隆仓库**
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```bash
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git clone https://github.com/zippland/Bubbles.git
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cd Bubbles
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```
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2. **创建并激活虚拟环境(可选但推荐)**
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```bash
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python -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate
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```
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3. **安装依赖**
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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4. **配置项目**
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```bash
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# 复制配置模板
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cp config.yaml.template config.yaml
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# 编辑配置文件,填入您的 API 密钥等信息
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notepad config.yaml
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```
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## ⚙️ 配置说明
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配置文件 `config.yaml` 包含以下主要部分:
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#### AI 模型配置
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每个 AI 模型都有自己的配置部分,例如:
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```yaml
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# ChatGPT 配置
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CHATGPT:
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key: "your-openai-api-key" # 填写你 ChatGPT 的 key
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api: "https://api.openai.com/v1"
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model: "gpt-4.1-mini" # 可选:gpt-4, gpt-3.5-turbo 等
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proxy: "http://127.0.0.1:7890" # 可选:如需代理请填写
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system_prompt: "你是一个有用的助手。"
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max_history_messages: 20 # 设置 ChatGPT 默认最多回顾 20 条历史消息
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```
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#### 群组/私聊模型映射
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您可以为不同的群聊或私聊指定不同的 AI 模型:
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```yaml
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# 群组模型配置
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GROUP_MODELS:
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# 默认模型 ID
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default: 1 # 1 代表 CHATGPT
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# 群聊模型映射
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mapping:
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- room_id: "12345678@chatroom" # 群聊 ID
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model: 1 # 1 代表 CHATGPT
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max_history: 30 # 回顾最近30条消息
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# 私聊模型映射
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private_mapping:
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- wxid: "wxid_abc123" # 用户 wxid
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model: 2 # 2 代表 Deepseek
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max_history: 50 # 回顾最近50条消息
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```
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#### 功能开关
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您可以启用或禁用各种功能:
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```yaml
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# 功能开关
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news_report # 每日新闻推送
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weather_report # 每日天气推送
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report_reminder # 日报周报月报提醒
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image_generation # AI生图
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perplexity # perplexity
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```
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## 🚀 使用方法
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#### 启动机器人
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```bash
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python main.py
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```
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#### 可用命令(命令路由系统)
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机器人支持多种命令,按功能分类如下:
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##### 提醒功能
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- `..提醒我..` - 用自然语言设置一个或多个提醒
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- `查看提醒`、`我的提醒`、`提醒列表` - 查看您设置的所有提醒
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- `..删..提醒..` - 用自然语言删除指定的(或所有)提醒
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##### 基础系统命令
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- `info`、`帮助`、`指令` - 显示机器人的帮助信息
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- `骂一下 @用户名` - 让机器人骂指定用户(仅群聊)
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##### Perplexity AI 命令
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- `ask 问题内容` - 使用 Perplexity AI 进行深度查询(需@机器人)
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##### 消息管理命令
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- `summary`、`/总结` - 总结群聊最近的消息(仅群聊)
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- `clearmessages`、`/清除历史` - 从数据库中清除群聊的历史消息记录(仅群聊)
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##### 天气和新闻工具
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- `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
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- `天气 城市名`、`温度 城市名` - 查询指定城市的当前天气
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- `新闻` - 获取最新新闻
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## 📋 项目结构
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```
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Bubbles-WechatAI/
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├── ai_providers/ # AI 模块
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│ ├── ai_name.py # AI 模型接口实现
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│ └── ...
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├── commands/ # 命令辅助模块(保留上下文、闲聊等遗留逻辑)
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│ ├── context.py
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│ ├── handlers.py
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│ └── ...
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├── function_calls/ # 标准 Function Call 架构
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│ ├── handlers.py # 工具注册入口
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│ ├── services/ # 业务逻辑封装
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│ ├── router.py # 函数路由器
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│ └── ...
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├── data/ # 数据文件
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│
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├── function/ # 功能模块
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│ ├── func_feature.py # 各种功能的具体实现
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│ └── ...
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├── config.yaml # 配置文件
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└── ...
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```
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### ✨ 如何添加新功能
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当前架构基于统一的 Function Call 体系,开发流程如下:
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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。
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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。
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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`。
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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。
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## 📄 许可证
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本项目采用 Apache 2.0 许可证,详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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## 🙏 致谢
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- [wcferry](https://github.com/lich0821/wcferry) - 提供微信机器人底层支持
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- 所有贡献者和用户
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## ❓ 常见问题
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**Q: 如何获取群聊 ID?**
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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。
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**Q: 如何添加新的 AI 模型?**
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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。
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**Q: 出现 "AI 模型未响应" 错误怎么办?**
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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。
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**Q: 机器人不回复消息怎么办?**
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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。
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## 📞 联系方式
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如有任何问题或建议,请通过以下方式联系我们:
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- GitHub Issues: [提交问题](https://github.com/zippland/Bubbles/issues)
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- Email: zylanjian@outlook.com
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**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。
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