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。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，可接入网页、飞书、钉钉、企业微信应用、微信公众号中使用，7*24小时运行于你的个人电脑或服务器中。

📖能力介绍：CowAgent 2.0

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：

• ✅ 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
• ✅ 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，可集成到网页、飞书、钉钉、微信公众号、企业微信应用中使用
• ✅ 知识库： 集成企业知识库能力，让Agent成为专属数字员工，基于LinkAI平台实现

声明

1. 本项目遵循 MIT开源协议，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

演示

使用说明(Agent模式)：CowAgent介绍

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

社区

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企业服务

LinkAI 是面向企业和开发者的一站式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，支持一键接入主流平台并进行管理，支持SaaS、私有化部署等多种模式。

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：

🏷 更新日志

2026.02.03： 2.0.0版本，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。

2025.05.23： 1.7.6版本 优化web网页channel、新增 AgentMesh多智能体插件、百度语音合成优化、企微应用access_token获取优化、支持claude-4-sonnet和claude-4-opus模型

2025.04.11： 1.7.5版本 新增支持 wechatferry 协议、新增 deepseek 模型、新增支持腾讯云语音能力、新增支持 ModelScope 和 Gitee-AI API接口

2024.12.13： 1.7.4版本 新增 Gemini 2.0 模型、新增web channel、解决内存泄漏问题、解决 #reloadp 命令重载不生效问题

2024.10.31： 1.7.3版本 程序稳定性提升、数据库功能、Claude模型优化、linkai插件优化、离线通知

更多更新历史请查看: 更新日志

🚀 快速开始

项目提供了一键安装、配置、启动、管理程序的脚本，推荐使用脚本快速运行，也可以根据下文中的详细指引一步步安装运行。

在终端执行以下命令：

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

脚本使用说明：一键运行脚本

一、准备

1. 模型API

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。

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：GLM(glm-4.7)、MiniMAx(MiniMax-M2.1)、Qwen(qwen3-max)、Claude(claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-5、claude-sonnet-4-0)、Gemini(gemini-3-flash-preview、gemini-3-pro-preview)

同时支持使用 LinkAI平台 接口，可灵活切换 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi 等多种常用模型，并支持知识库、工作流、插件等Agent能力，参考 接口文档。

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。

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：

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

若遇到网络问题可使用国内仓库地址：https://gitee.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

(2) 安装核心依赖 (必选)：

pip3 install -r requirements.txt

(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：

pip3 install -r requirements-optional.txt

如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行后重试。

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：

  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）：

# config.json 文件内容示例
{
  "channel_type": "web",                                      # 接入渠道类型，默认为web，支持修改为:feishu,dingtalk,wechatcom_app,terminal,wechatmp,wechatmp_service
  "model": "MiniMax-M2.1",                                    # 模型名称
  "minimax_api_key": "",                                      # MiniMax API Key
  "zhipu_ai_api_key": "",                                     # 智谱GLM 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
  "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"
  "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平台接口
  "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
}

配置补充说明:

1. 语音配置

• 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）

2. 其他配置

• model: 模型名称，Agent模式下推荐使用 glm-4.7、MiniMax-M2.1、qwen3-max、claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-5、claude-sonnet-4-0、gemini-3-flash-preview、gemini-3-pro-preview，全部模型名称参考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。

5. LinkAI配置

• use_linkai: 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台，使用知识库、工作流、插件等能力, 参考接口文档
• linkai_api_key: LinkAI Api Key，可在 控制台 创建
• linkai_app_code: LinkAI 应用或工作流的code，选填，普通对话模式中使用。

注：全部配置项说明可在 config.py 文件中查看。

三、运行

1.本地运行

如果是个人计算机 本地运行，直接在项目根目录下执行：

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。

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。

2.服务器部署

在服务器中可使用 nohup 命令在后台运行程序：

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

执行后程序运行于服务器后台，可通过 ctrl+c 关闭日志，不会影响后台程序的运行。使用 ps -ef | grep app.py | grep -v grep 命令可查看运行于后台的进程，如果想要重新启动程序可以先 kill 掉对应的进程。 日志关闭后如果想要再次打开只需输入 tail -f nohup.out。

此外，项目的 scripts 目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。 运行后默认channel为web，通过可以通过修改配置文件进行切换。

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。

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 。

(1) 下载 docker-compose.yml 文件

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

下载完成后打开 docker-compose.yml 填写所需配置，例如 CHANNEL_TYPE、OPEN_AI_API_KEY 和等配置。

(2) 启动容器

在 docker-compose.yml 所在目录下执行以下命令启动容器：

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 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：

sudo docker logs -f chatgpt-on-wechat

(3) 插件使用

如果需要在docker容器中修改插件配置，可通过挂载的方式完成，将 插件配置文件 重命名为 config.json，放置于 docker-compose.yml 相同目录下，并在 docker-compose.yml 中的 chatgpt-on-wechat 部分下添加 volumes 映射:

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

注：使用docker方式部署的详细教程可以参考：docker部署CoW项目

模型说明

以下对所有可支持的模型的配置和使用方法进行说明，模型接口实现在项目的 models/ 目录下。

OpenAI

1. API Key创建：在 OpenAI平台 创建API Key

2. 填写配置

{
    "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: 与OpenAI接口的 model参数 一致，支持包括 o系列、gpt-5.2、gpt-5.1、gpt-4.1等系列模型
• 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 chatGPT

LinkAI

1. API Key创建：在 LinkAI平台 创建API Key

2. 填写配置

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

• use_linkai: 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台的智能体，使用知识库、工作流、数据库、MCP插件等丰富的Agent能力
• linkai_api_key: LinkAI平台的API Key，可在 控制台 中创建
• linkai_app_code: LinkAI智能体 (应用或工作流) 的code，选填，普通对话模式可用。智能体创建可参考 说明文档
• model: model字段填写空则直接使用智能体的模型，可在平台中灵活切换，模型列表中的全部模型均可使用

MiniMax

方式一：官方接入，配置如下(推荐)：

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

• model: 可填写 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 创建

方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下：

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

• bot_type: OpenAI兼容方式
• model: 可填 MiniMax-M2.1、MiniMax-M2.1-lightning、MiniMax-M2，参考API文档
• open_ai_api_base: MiniMax平台API的 BASE URL
• open_ai_api_key: MiniMax平台的API-KEY

智谱AI (GLM)

方式一：官方接入，配置如下(推荐)：

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

• model: 可填 glm-4.7、glm-4-plus、glm-4-flash、glm-4-air、glm-4-airx、glm-4-long 等, 参考 glm-4系列模型编码
• zhipu_ai_api_key: 智谱AI平台的 API KEY，在 控制台 创建

方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下：

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

• bot_type: OpenAI兼容方式
• model: 可填 glm-4.7、glm-4.6、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

通义千问 (Qwen)

方式一：官方SDK接入，配置如下(推荐)：

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

• model: 可填写 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 ，在 控制台 创建

方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下：

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

• bot_type: OpenAI兼容方式
• model: 支持官方所有模型，参考模型列表
• open_ai_api_base: 通义千问API的 BASE URL
• open_ai_api_key: 通义千问的 API-KEY

Claude

1. API Key创建：在 Claude控制台 创建API Key

2. 填写配置

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

• model: 参考 官方模型ID ，支持 claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-5、claude-sonnet-4-0、claude-opus-4-0、claude-3-5-sonnet-latest 等

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

1. API Key创建：在 DeepSeek平台 创建API Key

2. 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兼容方式
• model: 可填 deepseek-chat、deepseek-reasoner，分别对应的是 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兼容方式接入，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兼容方式
• 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

1. API Key创建：在 Azure平台 创建API Key

2. 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版本以及以上参数可以在部署的 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兼容方式接入，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兼容方式
• 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 的说明

方式二：OpenAI兼容方式接入，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 ，因模型而已

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 或者 port 替换为实际的值

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：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，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。

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