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LangBot é uma plataforma open source de bots de mensagens instantâneas nativa para modelos de linguagem de grande porte (LLM), projetada para oferecer uma experiência pronta para uso no desenvolvimento de bots de IM. Ela conta com diversas funcionalidades de aplicações LLM, como Agent, RAG e MCP, é compatível com as principais plataformas globais de mensagens instantâneas, como Feishu, DingTalk, QQ, WeCom, Discord e Slack, e oferece uma ampla variedade de APIs para dar suporte ao desenvolvimento personalizado. Com o suporte dos serviços de API de modelos fornecidos pela JieKou.AI, o LangBot pode se conectar a modelos populares nacionais e internacionais, como Claude-sonnet-4-5, Gpt-5, Gpt-4o e Gemini-2.5-pro. Os usuários podem escolher conforme a necessidade, adaptando-se aos requisitos de chamada em diferentes cenários.

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Tutorial de configuração JieKou.AI × LangBot

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1. Obter API key

Acesse JieKou.AI, cadastre-se e faça login. Ao preencher o código de convite 【YGHNZ0】, você pode receber um bônus de cadastro de $2.

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（1）Obter a chave de API

Abra a página de gerenciamento 【API key】, clique no botão de adicionar, insira um nome personalizado para a chave e gere a chave de API.

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（2）Gerar e salvar a chave de API

!!Atenção: a chave é armazenada criptografada no servidor e não poderá ser visualizada novamente após a criação. Guarde a chave com segurança; caso a perca, será necessário excluí-la no console e criar uma nova chave.

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（3）Obter o 【ID do modelo】

IDs de modelo recomendados:
  • Claude-sonnet-4-5
  • Gpt-5
  • Gpt-4o
  • Gemini-2.5-pro
Outros IDs de modelo, contexto máximo e preços podem ser consultados na Praça de Modelos.

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2. Implantar e configurar o LangBot

Com Docker, é fácil implantar o LangBot no Windows, Mac e Linux. Antes da implantação, certifique-se de que Git, Docker e Docker Compose estejam instalados. Endereço do projeto: https://github.com/RockChinQ/LangBot

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（1）Implantar o LangBot via Docker

Clone este projeto com Git: 
git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
Inicie o contêiner: 
docker compose up
  • Se o seu host estiver localizado na China continental, você pode alterar https://github.com/langbot-app/LangBot no comando acima para https://gitcode.com/RockChinQ/LangBot para usar uma fonte de espelho local.
  • Se o seu host estiver localizado na China continental, considere alterar o nome da imagem no arquivo docker-compose.yaml para docker.langbot.app/langbot-public/rockchin/langbot:latest para usar a fonte de espelho que fornecemos.
  • Recomenda-se configurar um proxy para o contêiner Docker, a fim de garantir que o acesso à rede do LangBot durante a execução seja estável.

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（2）Criar o arquivo de configuração

Na primeira inicialização, será exibida uma mensagem solicitando a criação do arquivo de configuração. Continue seguindo as instruções do arquivo para configurar. O contêiner mapeará a porta 5300 para uso da WebUI. Você pode acessar http://127.0.0.1:5300 para visualizar a WebUI. Também serão mapeadas as portas 2280-2290 para conexões reversas de adaptadores de plataformas de mensagens que usam o protocolo OneBot.

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（3）Configurar o modelo de conversa

Abra o LangBot, clique em configuração de modelo e selecione Interface AI como provedor do modelo. Configure o modelo com as informações abaixo.
  • Nome do modelo: o nome do modelo necessário copiado do site oficial da JieKou.AI
  • Provedor do modelo: Interface AI
  • URL da solicitação: https://api.highwayapi.ai/openai
  • API Key: a chave salva do site oficial da JieKou.AI

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3. Conectar a uma plataforma

O LangBot oferece suporte à conexão do chatbot a plataformas como QQ, WeChat Official Account e Feishu. Tomando o DingTalk como exemplo, o tutorial de integração do LangBot é o seguinte.

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（1）Criar o robô

Acesse o console de desenvolvedor do DingTalk, faça login e entre na organização. Endereço: https://open-dev.dingtalk.com/ Clique em 【Desenvolvimento de aplicações】 na parte superior, selecione 【Criar aplicação】, preencha as informações básicas do robô e salve. Entre no painel do robô. Por exemplo, se tivermos um robô chamado langbot2, a página de gerenciamento dele será assim:

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（2）Configurar o robô

Selecione 【Adicionar capacidade da aplicação】 para adicionar a capacidade de robô à aplicação. Clique na guia 【Robô】 à esquerda, preencha as informações de configuração do robô, conclua as configurações básicas como nome, descrição e nome da mensagem e, após concluir a configuração, clique em publicar. Após a publicação ser bem-sucedida, clique em 【Gerenciamento de versões e publicação】 na parte inferior esquerda para configurar o número da versão e a descrição da versão da aplicação. Se for a primeira vez que você cria um robô, a área à direita estará vazia. É necessário clicar em 【Criar nova versão】, configurar as informações, definir o 【Escopo de visibilidade da aplicação】 e clicar em salvar. Em 【Assinatura de eventos】, selecione 【Modo Stream】. Não é necessário registrar um endereço de callback público. Clique em 【Credenciais e informações básicas】, registre o Client ID e o Client Secret, clique em Robô à esquerda e registre o RobotCode e o nome do robô. Depois de registrar os itens de configuração acima, preencha-os no formulário de configuração do robô no LangBot. Clique na lista de modelos da plataforma de cartões, copie o templateid correspondente vinculado e insira-o no id do modelo de cartão. Inicie o LangBot, edite o robô, vincule uma pipeline (inicialmente haverá uma pipeline ChatPipeline) e selecione DingTalk como plataforma. Edite a pipeline. Na configuração de recursos de AI, selecione o Agent integrado e escolha o modelo necessário que foi vinculado anteriormente.

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（3）Adicionar o robô

No DingTalk, pesquise o nome do robô que acabou de configurar e clique no robô para conversar com ele. Se quiser adicionar o robô a um grupo, clique em 【Gerenciamento do grupo】 no grupo do DingTalk, selecione 【Adicionar robô】 e pesquise o nome do robô para usá-lo no chat em grupo.