Перейти к основному содержанию
LangBot — это открытая платформа IM-ботов, нативная для больших языковых моделей (LLM), предназначенная для предоставления готового к использованию опыта разработки IM-ботов. Она обладает различными возможностями LLM-приложений, такими как Agent, RAG, MCP, поддерживает ведущие мировые платформы мгновенных сообщений, включая Feishu, DingTalk, QQ, WeCom, Discord, Slack, а также предоставляет богатые API-интерфейсы для пользовательской разработки. Благодаря сервисам модельных API, предоставляемым JieKou.AI, LangBot может подключаться к ведущим отечественным и зарубежным моделям, таким как Claude-sonnet-4-5, Gpt-5, Gpt-4o, Gemini-2.5-pro. Пользователи могут выбирать модели по мере необходимости, адаптируя вызовы к различным сценариям.

​
Руководство по настройке JieKou.AI × LangBot

​
1. Получение API key

Перейдите на JieKou.AI, зарегистрируйтесь и войдите в аккаунт. Введите пригласительный код【YGHNZ0】, чтобы получить $2 бонуса за регистрацию.

​
（1）Получение API-ключа

Откройте страницу управления【API key】, нажмите кнопку добавления, введите пользовательское имя ключа и сгенерируйте API-ключ.

​
（2）Создание и сохранение API-ключа

!!Внимание: ключ хранится на сервере в зашифрованном виде, после создания его невозможно просмотреть повторно. Пожалуйста, надежно сохраните ключ; если он будет утерян, необходимо удалить его в консоли и создать новый ключ.

​
（3）Получение【модель ID】

Рекомендуемые модель ID:
  • Claude-sonnet-4-5
  • Gpt-5
  • Gpt-4o
  • Gemini-2.5-pro
Другие модель ID, максимальный контекст и цены можно посмотреть в модельной витрине.

​
2. Развертывание и настройка LangBot

С помощью Docker можно удобно развернуть LangBot на Windows, Mac и Linux. Перед развертыванием убедитесь, что Git, Docker и Docker Compose уже установлены. Адрес проекта: https://github.com/RockChinQ/LangBot

​
（1）Развертывание LangBot через Docker

Клонируйте этот проект с помощью Git: 
git clone https://github.com/langbot-app/LangBot
cd LangBot/docker
Запустите контейнер: 
docker compose up
  • Если ваш хост находится в материковом Китае, можно заменить https://github.com/langbot-app/LangBot в команде выше на https://gitcode.com/RockChinQ/LangBot, чтобы использовать локальный зеркальный источник.
  • Если ваш хост находится в материковом Китае, можно рассмотреть замену имени образа в файле docker-compose.yaml на docker.langbot.app/langbot-public/rockchin/langbot:latest, чтобы использовать предоставленный нами зеркальный источник.
  • Рекомендуется настроить прокси для Docker-контейнера, чтобы обеспечить стабильный сетевой доступ LangBot во время работы.

​
（2）Создание файла конфигурации

При первом запуске будет выведено提示 о создании файла конфигурации; продолжайте настройку в соответствии с файлом. Контейнер сопоставит порт 5300 для использования WebUI. Вы можете открыть http://127.0.0.1:5300, чтобы просмотреть WebUI. Также будут сопоставлены порты 2280-2290 для обратного подключения адаптеров платформ сообщений, использующих протокол OneBot.

​
（3）Настройка диалоговой модели

Откройте LangBot, нажмите конфигурацию модели, в качестве поставщика модели выберите Interface AI. Настройте модель согласно следующей информации.
  • Имя модели: нужное имя модели, скопированное с официального сайта JieKou.AI
  • Поставщик модели: Interface AI
  • URL запроса: https://api.highwayapi.ai/openai
  • API Key: ключ, сохраненный с официального сайта JieKou.AI

​
3. Подключение платформы

LangBot поддерживает подключение чат-бота к таким платформам, как QQ, WeChat Official Account, Feishu и другим. Ниже приведена инструкция подключения LangBot на примере DingTalk.

​
（1）Создание бота

Перейдите в панель разработчика DingTalk, войдите в аккаунт и перейдите в организацию. Адрес: https://open-dev.dingtalk.com/ Нажмите【Разработка приложений】вверху, выберите【Создать приложение】, заполните базовую информацию о боте и сохраните. Перейдите в后台 бота. Например, если у нас есть бот langbot2, его страница управления выглядит так:

​
（2）Настройка бота

Выберите【Добавить возможности приложения】, чтобы добавить приложению возможность бота. Нажмите вкладку【Бот】слева, заполните информацию конфигурации бота, выполните базовую настройку имени, описания, имени сообщения и других параметров. После завершения настройки нажмите опубликовать. После успешной публикации нажмите【Управление версиями и публикация】в самом низу слева, настройте номер версии приложения и описание версии. Если бот создается впервые, справа будет пусто; необходимо нажать【Создать новую версию】, задать информацию, затем настроить【Область видимости приложения】и нажать сохранить. В【Подписка на события】выберите【Stream mode】, регистрировать публичный callback-адрес не нужно. Нажмите【Учетные данные и базовая информация】, запишите Client ID и Client Secret, затем нажмите слева бот и запишите RobotCode и имя бота. После записи указанных выше параметров конфигурации внесите их в форму настройки бота LangBot. Нажмите карточная платформа, в списке шаблонов скопируйте соответствующий привязанный templateid и вставьте его в card template id. Запустите LangBot, отредактируйте бота, привяжите pipeline (изначально будет один pipeline ChatPipeline), в качестве платформы выберите DingTalk. Отредактируйте pipeline, в конфигурации возможностей AI выберите встроенный Agent и выберите ранее привязанную нужную модель.

​
（3）Добавление бота

В DingTalk найдите имя только что настроенного бота, нажмите на бота, и вы сможете общаться с ним. Если вы хотите добавить бота в группу, можно нажать【Управление группой】в группе DingTalk, выбрать【Добавить бота】, затем найти имя бота — после этого его можно будет использовать в групповом чате.