> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.jiekou.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # LangBot 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](https://jiekou.vip/), 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](https://jiekou.vip/models-console/library). ## 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](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](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](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/](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](https://open-dev.dingtalk.com/fe/card?spm=ding_open_doc.document.0.0.33cf2281L0fXsV), 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.