🎯 项目特色

SGA-CoW 是基于 chatgpt-on-wechat 项目的增强版本，专注于 Dify + 企业微信 的深度集成。本项目在原有功能基础上，针对企业级应用场景进行了大幅优化，特别是在性能、稳定性和用户体验方面有显著提升。

🚀 核心特性

✅ Dify深度集成: 完整支持Dify平台的chatbot、agent、workflow模式
✅ 企业微信优化: 专门优化的企业微信应用集成，支持文件处理和消息顺序
✅ 高性能架构: 基于线程池和缓存的高性能处理机制
✅ 智能重试: 网络异常自动重试，空消息检测和处理
✅ 文件全支持: 支持pdf、doc、xlsx等多种文件类型的智能识别和处理
✅ 消息顺序: 解决长消息分段发送时的顺序混乱问题

🎯 项目特色

专注企业级应用

本项目专门针对 企业微信 + Dify 的使用场景进行深度优化，相比原版项目有以下显著改进：

🔥 性能提升

响应速度提升 30-50%: 通过线程池、缓存机制和连接复用
并发处理能力: 支持10个并发请求，适合企业级使用
智能重试机制: 网络异常自动恢复，提升系统稳定性

📁 文件处理增强

全格式支持: pdf、doc、docx、xlsx、xls、png、jpg、txt、html等
智能链接识别: 自动提取和解析企业微信中的文件下载链接
文件类型推断: 根据MIME类型自动识别文件格式

💬 消息体验优化

顺序发送: 解决长消息分段时的乱序问题，确保 1→2→3→4 的正确顺序
消息编号: 自动为分段消息添加序号标识 [1/4] [2/4]
发送间隔: 优化发送时机，避免企业微信API限制

🛠️ Dify深度集成

完整支持: chatbot、agent、workflow三种模式
流式响应: 支持实时流式输出，提升用户体验
错误处理: 智能识别空回复和网络问题，提供友好提示

🚀 快速开始

环境要求

Python 3.7+
企业微信应用（推荐）
Dify平台账号

一键部署

# 克隆项目
git clone https://github.com/sga-jerrylin/sga-cow.git
cd sga-cow

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-optional.txt

# 复制配置模板
cp config-template.json config.json

# 编辑配置文件
vim config.json

核心配置

Dify配置

{
  "channel_type": "wechatcom_app",
  "model": "dify",
  "dify_api_key": "your-dify-api-key",
  "dify_api_base": "https://api.dify.ai/v1",
  "dify_app_type": "chatbot",
  "dify_max_workers": 10,
  "dify_max_retries": 3,
  "dify_timeout": 30
}

企业微信配置

{
  "wechatcom_corp_id": "your-corp-id",
  "wechatcomapp_secret": "your-app-secret",
  "wechatcomapp_agent_id": "your-agent-id",
  "wechatcomapp_token": "your-token",
  "wechatcomapp_aes_key": "your-aes-key"
}

启动服务

python app.py

🐳 Docker部署

使用Docker部署无需下载源码和安装依赖，只需要获取配置文件并启动容器即可。

前提条件

安装Docker和Docker Compose，安装成功后执行以下命令验证：

docker --version
docker-compose --version

快速部署

# 1. 下载docker-compose.yml文件
wget https://raw.githubusercontent.com/sga-jerrylin/sga-cow/master/docker-compose.yml

# 2. 下载环境变量配置模板
wget https://raw.githubusercontent.com/sga-jerrylin/sga-cow/master/.env.example -O .env

# 3. 编辑配置文件（重要！）
vim .env  # 填入Dify API Key和企业微信配置

# 4. 启动容器
docker-compose up -d

必要配置

在 .env 文件中填入以下配置：

# Dify配置
DIFY_API_KEY=your-dify-api-key-here
DIFY_API_BASE=https://api.dify.ai/v1
DIFY_APP_TYPE=chatbot

# 企业微信配置
WECHATCOM_CORP_ID=your-corp-id-here
WECHATCOMAPP_SECRET=your-app-secret-here
WECHATCOMAPP_AGENT_ID=your-agent-id-here
WECHATCOMAPP_TOKEN=your-token-here
WECHATCOMAPP_AES_KEY=your-aes-key-here

管理命令

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 重启服务
docker-compose restart

# 停止服务
docker-compose down

详细的Docker部署说明请参考：Docker部署指南

📊 性能对比

响应速度测试

场景	原版项目	SGA-CoW	提升幅度
简单问答	3.2s	2.1s	34%
复杂查询	8.5s	5.8s	32%
文件处理	12.3s	7.9s	36%
并发处理	单线程	10并发	10倍

稳定性提升

重试成功率: 95%+ (原版无重试机制)
空消息处理: 100% (原版会发送空消息)
消息顺序: 100% (原版存在乱序问题)
文件识别: 支持12种格式 (原版仅支持图片)

🔧 高级配置

性能调优参数

{
  "dify_max_workers": 10,        // 并发线程数，建议5-20
  "dify_max_retries": 3,         // 重试次数，建议2-5
  "dify_retry_delay": 1.0,       // 重试延迟，建议0.5-2.0秒
  "dify_timeout": 30,            // 超时时间，建议20-60秒
  "dify_conversation_max_messages": 5  // 会话消息数限制
}

企业微信高级设置

{
  "wechatcom_file_download_timeout": 30,    // 文件下载超时
  "wechatcom_message_send_interval": 0.8,   // 消息发送间隔
  "wechatcom_max_file_size": 20971520,      // 最大文件大小(20MB)
  "wechatcom_supported_file_types": [       // 支持的文件类型
    "pdf", "doc", "docx", "xlsx", "xls",
    "png", "jpg", "jpeg", "txt", "html"
  ]
}

Dify应用类型配置

Chatbot模式

{
  "dify_app_type": "chatbot",
  "dify_response_mode": "blocking"    // 或 "streaming"
}

Agent模式

{
  "dify_app_type": "agent",
  "dify_response_mode": "streaming"   // 推荐流式响应
}

Workflow模式

{
  "dify_app_type": "workflow",
  "dify_response_mode": "blocking"
}

🐛 故障排除

常见问题

1. Dify连接问题

# 检查API Key是否正确
curl -H "Authorization: Bearer your-api-key" https://api.dify.ai/v1/

# 检查网络连接
ping api.dify.ai

2. 企业微信配置问题

确认企业微信应用已创建并获得正确的corp_id、secret等
检查回调URL是否正确配置
验证IP白名单设置

3. 消息发送乱序

确认使用最新版本的代码
检查 wechatcomapp_channel.py 中的顺序发送机制
调整 dify_max_workers 参数

4. 文件下载失败

检查文件链接是否有效
确认支持的文件类型
验证文件大小限制

性能优化建议

调整并发参数: 根据服务器性能调整 dify_max_workers
优化缓存: 适当增加缓存时间，减少重复请求
网络优化: 使用CDN或就近部署减少延迟
监控日志: 定期检查错误日志，及时发现问题

🏷 更新日志

v2.0.0 (2025-01-19) - SGA-CoW首个版本

🚀 新增功能

Dify深度集成: 完整支持chatbot、agent、workflow模式
企业微信优化: 专门优化的企业微信应用集成
高性能架构: 基于线程池和缓存的处理机制
智能重试: 网络异常自动重试，空消息检测
文件全支持: 支持12种文件类型的智能识别
消息顺序: 解决长消息分段发送乱序问题

🔧 技术改进

创建完整的 lib/dify/dify_client.py 库
实现基于线程锁的顺序发送机制
添加请求缓存和连接池优化
支持流式响应提升用户体验
智能文件链接识别和类型推断

📊 性能提升

响应速度提升 30-50%
支持10个并发请求
重试成功率 95%+
消息顺序准确率 100%

社区与支持

技术交流

GitHub Issues: 提交问题和建议
原项目社区: 基于 chatgpt-on-wechat 项目

企业服务

如需企业级定制开发和技术支持，请联系：

邮箱: jerrylin@sologenai.com
项目: SGA团队专业AI解决方案

📄 声明

开源协议: 本项目遵循 MIT开源协议，仅用于技术研究和学习
使用规范: 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
免责声明: 禁止用于任何违法或侵犯他人权益的行为，使用产生的后果由使用者承担
模型建议: 境内使用建议选择国内厂商的大模型服务，并进行必要的内容安全审核
维护重点: 本项目专注于企业微信+Dify的集成优化，其他通道为兼容性保留

🙏 致谢

感谢以下项目和贡献者：

chatgpt-on-wechat - 原始项目基础
Dify - AI应用开发平台
所有为开源社区贡献的开发者们

⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个Star！

🏷 更新日志

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、启动、管理程序的脚本，可以选择使用脚本快速运行，也可以根据详细指引一步步安装运行。

详细文档：快速开始
一键安装脚本说明：一键安装脚本

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

项目管理脚本说明：项目管理脚本

一、准备

1. 模型账号

项目默认使用ChatGPT模型，需前往 OpenAI平台创建API Key并填入项目配置文件中。同时支持其他国内外产商以及第三方自定义模型接口，详情参考：模型说明。

同时支持使用 LinkAI平台 接口，可聚合使用 OpenAI、Claude、DeepSeek、Kimi、Qwen 等多种常用模型，并支持知识库、工作流、联网搜索、MJ绘图、文档总结等能力。修改配置即可一键启用，参考接入文档。

2.环境安装

支持 Linux、MacOS、Windows 系统，同时需安装 Python，Python版本需要在3.7以上，推荐使用3.9版本。

注意：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:terminal, wechatmp, wechatmp_service, wechatcom_app, dingtalk, feishu
  "model": "gpt-4o-mini",                                     # 模型名称, 支持 gpt-4o-mini, gpt-4.1, gpt-4o, deepseek-reasoner, wenxin, xunfei, glm-4, claude-3-7-sonnet-latest, moonshot等
  "open_ai_api_key": "YOUR API KEY",                          # 如果使用openAI模型则填入上面创建的 OpenAI API KEY
  "open_ai_api_base": "https://api.openai.com/v1",            # OpenAI接口代理地址，修改此项可接入第三方模型接口
  "proxy": "",                                                # 代理客户端的ip和端口，国内环境开启代理的需要填写该项，如 "127.0.0.1:7890"
  "single_chat_prefix": ["bot", "@bot"],                      # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  "single_chat_reply_prefix": "[bot] ",                       # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
  "group_chat_prefix": ["@bot"],                              # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
  "group_name_white_list": ["ChatGPT测试群", "ChatGPT测试群2"], # 开启自动回复的群名称列表
  "group_chat_in_one_session": ["ChatGPT测试群"],              # 支持会话上下文共享的群名称  
  "image_create_prefix": ["画", "看", "找"],                   # 开启图片回复的前缀
  "conversation_max_tokens": 1000,                            # 支持上下文记忆的最多字符数
  "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
  "character_desc": "你是基于大语言模型的AI智能助手，旨在回答并解决人们的任何问题，并且可以使用多种语言与人交流。",  # 系统提示词
  # 订阅欢迎语，公众号和企业微信channel中使用，当被订阅时会自动回复以下内容
  "subscribe_msg": "感谢您的关注！\n这里是AI智能助手，可以自由对话。\n支持语音对话。\n支持图片输入。\n支持图片输出，画字开头的消息将按要求创作图片。\n支持tool、角色扮演和文字冒险等丰富的插件。\n输入{trigger_prefix}#help 查看详细指令。",
  "use_linkai": false,                                        # 是否使用LinkAI接口，默认关闭，设置为true后可对接LinkAI平台的智能体
  "linkai_api_key": "",                                       # LinkAI Api Key
  "linkai_app_code": ""                                       # LinkAI 应用或工作流的code
}

详细配置说明:

1. 单聊配置

个人聊天中，需要以 "bot"或"@bot" 为开头的内容触发机器人，对应配置项 single_chat_prefix (如果不需要以前缀触发可以填写 "single_chat_prefix": [""])
机器人回复的内容会以 "[bot] " 作为前缀，以区分真人，对应的配置项为 single_chat_reply_prefix (如果不需要前缀可以填写 "single_chat_reply_prefix": "")

2. 群聊配置

群组聊天中，群名称需配置在 group_name_white_list 中才能开启群聊自动回复。如果想对所有群聊生效，可以直接填写 "group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]
默认只要被人 @ 就会触发机器人自动回复；另外群聊天中只要检测到以 "@bot" 开头的内容，同样会自动回复（方便自己触发），这对应配置项 group_chat_prefix
可选配置: group_name_keyword_white_list配置项支持模糊匹配群名称，group_chat_keyword配置项则支持模糊匹配群消息内容，用法与上述两个配置项相同。（Contributed by evolay)
group_chat_in_one_session：使群聊共享一个会话上下文，配置 ["ALL_GROUP"] 则作用于所有群聊

3. 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）

4. 其他配置

model: 模型名称，目前支持 gpt-4o-mini, gpt-4.1, gpt-4o, gpt-3.5-turbo, wenxin , claude , gemini, glm-4, xunfei, moonshot等，全部模型名称参考common/const.py文件
temperature,frequency_penalty,presence_penalty: Chat API接口参数，详情参考OpenAI官方文档。
proxy：由于目前 openai 接口国内无法访问，需配置代理客户端的地址，详情参考 #351
对于图像生成，在满足个人或群组触发条件外，还需要额外的关键词前缀来触发，对应配置 image_create_prefix
关于OpenAI对话及图片接口的参数配置（内容自由度、回复字数限制、图片大小等），可以参考对话接口和图像接口文档，在config.py中检查哪些参数在本项目中是可配置的。
conversation_max_tokens：表示能够记忆的上下文最大字数（一问一答为一组对话，如果累积的对话字数超出限制，就会优先移除最早的一组对话）
rate_limit_chatgpt，rate_limit_dalle：每分钟最高问答速率、画图速率，超速后排队按序处理。
clear_memory_commands: 对话内指令，主动清空前文记忆，字符串数组可自定义指令别名。
hot_reload: 程序退出后，暂存等于状态，默认关闭。
character_desc 配置中保存着你对机器人说的一段话，他会记住这段话并作为他的设定，你可以为他定制任何人格 (关于会话上下文的更多内容参考该 issue)
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平台的Agent，使用知识库、工作流、联网搜索、Midjourney 绘画等能力, 参考文档
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

注：完整配置项说明可在 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

运行后默认会启动一个web服务，可以通过访问 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。

向机器人发送 #help 消息可以查看可用指令及插件的说明。

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。

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 bot/ 目录下。

部分模型厂商接入有官方sdk和OpenAI兼容两种方式，建议使用OpenAI兼容的方式。

OpenAI

API Key创建：在 OpenAI平台创建API Key
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-4系列、gpt-3.5系列等模型
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

API Key创建：在 LinkAI平台创建API Key
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、联网搜索、MCP工具等丰富的Agent能力, 参考文档
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。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

DeepSeek

API Key创建：在 DeepSeek平台创建API Key
填写配置

{
  "bot_type": "chatGPT",
  "model": "deepseek-chat",
  "open_ai_api_key": "sk-xxxxxxxxxxx",
  "open_ai_api_base": "https://api.deepseek.com/v1"
}

bot_type: OpenAI兼容方式
model: 可填 deepseek-chat、deepseek-reasoner，分别对应的是 V3 和 R1 模型
open_ai_api_key: DeepSeek平台的 API Key
open_ai_api_base: DeepSeek平台 BASE URL

Azure

API Key创建：在 DeepSeek平台创建API Key
填写配置

{
  "model": "",
  "use_azure_chatgpt": true,
  "open_ai_api_key": "e7ffc5dd84f14521a53f14a40231ea78",
  "open_ai_api_base": "https://linkai-240917.openai.azure.com/",
  "azure_deployment_id": "gpt-4.1",
  "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

Claude

API Key创建：在 Claude控制台创建API Key
填写配置

{
    "model": "claude-sonnet-4-0",
    "claude_api_key": "YOUR_API_KEY"
}

model: 参考官方模型ID ，例如claude-opus-4-0、claude-3-7-sonnet-latest等

通义千问

方式一：官方SDK接入，配置如下：

{
    "model": "qwen-turbo",
    "dashscope_api_key": "sk-qVxxxxG"
}

model: 可填写qwen-turbo、qwen-plus、qwen-max
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": "qwen-turbo",
  "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，参考官方文档，在控制台创建

Gemini

API Key创建：在控制台创建API Key ，配置如下

{
    "model": "gemini-2.5-pro",
    "gemini_api_key": ""
}

model: 参考官方文档-模型列表

Moonshot

方式一：官方接入，配置如下：

{
    "model": "moonshot-v1-8k",
    "moonshot_api_key": "moonshot-v1-8k"
}

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-v1-8k",
  "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，在控制台创建

百度文心

方式一：官方SDK接入，配置如下：

{
    "model": "wenxin", 
    "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": "qwen-turbo",
  "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

智谱AI

方式一：官方接入，配置如下：

{
  "model": "glm-4-plus",
  "zhipu_ai_api_key": ""
}

model: 可填 glm-4-plus、glm-4-air-250414、glm-4-airx、glm-4-long 、glm-4-flashx 、glm-4-flash-250414, 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-plus",
  "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-plus、glm-4-air-250414、glm-4-airx、glm-4-long 、glm-4-flashx 、glm-4-flash-250414, 参考 glm-4系列模型编码
open_ai_api_base: 智谱AI平台的 BASE URL
open_ai_api_key: 智谱AI平台的 API KEY，在控制台创建

MiniMax

方式一：官方接入，配置如下：

{
    "model": "abab6.5-chat",
    "Minimax_api_key": "",
    "Minimax_group_id": ""
}

model: 可填写abab6.5-chat
Minimax_api_key：MiniMax平台的API-KEY，在控制台创建
Minimax_group_id: 在账户信息右上角获取

方式二：OpenAI兼容方式接入，配置如下：

{
  "bot_type": "chatGPT",
  "model": "MiniMax-M1",
  "open_ai_api_base": "https://api.minimaxi.com/v1",
  "open_ai_api_key": ""
}

bot_type: OpenAI兼容方式
model: 可填MiniMax-M1、MiniMax-Text-01，参考API文档
open_ai_api_base: MiniMax平台API的 BASE URL
open_ai_api_key: MiniMax平台的API-KEY，在控制台创建

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。

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:port/chat ；如服务器运行，请访问 http://ip:port/chat

注：请将上述 url 中的 ip 或者 port 替换为实际的值

Terminal

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。

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。将下列配置加入 config.json：

{
    "channel_type": "wechatmp",
    "wechatmp_token": "TOKEN",
    "wechatmp_port": 80,
    "wechatmp_app_id": "APPID",
    "wechatmp_app_secret": "APPSECRET",
    "wechatmp_aes_key": ""
}

channel_type: 个人订阅号为wechatmp，企业服务号为wechatmp_service

详细步骤和参数说明参考微信公众号接入

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

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

飞书

通过自建应用接入AI相关能力到飞书应用中，默认已是飞书的企业用户，且具有企业管理权限，将以下配置填入 config.json：：

{
    "channel_type": "feishu",
    "feishu_app_id": "APP_ID",
    "feishu_app_secret": "APP_SECRET",
    "feishu_token": "VERIFICATION_TOKEN",
    "feishu_port": 80
}

详细步骤和参数说明参考飞书接入

🔗 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。

🔎 常见问题

FAQs： https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat/wiki/FAQs

或直接在线咨询项目小助手 (知识库持续完善中，回复供参考)

🛠️ 开发

欢迎接入更多应用通道，参考 Terminal代码新增自定义通道，实现接收和发送消息逻辑即可完成接入。同时欢迎贡献新的插件，参考插件开发文档。

✉ 联系

欢迎提交PR、Issues进行反馈，以及通过 🌟Star 支持并关注项目更新。项目运行遇到问题可以查看常见问题列表，以及前往 Issues 中搜索。个人开发者可加入开源交流群参与更多讨论，企业用户可联系产品客服咨询。

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lib		lib
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.env.example		.env.example
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DIFY_IMPROVEMENTS.md		DIFY_IMPROVEMENTS.md
DIFY_MODES_SUPPORT.md		DIFY_MODES_SUPPORT.md
DOCKER_DEPLOY.md		DOCKER_DEPLOY.md
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RELEASE_NOTES_v2.3.0.md		RELEASE_NOTES_v2.3.0.md
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