一、茴香豆（个人微信/飞书）1. 茴香豆概述茴香豆 是一个基于 大语言模型（LLM） 的 AI 助手，专注于为个人和企业提供高效、智能的对话和任务处理服务。它支持在 微信 和 飞书 等平台上运行，帮助用户完成日常沟通、信息检索、任务管理等操作。
2. 核心功能智能对话：支持自然语言处理（NLP），能够理解并回应用户的提问。提供个性化的对话体验，适应不同用户的需求。任务管理：帮助用户创建、管理和提醒任务。支持与日历、待办事项等工具的集成。信息检索：快速从互联网或本地知识库中检索信息。支持实时数据查询（如天气、新闻、股票等）。自动化工作流：支持自动化脚本和流程，帮助用户简化重复性工作。可与第三方工具（如飞书、微信、Slack 等）集成。多平台支持：支持在 微信 和 飞书 等平台上运行。提供跨设备的无缝体验。3. 茴香豆的技术架构大语言模型（LLM）：基于先进的 LLM（如 DeepSeek、GPT 等），提供强大的自然语言理解和生成能力。支持上下文感知和多轮对话。知识库：内置丰富的知识库，涵盖常见问题和领域知识。支持动态更新和扩展。API 集成：提供开放的 API，支持与第三方工具和服务的集成。支持自定义插件和扩展。安全与隐私：采用端到端加密技术，确保用户数据的安全性和隐私性。支持权限管理和数据访问控制。4. 茴香豆的使用场景个人助手：帮助用户管理日程、提醒事项和任务。提供个性化的建议和信息查询服务。企业协作：在飞书等协作平台上，帮助团队管理项目、分配任务和沟通。支持自动化工作流，提高团队效率。客户支持：作为智能客服，自动回答客户问题。支持多语言和 24/7 全天候服务。教育与培训：提供知识问答和学习建议。支持在线考试和培训管理。5. 茴香豆的集成流程步骤 1：选择平台选择在 微信 或 飞书 上部署茴香豆。步骤 2：配置账号在微信或飞书开发者平台上创建应用，获取 API 密钥和权限。步骤 3：部署茴香豆使用茴香豆提供的 SDK 或 API，将 AI 助手集成到目标平台。示例：在飞书上部署茴香豆：from feishu import FeishuClientfrom huixiangdou import Assistant# 初始化飞书客户端feishu_client = FeishuClient(api_key="YOUR_API_KEY")# 初始化茴香豆助手assistant = Assistant(model="deepseek", knowledge_base="default")# 处理飞书消息def handle_message(message): response = assistant.generate_response(message.text) feishu_client.send_message(message.chat_id, response)# 启动消息监听feishu_client.start_listening(handle_message)步骤 4：测试与优化测试茴香豆的功能，确保其能够正确理解和回应用户请求。根据用户反馈优化对话模型和知识库。6. 茴香豆中配置 deepseek API步骤1：打开 deepseek 开放平台 申请 tokenhttps://platform.deepseek.com/api_keys
步骤2：修改 config.ini# config.ini[llm]enable_local = 0enable_remote = 1..[llm.server]..remote_type = "deepseek"remote_api_key = "YOUR-API-KEY"remote_llm_max_text_length = 16000remote_llm_model = "deepseek-chat"步骤3：运行python3 -m huixiangdou.main --standalone步骤4：效果
7. 总结茴香豆 是一个功能强大的 AI 助手，适用于个人和企业用户。通过集成大语言模型和多平台支持，茴香豆能够提供智能对话、任务管理和信息检索等服务。其灵活的架构和开放的 API 使其能够轻松扩展和定制。二、LangBot（QQ, 企微, 飞书）
1. LangBot 概述LangBot 是一个基于自然语言处理（NLP）技术的智能对话机器人，能够集成到多种即时通讯平台中，如 QQ、企业微信（企微）和飞书。它可以帮助用户自动处理常见问题、提供信息查询、执行任务自动化等，提升工作效率和用户体验。
2.主要功能：自动回复：根据用户输入的问题，自动提供相应的回答。任务自动化：执行一些简单的任务，如日程安排、会议提醒、数据查询等。多平台支持：支持 QQ、企业微信、飞书等多个平台，方便用户在不同场景下使用。自定义配置：可以根据企业或个人的需求，自定义机器人的回答逻辑和功能。数据分析：提供对话数据分析，帮助优化机器人的回答效果和用户体验。3.应用场景：企业内部沟通：在企业微信或飞书中，LangBot 可以作为员工的智能助手，帮助解答常见问题、提供内部信息查询等。客户服务：在 QQ 或企业微信中，LangBot 可以用于客户服务，自动回复客户的常见问题，减轻客服人员的工作负担。个人助手：在个人使用的 QQ 或飞书中，LangBot 可以帮助管理日程、提醒重要事项等。4.集成方式步骤 1：获取 DeepSeek 的 API 密钥注册 DeepSeek 账号并创建应用，获取 API 密钥（API Key）或其他认证信息。步骤 2：在 LangBot 中配置 API 调用在 LangBot 的后台或配置文件中，添加 DeepSeek 的 API 地址和认证信息。示例（Python 伪代码）：deepseek: api_url: "https://api.deepseek.com/v1/query" api_key: "your_api_key_here"步骤 3：编写调用逻辑在 LangBot 的代码或脚本中，编写调用 DeepSeek API 的逻辑。示例（Python 伪代码）：import requestsdef call_deepseek(query): url = "https://api.deepseek.com/v1/query" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "query": query } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) return response.json()# 在 LangBot 的对话逻辑中调用def handle_message(user_input): result = call_deepseek(user_input) return result["answer"]5.优势：高效便捷：自动化处理常见任务，减少人工干预。多平台兼容：支持多种主流通讯工具，适应不同用户需求。智能学习：通过机器学习不断优化回答效果，提升用户体验三、NoneBot（QQ, 飞书, Discord, TG, etc.）
NoneBot 简介框架特点：基于 Python 的异步框架（使用 asyncio）。插件化设计，易于扩展。支持多种聊天平台（通过适配器）。社区活跃，插件生态丰富。核心组件：NoneBot 核心：负责事件处理、插件管理和消息分发。适配器（Adapter）：用于连接不同的聊天平台（如 QQ、飞书、Discord 等）。插件（Plugin）：实现具体功能的模块。支持的平台NoneBot 通过适配器支持以下平台：
QQ：通过 go-cqhttp 或其他 QQ 机器人框架与 NoneBot 对接。支持群聊和私聊消息处理。飞书：使用飞书开放平台的 API，配置事件订阅和消息推送。Discord：通过 Discord 的 Bot API 实现消息收发。Telegram：使用 Telegram 的 Bot API 实现消息处理。其他平台：如 Slack、Kaiheila 等，可以通过自定义适配器支持。快速开始以下是一个简单的 NoneBot 项目搭建步骤：
1.安装 NoneBot使用 pip 安装 NoneBot：pip install nonebot22.创建项目使用 NoneBot 提供的脚手架工具创建项目：nb create按照提示选择模板和适配器（如 QQ、飞书等）。3.配置适配器在 pyproject.toml 或 .env 文件中配置适配器的参数。例如：QQ（使用 go-cqhttp）：[nonebot]drivers = ["fastapi"]host = "127.0.0.1"port = 8080[nonebot.adapters.cqhttp]ws_url = "ws://127.0.0.1:6700"飞书：[nonebot.adapters.feishu]app_id = "your_app_id"app_secret = "your_app_secret"4.编写插件在 plugins 目录下创建插件文件（如 hello.py）：
from nonebot.plugin import on_commandfrom nonebot.adapters import Messagefrom nonebot.params import CommandArghello = on_command("hello")@hello.handle()async def handle_hello(args: Message = CommandArg()): name = args.extract_plain_text() or "World" await hello.finish(f"Hello, {name}!")5.运行项目启动 NoneBot：
nb run平台集成指南1.QQ使用 go-cqhttp 作为 QQ 客户端。配置 go-cqhttp 的 config.yml，设置 WebSocket 或 HTTP 地址。在 NoneBot 中配置 cqhttp 适配器。2.飞书在飞书开放平台创建应用，获取 app_id 和 app_secret。配置事件订阅和消息推送。在 NoneBot 中配置 feishu 适配器。3.Discord在 Discord 开发者平台创建 Bot，获取 Token。在 NoneBot 中配置 discord 适配器：[nonebot.adapters.discord]token = "your_discord_bot_token"4.Telegram在 Telegram 中创建 Bot，获取 Token。在 NoneBot 中配置 telegram 适配器：[nonebot.adapters.telegram]token = "your_telegram_bot_token"插件开发NoneBot 的插件开发非常简单，以下是一个示例插件：
from nonebot.plugin import on_commandfrom nonebot.adapters import Messagefrom nonebot.params import CommandArgweather = on_command("weather")@weather.handle()async def handle_weather(args: Message = CommandArg()): city = args.extract_plain_text() if not city: await weather.finish("请输入城市名称！") # 调用天气 API await weather.finish(f"{city} 的天气是...")部署本地运行：直接使用 nb run 启动。Docker 部署：使用 Docker 容器化部署。云服务：部署到云服务器（如腾讯云、阿里云等）。集成 deepseek1.确认 DeepSeek 的功能和 API在集成之前，需要明确 DeepSeek 提供的功能及其 API 的使用方式。通常需要以下信息：
API 地址：DeepSeek 的接口 URL。认证方式：如 API Key、Token 等。请求参数：调用 API 时需要传递的参数。返回格式：API 返回的数据格式（通常是 JSON）。例如，假设 DeepSeek 提供了一个问答接口：
API 地址：https://api.deepseek.com/v1/query请求参数：{ "query": "用户输入的问题" }返回结果：{ "answer": "DeepSeek 返回的答案" }2. 在 NoneBot 中调用 DeepSeek API以下是如何在 NoneBot 中调用 DeepSeek API 的步骤。
步骤 1：安装依赖确保安装了 httpx 或 requests 库，用于发送 HTTP 请求：
pip install httpx步骤 2：编写调用 DeepSeek 的函数在 NoneBot 项目中创建一个工具函数，用于调用 DeepSeek API。例如：
import httpxasync def call_deepseek(query: str) -> str: url = "https://api.deepseek.com/v1/query" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY", "Content-Type": "application/json" } data = { "query": query } async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.post(url, json=data, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result.get("answer", "未找到答案") else: return "调用 DeepSeek API 失败"步骤 3：创建 NoneBot 插件在 plugins 目录下创建一个插件文件（如 deepseek_plugin.py），调用上述函数：
from nonebot.plugin import on_commandfrom nonebot.adapters import Messagefrom nonebot.params import CommandArgfrom .deepseek_tools import call_deepseek # 导入调用 DeepSeek 的函数deepseek = on_command("deepseek")@deepseek.handle()async def handle_deepseek(args: Message = CommandArg()): query = args.extract_plain_text() if not query: await deepseek.finish("请输入问题！") answer = await call_deepseek(query) await deepseek.finish(answer)3. 配置 DeepSeek API 密钥将 DeepSeek 的 API 密钥存储在环境变量或配置文件中，避免硬编码。
方法 1：使用环境变量在 .env 文件中添加：
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key_here在代码中读取：
import osapi_key = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")方法 2：使用 NoneBot 配置在 pyproject.toml 或 .env 文件中添加：
[nonebot]deepseek_api_key = "your_api_key_here"在代码中读取：
from nonebot import get_driverconfig = get_driver().configapi_key = config.deepseek_api_key4. 测试集成启动 NoneBot 并测试插件：
在 QQ、飞书或其他平台上发送消息：/deepseek 什么是人工智能？NoneBot 会调用 DeepSeek API 并返回结果：人工智能是模拟人类智能的技术……5. 优化与扩展缓存机制为了减少 API 调用次数，可以添加缓存功能（如使用 aiocache）：
from aiocache import cached@cached(ttl=60) # 缓存 60 秒async def call_deepseek(query: str) -> str: # 调用 DeepSeek API多轮对话结合 NoneBot 的会话管理功能，实现多轮对话：
from nonebot.params import Dependsfrom nonebot.matcher import Matcherasync def get_query(matcher: Matcher, args: Message = CommandArg()): return args.extract_plain_text()@deepseek.handle()async def handle_deepseek(query: str = Depends(get_query)): if not query: await deepseek.finish("请输入问题！") answer = await call_deepseek(query) await deepseek.finish(answer)错误处理添加错误处理逻辑，确保在 API 调用失败时提供友好的提示：
try: answer = await call_deepseek(query)except Exception as e: await deepseek.finish(f"调用 DeepSeek 失败：{str(e)}")6. 部署将集成 DeepSeek 的 NoneBot 部署到目标平台：
QQ：通过 go-cqhttp 部署。飞书：配置飞书开放平台的事件订阅和消息推送。Discord：配置 Discord Bot 的 Token。Telegram：配置 Telegram Bot 的 Token。7. 示例代码完整的插件代码示例：
from nonebot.plugin import on_commandfrom nonebot.adapters import Messagefrom nonebot.params import CommandArgimport httpximport osdeepseek = on_command("deepseek")async def call_deepseek(query: str) -> str: url = "https://api.deepseek.com/v1/query" headers = { "Authorization": f"Bearer {os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY')}", "Content-Type": "application/json" } data = { "query": query } async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.post(url, json=data, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result.get("answer", "未找到答案") else: return "调用 DeepSeek API 失败"@deepseek.handle()async def handle_deepseek(args: Message = CommandArg()): query = args.extract_plain_text() if not query: await deepseek.finish("请输入问题！") try: answer = await call_deepseek(query) await deepseek.finish(answer) except Exception as e: await deepseek.finish(f"调用 DeepSeek 失败：{str(e)}")社区资源官方文档：https://v2.nonebot.dev/GitHub 仓库：https://github.com/nonebot/nonebot2插件市场：https://nonebot.dev/store