本项目为 chatgpt-on-wechat下游分支
额外对接了LLMOps平台 Dify，支持Dify智能助手模型，调用工具和知识库，支持Dify工作流。
Dify接入微信生态的详细教程请查看文章 手摸手教你把 Dify 接入微信生态
如果我的项目对您有帮助请点一个star吧~
基本的dify workflow api支持
目前Dify已经测试过的通道如下：
- 个人微信
- 企业微信应用
- 企业服务公众号
- 企业微信个人号(仅windows系统)
- 个人订阅公众号 待测试
- 企业微信客服 待测试
- 钉钉 待测试
- 飞书 待测试
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| 添加我的微信拉你进交流群 | 开源不易，感谢打赏🎉 |
- 有封号风险，请使用企业微信小号测试
- 在登录旧版本的企业微信时可能会出现企业微信版本过低，无法登录情况，参考issue1525，请尝试更换其他企业微信号重试
参考手摸手教你把 Dify 接入微信生态，下载本项目，安装python依赖
由于ntwork的安装源不是很稳定，可以下载对应的whl文件，使用whl文件离线安装ntwork
首先需要查看你的python版本，在命令行中输入python查看版本信息，然后在ntwork-whl目录下找到对应的whl文件，运行pip install xx.whl安装ntwork依赖，注意"xx.whl"更换为whl文件的实际路径。
例如我的python版本信息为
"Python 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]"
可以看到python版本是3.8.5，并且是AMD64，所以对应的whl文件为ntwork-0.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl，需要执行如下命令安装
pip install your-path/ntwork-0.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl我们在项目根目录创建名为config.json的文件，文件内容如下，请根据教程参考手摸手教你把 Dify 接入微信生态获取dify_api_base、dify_api_key、dify_app_type信息，注意channel_type填写为 wework
{
"dify_api_base": "https://api.dify.ai/v1",
"dify_api_key": "app-xxx",
"dify_app_type": "chatbot",
"channel_type": "wework",
"model": "dify",
"single_chat_prefix": [""],
"single_chat_reply_prefix": "",
"group_chat_prefix": ["@bot"],
"group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]
}务必提前在电脑扫码登录企业微信
运行如下命令启动机器人
python app.py我们可以看到终端输出如下信息，等待wework程序初始化完成，最后启动成功~
[INFO][2024-04-30 21:16:04][wework_channel.py:185] - 等待登录······
[INFO][2024-04-30 21:16:05][wework_channel.py:190] - 登录信息:>>>user_id:xxx>>>>>>>>name:
[INFO][2024-04-30 21:16:05][wework_channel.py:191] - 静默延迟60s，等待客户端刷新数据，请勿进行任何操作······
[INFO][2024-04-30 21:17:05][wework_channel.py:224] - wework程序初始化完成········
2. 集成JinaSum插件
使用Jina Reader和ChatGPT支持总结公众号、小红书、知乎等分享卡片链接，配置详情请查看JinaSum
3. 新增CustomDifyApp插件
支持根据群聊名称关键词自动切换不同的Dify应用，也支持为单聊配置专门的Dify应用。
例如，在与AI助手进行私聊时，自动调用企业内部员工助手Dify应用；在xx平台技术支持群中@AI助手时，则自动切换至该平台的技术支持Dify应用。
配置详情请查看 CustomDifyApp
dify官网已正式上线工作流模式，可以导入本项目下的dsl文件快速创建工作流进行测试。工作流输入变量名称十分灵活，对于工作流类型的应用，本项目约定工作流的输入变量命名为query，输出变量命名为text。
(ps: 感觉工作流类型应用不太适合作为聊天机器人，现在它还没有会话的概念，需要自己管理上下文。但是它可以调用各种工具，通过http请求和外界交互，适合执行业务逻辑复杂的任务；它可以导入导出工作流dsl文件，方便分享移植。也许以后dsl文件+配置文件就可以作为本项目的一个插件。)
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请参照快速开始步骤克隆源码并安装依赖
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按照下方coze api config.json示例文件进行配置 以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（如果复制下方的示例内容，请去掉注释）
# coze config.json文件内容示例
{
"coze_api_base": "https://api.coze.cn/open_api/v2", # coze base url
"coze_api_key": "xxx", # coze api key
"coze_bot_id": "xxx", # 根据url获取coze_bot_id https://www.coze.cn/space/{space_id}/bot/{bot_id}
"channel_type": "wx", # 通道类型，当前为个人微信
"model": "coze", # 模型名称，当前对应coze平台
"single_chat_prefix": [""], # 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": "", # 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": ["ALL_GROUP"] # 机器人回复的群名称列表
}上述示例文件是个人微信对接coze的极简配置，详细配置说明需要查看config.py，注意不要修改config.py中的值，config.py只是校验是否是有效的key，最终生效的配置请在config.json修改。
- 启动程序
python3 app.py # windows环境下该命令通常为 python app.py
特别感谢 @绛烨 提供内测coze api key
dify语音相关配置如下，另外需要在dify应用中开启语音转文字以及文字转语音功能
{
"dify_api_base": "https://api.dify.ai/v1",
"dify_api_key": "app-xxx",
"dify_app_type": "chatbot",
"speech_recognition": true, # 是否开启语音识别
"voice_reply_voice": true, # 是否使用语音回复语音
"always_reply_voice": false, # 是否一直使用语音回复
"voice_to_text": "dify", # 语音识别引擎
"text_to_voice": "dify" # 语音合成引擎
}- 2024/10/01 新增插件CustomDifyApp与GroupAtAutoreply，CustomDifyApp支持根据群聊名称关键词自动切换不同的Dify应用，GroupAtAutoreply支持群聊艾特自动回复，贡献者blankbro
- 2024/09/18 支持dify voice
- 2024/08/09 dify chatbot类型应用支持解析markdown格式响应，分别发送文本、图片和文件
- 2024/08/04 支持dify图片识别功能
- 2024/08/03 微信支持通过web ui扫码登录或异常重启，已适配docker容器
- 2024/08/01 同步上游chatgpt on wechat最新功能，docker镜像地址支持阿里云容器仓库ACR
- 2024/04/30 支持windows环境下企业微信个人号
- 2024/04/24 集成JinaSum插件，修复总结微信公众号文章，修复dify usage key error, 修复dify私有部署的图片url错误
- 2024/04/16 支持基本的企业微信客服通道，感谢@lei195827, @sisuad 的贡献
- 2024/04/14 Suno音乐插件，Dify on WeChat对接详细教程，config文件bug修复
- 2024/04/08 支持聊天助手类型应用内置的Chatflow，支持dify基础的对话Workflow
- 2024/04/04 支持docker部署
- 2024/03/31 支持coze api(内测版)
- 2024/03/29 支持dify基础的对话工作流，由于dify官网还未上线工作流，需要自行部署测试 0.6.0-preview-workflow.1。
接入非Dify机器人可参考原项目文档 chatgpt-on-wechat、项目搭建文档
Dify接入微信生态的详细教程请查看文章 手摸手教你把 Dify 接入微信生态
下文介绍如何快速接入Dify
进入Dify App 官网注册账号，创建一个应用并发布，然后在概览页面创建保存api密钥，同时记录api url，一般为https://api.dify.ai/v1
支持 Linux、MacOS、Windows 系统（可在Linux服务器上长期运行)，同时需安装 Python。
python推荐3.8以上版本，已在ubuntu测试过3.11.6版本可以成功运行。
(1) 克隆项目代码：
git clone https://github.com/hanfangyuan4396/dify-on-wechat
cd dify-on-wechat/(2) 安装核心依赖 (必选)：
能够使用
itchat创建机器人，并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。
pip3 install -r requirements.txt # 国内可以在该命令末尾添加 "-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" 参数，使用阿里云镜像源安装依赖(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：
pip3 install -r requirements-optional.txt # 国内可以在该命令末尾添加 "-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" 参数，使用阿里云镜像源安装依赖如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行再继续
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（如果复制下方的示例内容，请去掉注释, 务必保证正确配置dify_app_type）：
# dify config.json文件内容示例
{
"dify_api_base": "https://api.dify.ai/v1", # dify base url
"dify_api_key": "app-xxx", # dify api key
"dify_app_type": "chatbot", # dify应用类型 chatbot(对应聊天助手)/agent(对应Agent)/workflow(对应工作流)，默认为chatbot
"dify_convsersation_max_messages": 5, # dify目前不支持设置历史消息长度，暂时使用超过最大消息数清空会话的策略，缺点是没有滑动窗口，会突然丢失历史消息，当设置的值小于等于0，则不限制历史消息长度
"channel_type": "wx", # 通道类型，当前为个人微信
"model": "dify", # 模型名称，当前对应dify平台
"single_chat_prefix": [""], # 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": "", # 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": ["ALL_GROUP"], # 机器人回复的群名称列表
"image_recognition": true, # 是否开启图片理解功能，需保证对应的dify应用已开启视觉功能
"speech_recognition": true, # 是否开启语音识别
"voice_reply_voice": true, # 是否使用语音回复语音
"always_reply_voice": false, # 是否一直使用语音回复
"voice_to_text": "dify", # 语音识别引擎
"text_to_voice": "dify" # 语音合成引擎
}上述示例文件是个人微信对接dify的极简配置，详细配置说明需要查看config.py，注意不要修改config.py中的值，config.py只是校验是否是有效的key，最终生效的配置请在config.json修改。
如果是开发机 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终端输出二维码后，使用微信进行扫码，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证）。扫码登录后你的账号就成为机器人了，可以在微信手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你，或是自己发消息给好友)，参考#142。
使用nohup命令在后台运行程序：
nohup python3 app.py & tail -f nohup.out # 在后台运行程序并通过日志输出二维码扫码登录后程序即可运行于服务器后台，此时可通过 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，scripts 目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。
多账号支持： 将项目复制多份，分别启动程序，用不同账号扫码登录即可实现同时运行。
特殊指令： 用户向机器人发送 #reset 即可清空该用户的上下文记忆。
cd dify-on-wechat/docker # 进入docker目录
cp ../config-template.json ../config.json
docker compose up -d # 启动docker容器
docker logs -f dify-on-wechat # 查看二维码并登录- Notice插件: 识别到特定消息，通知指定好友，详情请查看#18。为了鼓励各位多参与此项目，在pr中留下联系方式，我会点咖啡或奶茶表示感谢，一点心意~
- 测试合并原项目PR： 原项目有很多比较好的PR没有通过，之后会把一些比较好的feature测试合并进这个仓库
- 优化对接Dify： 目前对接dify的很多代码写的还很潦草，以后逐步优化
- 支持： 企业微信个人号
也请各位大佬多多提PR，我社畜打工人，精力实在有限~
感谢所有打赏的朋友。
感谢 auto-coder 项目的自动编程工具。
