将 AI模型 接入各类 消息应用，开发者通过轻量配置即可在二者之间选择一条连线，运行起一个智能对话机器人，在一个项目中轻松完成多条链路的切换。该架构扩展性强，每接入一个应用可复用已有的算法能力，同样每接入一个模型也可作用于所有应用之上。
模型：
应用：
支持 Linux、MacOS、Windows 系统（Linux服务器上可长期运行)。同时需安装 Python，建议Python版本在 3.7.1~3.10 之间。
项目代码克隆：
git clone https://github.com/zhayujie/bot-on-anything
cd bot-on-anything/或在 Realase 直接手动下载源码。
核心配置文件为 config.json，在项目中提供了模板文件 config-template.json ，可以从模板复制生成最终生效的 config.json 文件：
cp config-template.json config.json每一个模型和应用都有自己的配置块，最终组成完整的配置文件，整体结构如下：
{
"model": {
"type" : "chatgpt", # 选用的算法模型
"openai": {
# openAI配置
}
},
"channel": {
"type": "wechat_mp", # 需要接入的应用
"wechat": {
# 个人微信配置
},
"wechat_mp": {
# 公众号配置
}
}
}配置文件在最外层分成 model 和 channel 两部分，model部分为模型配置，其中的 type 指定了选用哪个模型；channel部分包含了应用渠道的配置，type 字段指定了接入哪个应用。
在使用时只需要更改 model 和 channel 配置块下的 type 字段，即可在任意模型和应用间完成切换，连接不同的通路。下面将依次介绍各个 模型 及 应用 的配置和运行过程。
使用的模型是 gpt-3.5-turbo，详情参考官方文档。
前往 OpenAI注册页面 创建账号，参考这篇 教程 可以通过虚拟手机号来接收验证码。创建完账号则前往 API管理页面 创建一个 API Key 并保存下来，后面需要在项目中配置这个key。
项目中使用的对话模型是 davinci，计费方式是约每 750 字 (包含请求和回复) 消耗 $0.02，图片生成是每张消耗 $0.016，账号创建有免费的 $18 额度，使用完可以更换邮箱重新注册。
pip3 install --upgrade openai注： openai版本需要
0.27.0以上。如果安装失败可先升级pip，pip3 install --upgrade pip
{
"model": {
"type" : "chatgpt",
"openai": {
"api_key": "YOUR API KEY",
"proxy": "http://127.0.0.1:7890",
"character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你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。"
}
}api_key: 填入上面注册账号时创建的OpenAI API KEYproxy: 代理客户端的地址，详情参考 #56character_desc: 配置中保存着你对chatgpt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
使用的模型是 text-davinci-003，详情参考官方文档。
使用步骤和上述GPT-3.5基本相同：
- 注册OpenAI账号并配置API KEY
- 安装openai依赖，要求版本高于
0.25.0 - 修改
config.json配置中的type字段为openai
{
"model": {
"type" : "openai",
"openai": {
"api_key": "YOUR API KEY",
"character_desc": "你是ChatGPT, 一个由OpenAI训练的大型语言模型, 你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。"
}
}配置模板中默认启动的应用即是终端，无需任何额外配置，直接在项目目录下通过命令行执行 python3 app.py 便可启动程序。用户通过命令行的输入与对话模型交互，且支持流式响应效果。
与项目 chatgpt-on-wechat 的使用方式相似。
安装依赖：
pip3 install itchat-uos==1.5.0.dev0
pip3 install --upgrade openai注：itchat-uos使用指定版本1.5.0.dev0，openai使用最新版本，需高于0.27.0。
配置项说明：
"channel": {
"type": "wechat",
"single_chat_prefix": ["bot", "@bot"],
"single_chat_reply_prefix": "[bot] ",
"group_chat_prefix": ["@bot"],
"group_name_white_list": ["ChatGPT测试群"],
"image_create_prefix": ["画", "看", "找一张"],
"wechat": {
}
}个人微信的配置项放在和 type 同级的层次，表示这些为公共配置，会复用于其他应用。配置加载时会优先使用模块内的配置，如果未找到便使用公共配置。
在项目根目录下执行 python3 app.py 即可启动程序，用手机扫码后完成登录，使用详情参考 chatgpt-on-wechat。
需要： 一台服务器，一个订阅号
安装 werobot 依赖：
pip3 install werobot"channel": {
"type": "wechat_mp",
"wechat_mp": {
"token": "YOUR TOKEN", # token值
"port": "8088" # 程序启动监听的端口
}
}在项目目录下运行 python3 app.py，终端显示如下则表示已成功运行：
[INFO][2023-02-16 01:39:53][app.py:12] - [INIT] load config: ...
[INFO][2023-02-16 01:39:53][wechat_mp_channel.py:25] - [WX_Public] Wechat Public account service start!
Bottle v0.12.23 server starting up (using AutoServer())...
Listening on http://127.0.0.1:8088/
Hit Ctrl-C to quit.
在 微信公众平台 中进入个人订阅号，启用服务器配置：
服务器地址 (URL) 配置： 如果在浏览器上通过配置的URL 能够访问到服务器上的Python程序 (默认监听8088端口)，则说明配置有效。由于公众号只能配置 80/443端口，可以修改配置为直接监听 80 端口 (需要sudo权限)，或者使用反向代理进行转发 (如nginx)。 根据官方文档说明，此处填写公网ip或域名均可。
令牌 (Token) 配置：需和 config.json 配置中的token一致。
详细操作过程参考 官方文档
用户关注订阅号后，发送消息即可。
注：用户发送消息后，微信后台会向配置的URL地址推送，但如果5s内未回复就会断开连接，同时重试3次，但往往请求openai接口不止5s。本项目中通过异步和缓存将5s超时限制优化至15s，但超出该时间仍无法正常回复。 同时每次5s连接断开时web框架会报错，待后续优化。
需要： 一个服务器、一个已微信认证的服务号
在企业服务号中，通过先异步访问openai接口，再通过客服接口主动推送给用户的方式，解决了个人订阅号的15s超时问题。服务号的开发者模式配置和上述订阅号类似，详情参考 官方文档。
企业服务号的 config.json 配置只需修改type为wechat_mp_service，但配置块仍复用 wechat_mp，在此基础上需要增加 app_id 和 app_secret 两个配置项。
"channel": {
"type": "wechat_mp_service",
"wechat_mp": {
"token": "YOUR TOKEN", # token值
"port": "8088", # 程序启动监听的端口
"app_id": "YOUR APP ID", # app ID
"app_secret": "YOUR APP SECRET" # app secret
}
}注意：需将服务器ip地址配置在 "IP白名单" 内，否则用户将收不到主动推送的消息。
需要：一台PC或服务器 (国内网络)、一个QQ号
运行qq机器人 需要额外运行一个go-cqhttp 程序，cqhttp程序负责接收和发送qq消息， 我们的bot-on-anything程序负责访问openai生成对话内容。
在 go-cqhttp的Release 中下载对应机器的程序，解压后将 go-cqhttp 二进制文件放置在我们的 bot-on-anything/channel/qq 目录下。 同时这里已经准备好了一个 config.yml 配置文件，仅需要填写其中的 QQ 账号配置 (account-uin)。
使用 aiocqhttp 来与 go-cqhttp 交互， 执行以下语句安装依赖：
pip3 install aiocqhttp只需修改 config.json 配置文件 channel 块中的 type 为 qq：
"channel": {
"type": "qq"
}首先进入 bot-on-anything 项目根目录，在 终端1 运行：
python3 app.py # 此时会监听8080端口第二步打开 终端2，进入到放置 cqhttp 的目录并运行：
cd channel/qq
./go-cqhttp注意：
- 目前未设置任何 关键词匹配 及 群聊白名单，对所有私聊均会自动回复，在群聊中只要被@也会自动回复。
- 如果出现 账号被冻结 等异常提示，可将 go-cqhttp 同目录下的 device.json 文件中
protocol的值由5改为2，参考该Issue。
Contributor: brucelt1993
6.1 获取token
telegram 机器人申请可以自行谷歌下，很简单，重要的是获取机器人的token id。
6.2 依赖安装
pip install pyTelegramBotAPI
6.3 配置
"channel": {
"type": "telegram",
"telegram":{
"bot_token": "YOUR BOT TOKEN ID"
}
}需要: 一个服务器、一个Gmail account
Contributor: Simon
Follow 官方文档 to create APP password for google account, config as below, then cheers!!!
"channel": {
"type": "gmail",
"gmail": {
"subject_keyword": ["bot", "@bot"],
"host_email": "[email protected]",
"host_password": "GMAIL ACCESS KEY"
}
}❉不再需要服务器以及公网 IP
Contributor: amaoo
依赖
pip3 install slack_bolt配置
"channel": {
"type": "slack",
"slack": {
"slack_bot_token": "xoxb-xxxx",
"slack_app_token": "xapp-xxxx"
}
}设置机器人令牌范围 - OAuth & Permission
将 Bot User OAuth Token 写入配置文件 slack_bot_token
app_mentions:read
chat:write
开启 Socket 模式 - Socket Mode
如未创建应用级令牌，会提示创建 将创建的 token 写入配置文件 slack_app_token
事件订阅(Event Subscriptions) - Subscribe to bot events
app_mention
参考文档
https://slack.dev/bolt-python/tutorial/getting-started
Contributor: RegimenArsenic
依赖
pip3 install PyJWT flask配置
"channel": {
"type": "http",
"http": {
"http_auth_secret_key": "6d25a684-9558-11e9-aa94-efccd7a0659b", //jwt认证秘钥
"http_auth_password": "6.67428e-11", //认证密码,仅仅只是自用,最初步的防御别人扫描端口后DDOS浪费tokens
"port": "80" //端口
}
}本地运行：python3 app.py运行后访问 http://127.0.0.1:80
服务器运行：部署后访问 http://公网域名或IP:端口