被微信群的AI机器人惊讶到了！我也手搓一个玩玩！

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群里的AI机器人

大家好，我是石小石！今天在某群潜水，突然被一段对话吸引了。

很明显，这个【前端汤姆猫】是一个AI，我也来逗逗他

然而，我的弱智吧问题还没来得及问，可怜的机器人就被管理同学关进小黑屋了，不过瘾啊！不过，作为一个程序员，对AI机器人的实现，我非常感兴趣。简单搜索后，我发现AI机器人的实现非常简单，那我也手搓一个玩玩吧。

机器人原理与实现技术方案 原理

如今，AI模型的发展已经非常成熟，我们很容易就能想到AI机器人的原理

用户在微信群中发送消息。机器人监听到消息后，将其转发到 AI 模型进行处理。模型返回生成的内容，机器人再发送回群聊。

刚好，前几天用了一个免费的AI大模型搭建了一个私有的聊天机器人。

文章链接：node+websoket极速构建一个私有ChatGPT！AI套壳居然如此简单！

文章中实现的效果展示：

看来，现在我只需要把它接入微信就行了！

技术方案

搭建一个基础的AI机器人，我们会用到下面两个东西

在之前的文章中，我也介绍过，AI大模型有很多，国产的如豆包、文心一言、通义千问、kimi 等。考虑到免费、SDK调用简单等因素，本文我们使用Kimi的月之暗Moonshot模型。

如果需要将搭建的AI机器人接入微信，我们还需要使用Wechaty和qrcode-terminal。

Wechaty是一个开源的 Node.js 库，用于操作微信，提供登录、接收消息、发送消息等功能。它是我们实现微信AI机器人的核心，它的官网有非常详细的使用介绍

qrcode-terminal是一个非常简单的插件，它的作用是在终端打印二维码，用于扫描登录微信。

实现目标

通过以上技术栈，我们将从0到1搭建一个微信群 AI 聊天机器人，它具备以下功能：

基础功能：使用 Wechaty 登录微信并监听群聊消息，当群成员@机器人时触发智能回复。智能化回复：通过上下文记忆提供连续对话，借助KImi月之暗模型进行回复。个性化与趣味化：预设机器人角色（如“爱开发的程序员”），提升对话趣味性，并通过自定义触发词和消息过滤优化使用体验。

最终我们将实现一个既智能又人性化、具有实用性的微信 AI 机器人。

代码实现 准备开发环境

我们服务端使用nodejs，因此，首先确保安装 Node.js (推荐 v14 或更高版本)环境。

创建项目并初始化：

mkdir ai-chatbot && cd ai-chatbot
npm init -y

安装依赖：

npm install wechaty qrcode-terminal axios

登录微信

扫码登录是实现微信聊天机器人的第一步，我们需要通过wechaty qrcode-terminal两个插件在服务端实现微信登录，只有这样，我们才能实现调试开发。

通过wechaty，我们只需要6行代码，就可以 通过个人号 搭建一个 微信机器人功能 ，用来自动管理微信消息，它的核心代码如下

注：为避免官方封号，建议大家用小号！由于您自己操作导致的封号，本文概不负责！

import { Wechaty } from 'wechaty'
Wechaty.instance()
.on('scan',        qrcode  => console.log('扫码登录：' + qrcode))
.on('login',       user    => console.log('登录成功：' + user))
.on('message',     message => console.log('收到消息：' + message))
.on('friendship',  friendship => console.log('收到好友请求：' + friendship))
.on('room-invite', invitation => console.log('收到入群邀请：' + invitation))
.start()

我们在项目根目录创建index.js，写一个最基础的登录代码。

const { WechatyBuilder, ScanStatus, log } = require("wechaty");
const qrcodeTerminal = require("qrcode-terminal");
// 创建 Wechaty 实例
const bot = WechatyBuilder.build({ name: "chatanywhere-bot" });
// 处理扫码事件
bot.on("scan", (qrcode, status) => {
  if (status === ScanStatus.Waiting || status === ScanStatus.Timeout) {
    qrcodeTerminal.generate(qrcode, { small: true });
    console.log(
      `扫码链接：https://wechaty.js.org/qrcode/${encodeURIComponent(qrcode)}`
    );
  } else {
    log.info("扫码状态：", status);
  }
});
// 登录与登出事件
bot.on("login", (user) => console.log(`登录成功：${user.name()}`));
bot.on("logout", (user) => console.log(`已登出：${user.name()}`));
// 启动机器人
bot.start().catch((e) => console.error(e));

上面的代码实现了二维码生成、二维码扫描、扫码后登录状态的监控等功能，在控制台输入node index.js运行代码，我们就能看到一个微信二维码。

用微信扫描后，你就可以看到手机端的登录提示

实际上，这个二维码是一个用于登录微信网页版的二维码，但是，现在用网页登录不上了。

这意味着，想接入微信手机版或pad，你需要购买一个token或申请使用。为了便于演示核心，本文不会教你如何购买token和配置，请参考官方教程

监听群聊消息

扫码成功后，我们可以继续实现监听群聊消息的功能

// 监听消息事件
bot.on('message', async (msg) => {
  const talker = msg.talker(); // 消息发送者
  const text = msg.text(); // 消息内容
  const room = msg.room(); // 群聊信息
  if (room) {
    const topic = await room.topic(); // 获取群名称
    console.log(`[群聊: ${topic}] ${talker.name()}: ${text}`);
  } else {
    console.log(`[私聊] ${talker.name()}: ${text}`);
  }
});

引入 Kimi AI大模型

要让机器人智能回复，我们需要借助 Kimi的月之暗 模型。具体的使用方法参考我之前的文章：

import axios from 'axios';
const OpenAI = require("openai");
// 配置 Moonshot AI 客户端
const client = new OpenAI({
  apiKey: "你自己在kimi后台创建的API key",
  baseURL: "https://api.moonshot.cn/v1", // Moonshot API 的基础路径
});
async function getAIResponse(message) {
  try {
    const response = await client.chat.completions.create({
        model: "moonshot-v1-8k",
        messages: [
          { role: "user", content },
        ],
        temperature: 0.3, // 控制回答的随机性
      });
    // 3.获取 Kimi 的回答内容
    const reply = completion.choices[0]?.message?.content 
    // 4.将回答返回
    return reply;
  } catch (error) {
    console.error('AI Error:', error);
    return '抱歉，我的大脑短路了，请稍后再试！';
  }
}

上述代码中，我们定义了一个getAIResponse的方法，这个方法会根据message的参数值（其他用户的消息）调用Kimi的模型接口，返回AI回答。