手把手搭建微信机器人，帮你雇一个24小时在线的个人 AI 助理（上）

上一篇，带领大家薅了一台腾讯云服务器：玩转云服务：手把手带你薅一台腾讯云服务器，公网 IP。

基于这台服务器，今天我们一起动手捏一个基于 LLM 的微信机器人。

0. 前置准备

除了自己常用的微信账号以外，还需要准备一个微信小号（强烈建议用小号，否则有封号的风险，且小号须实名认证！）。

如何实名认证：在手机端微信中，依次点击：我 -> 服务 -> 钱包 -> 底部的身份信息。

最终我们会把这个小号改造成一个基于 LLM 的微信机器人，它可以在你的微信聊天窗口中，回答你的一切问题，就像你用 GPT/Kimi 的聊天窗口一样，不过它嵌入在你的微信 APP 中，随时唤起，使用更加方便。

此外，我们还可以通过加入其他插件，赋予它更多智能，将其打造成一个个性化的 AI 助理，帮你完成更多复杂任务。

1. 准备 LLM 模型

如果你有 OpenAI 的账号，能够使用 GPT 自然是再好不过的。

如果没有，也没关系，国内也有很多 GPT 平替。

本文，将以 智谱的 GLM 为例，带大家走完整个流程，后续你想换用任意 LLM 都一样的~

智谱 GLM 传送门：https://open.bigmodel.cn/

进入后，注册一个账号，认证成功后，新用户会赠送 18 元额度，后续使用过程中注意账户余额哦，不过体验是绰绰有余了~

接下来，需要拿到 GLM 的 API Key。

如果之前注册过，直接在这里取用：

如果没有，点击这里，新生成一个：

2. 配置环境

在上一篇手把手带你薅一台云服务器，我们已经新建了一个名叫 ai 的 Python 虚拟环境。

如果你也参照上一篇配置好了 VS Code 远程登陆，那么进来后默认就是 ai 的虚拟环境，后面在这里进行配置文件的修改将会非常方便：

接下来，我们直接在这个环境中进行项目安装。

2.1 chatgpt-on-wechat 安装

本次应用，将主要基于 chatgpt-on-wechat 这个开源项目。

先通过 git 将这个项目下载下来：

git clone https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat

然后安装必要的包：

# 进入项目目录
cd chatgpt-on-wechat/
# 更换 pypi 源，加速库的安装（强烈推荐）
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-optional.txt
pip install zhipuai

2.2 修改配置文件

首先在项目根目录下，将模板配置文件复制一份：

# 复制一份配置文件，方便修改
cp config-template.json config.json

如果你已经实现了 VS Code 远程登陆，在 VS Code 编辑器中修改非常方便，如下图所示：右侧栏是模板配置，左侧是我们复制的配置文件，因为我们的 LLM 采用的是 GLM，所以这里修改为zhipu_ai 的api key 和 url。

config.json 还有几个参数需要注意一下：

“single_chat_prefix”: [“bot”,“@bot”]：代表私聊时，你召唤机器人时要加的前缀，如果不需要任何前缀，也可以置空；
“single_chat_reply_prefix”: "[bot] "：代表私聊时，机器人回复你时，要加的前缀，同样可以置空
“group_chat_prefix”: [“@bot”]：代表群聊时，你召唤机器人时要加的前缀
“group_name_white_list”: [“ALL_GROUP”]：代表哪些群里可以使用机器人
“character_desc”: 你给机器人的人设提示词

此外，除了在 VS Code 编辑器中修改以外，宝塔面板中也支持文件修改，左侧菜单栏找到 文件，找到项目文件所在目录，双击config.json进行修改，修改后记得手动保存：

3. 开始部署

3.1 服务启动

回到项目根目录，采用如下命令：

# 启动服务，需要回到项目根目录
cd ../..
# 新建日志文件
touch nohup.out
# 后台挂起启动命令，即使终端被kill，服务也不会中断；
# tail -f nohup.out 代表实时打印日志最后几行
nohup python app.py & tail -f nohup.out