手把手教你在 Windows 上用 Dify+Langbot 搭建微信智能小助手
一、前言
Dify 是一款强大的 LLM 应用开发平台，能轻松构建 AI 工作流与对话模型；Langbot 则是支持多平台的即时通信机器人框架，二者结合可快速实现微信接入。它们的优势在于高稳定性、丰富的插件生态以及对多种大语言模型的支持，非常适合打造个性化的微信小助手。在上一篇文章手把手带你实现Dify集成Ollama（Windows环境本地部署）我们已经实现了Dify和Ollama的集成，本文我们一起来创建属于自己的微信小助手。
二、部署LangBot
LangBot的安装部署非常简单，直接拉取源码修改配置启动即可
git clone https://github.com/RockChinQ/LangBot
cd LangBot
docker compose up -d
国内用户可以把 docker-compose.yaml 文件中的镜像名称改为docker.langbot.app/langbot-public/rockchin/langbot:latest，可以提高镜像拉取效率
启动完成之后通过访问http://127.0.0.1:5300/，配置好账号之后就可以使用LangBot平台了，由于需要接入微信，我们先部署WeChatPad，实现个人微信的接入
三、WeChatPad部署
WeChatPadPro 是基于 WeChat Pad 协议的高级微信管理工具，项目地址为：
https://github.com/WeChatPadPro/WeChatPadPro.git
本文通过该开源项目的Docker版本进行部署，Docker版本的项目地址为：
https://github.com/fdc310/WeChatPad-Docker.git
接下来开始我们的安装部署：
1.配置代理(需要科学上网)，提高源码拉取速度
git config --global http.proxy http://127.0.0.1:4780
2.按需修改配置文件，需要注意的是docker-compose.yml和setting.json文件中的配置信息要对应
docker-compose.yml
setting.json
Owner.json文件中只需要配置自己的管理员账号（微信号）即可
3.修改完成后启动服务即可，启动成功后查看日志如下即为部署成功
docker logs wechatpad
4.由于Docker版本已经长达一个月没有更新，启动成功后登录会提示版本过低导致无法成功登录，此时需要按下图过程操作从WeChatPadPro项目中下载最新的linux版本文件用于替换Docker项目中app目录下的文件，才能正常登录微信。
5.部署成功后访问Swagger，通过API请求获取到token和登录二维码
http://127.0.0.1::9090
填入ADMIN_KEY,这个字段值在setting.json文件中有配置
请求接口GenAuthKey1，调整参数Days为365天，请求后获取到返回的tonkey回填到顶部界面的token中
接下来请求登录接口获取登录二维码，扫码登录即可
四、Dify中创建ChatFlow应用
在Dify中配置一个简单的ChatFlow应用，用于测试
五、LangBot集成WeChatPad和Dify
在LangBot中创建机器人，将WeChatPad登录过程中获取的AdminKey、Token、Websockt地址以及自己的微信号即可，这里要注意不能使用127.0.0.1而是要使用本机的实际ip，否则会导致LangBot无法和WeChatPad正确连接。
创建完成后点击启用，然后先去LangBot的流水线菜单下创建一个Dify的流水线绑定到该机器人，Dify的Url同样要使用本机IP而不是直接使用127.0.0.1，关于Url和秘钥的获取上一篇文章中已经说明，本文不做赘述。
接下来我们来测试一下微信小助手是否已经能正常运行，直接给机器人账号发送消息，然后在Dify的日志菜单下查看访问记录，至此微信小助手已经实现。
六、总结：开启微信 AI 助手新体验
通过 Dify+Langbot 的组合，我们在 Windows 环境下成功搭建了功能强大的微信智能助手。现在，你可以根据自己的需求进一步优化功能，打造独一无二的 AI 助手。
你打算用这个微信小助手实现什么功能？在部署过程中遇到哪些问题？欢迎在评论区留言讨论！如果觉得教程有用，别忘了点赞转发，让更多人一起玩转 AI 助手～ 【行动指引】 📌 本项目支持本地部署，开源无门槛！
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