Vibe 了一个国产版 Clawdbot，支持国产大模型和飞书，钉钉，QQ，企业微信

Mozi项目开源地址 GitHub: github.com/King-Chau/m…

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支持国产大模型和国产通讯软件的智能助手框架

Mozi 是一个轻量级的 AI 助手框架，专注于国产生态。它提供统一的接口对接多种国产 AI 模型（DeepSeek、Qwen、Kimi 等），支持 OpenAI Function Calling，并支持 QQ、飞书、钉钉、企业微信等通讯平台。

适合谁？

• 想学 Agent 原理的开发者：代码量少、结构清晰，读完就懂
• 企业内部使用：给团队部署一个私有 AI 助手，接入飞书/钉钉/QQ群
• 想做二次开发：基于此做定制化产品，改起来不费劲

核心特性

• 多模型支持 — DeepSeek、DashScope (Qwen)、智谱AI、Kimi、阶跃星辰、MiniMax，以及 OpenAI/Anthropic 兼容格式
• 多平台通道 — QQ、飞书、钉钉、企业微信，统一的消息处理接口
• Function Calling — 原生支持 OpenAI tools/tool_choice 参数
• 17 内置工具 — 文件读写、Bash 执行、代码搜索、网页获取、图像分析、浏览器自动化等
• 会话管理 — 上下文压缩、会话持久化、多轮对话
• 可扩展 — 插件系统、Hook 事件、自定义工具、子 Agent

为什么选择 Mozi？

Mozi 的架构设计参考了 Moltbot，但专注于不同的使用场景：

Mozi 用 3% 的代码量实现了核心功能，专注简洁高效，易于理解和二次开发。

学习 Agent 原理

如果你想了解 AI Agent 的工作原理，Mozi 是一个很好的学习项目。相比动辄几十万行代码的大型框架，Mozi 只有约 16,000 行代码，但实现了完整的 Agent 核心功能：

• 消息循环 — 用户输入 → LLM 推理 → 工具调用 → 结果反馈
• 上下文管理 — 会话历史、Token 压缩、多轮对话
• 工具系统 — 函数定义、参数校验、结果处理
• 流式输出 — SSE/WebSocket 实时响应
• 失败重试 — 模型调用失败自动切换备选模型

代码结构清晰，注释完善，适合阅读源码学习 Agent 架构设计。

架构设计

flowchart TB
    subgraph Input["📥 输入层"]
        Feishu["🔵 飞书\nWebSocket 长连接"]
        Dingtalk["🟢 钉钉\nStream 长连接"]
        QQ["🟣 QQ\nWebSocket 长连接"]
        WeCom["🔴 企业微信\nHTTP 回调"]
        WebChat["🟡 WebChat\nHTTP + WebSocket"]
    end

    subgraph Server["🚀 服务层"]
        Gateway["Gateway 网关\nHTTP/WebSocket 路由"]
    end

    subgraph Core["⚙️ 核心层"]
        Agent["Agent 引擎"]

        subgraph AgentInner[" "]
            MsgLoop["📨 消息循环\nUser → LLM → Tool → Result"]
            CtxMgr["📚 上下文管理\n历史压缩 / Token 控制"]
            Session["💾 会话存储\nMemory / File"]
        end
    end

    subgraph External["🔗 外部依赖"]
        subgraph Providers["模型提供商"]
            P1["DeepSeek"]
            P2["DashScope"]
            P3["智谱AI"]
            P4["Kimi"]
            P5["OpenAI"]
            P6["Anthropic"]
        end

        subgraph Tools["工具系统"]
            T1["📁 文件操作\nread/write/edit/glob/grep"]
            T2["⌨️ Bash 执行\n命令行 / 进程管理"]
            T3["🌐 网络请求\nsearch/fetch"]
            T4["🖼️ 多媒体\n图像分析 / 浏览器"]
            T5["🤖 子 Agent\n复杂任务分解"]
        end
    end

    Feishu --> Gateway
    Dingtalk --> Gateway
    QQ --> Gateway
    WeCom --> Gateway
    WebChat --> Gateway
    Gateway --> Agent
    Agent --> MsgLoop
    MsgLoop <--> CtxMgr
    MsgLoop <--> Session
    MsgLoop <-->|"调用模型"| Providers
    MsgLoop <-->|"执行工具"| Tools

消息处理流程

flowchart TD
    Start([用户发送消息]) --> Channel[Channel 接收]
    Channel --> Gateway[Gateway 路由]
    Gateway --> LoadCtx[加载会话上下文]

    LoadCtx --> BuildCtx[构建 LLM 请求]
    BuildCtx --> |系统提示词<br/>历史消息<br/>工具列表| CallLLM[调用 LLM]

    CallLLM --> Check{返回类型?}

    Check --> |纯文本| Response[返回响应]
    Check --> |工具调用| ExecTool[执行工具]

    ExecTool --> ToolResult[工具返回结果]
    ToolResult --> |加入上下文| CallLLM

    Response --> SaveCtx[保存会话]
    SaveCtx --> Send[Channel 发送]
    Send --> End([用户收到回复])

    style Start fill:#e1f5fe
    style End fill:#e8f5e9
    style CallLLM fill:#fff3e0
    style ExecTool fill:#fce4ec

核心模块

上下文压缩策略

当对话历史超过 Token 限制时，Mozi 使用智能压缩：

1. 保留策略 — 始终保留系统提示词和最近 N 轮对话
2. 摘要压缩 — 将早期对话压缩为摘要，保留关键信息
3. 工具结果裁剪 — 截断过长的工具返回结果
4. 配对验证 — 确保 tool_call 和 tool_result 成对出现

快速开始

环境要求

• Node.js >= 18
• npm / pnpm / yarn

1. 安装

# 全局安装（推荐）
npm install -g mozi-bot

# 或者克隆项目开发
git clone https://github.com/King-Chau/mozi.git
cd mozi && npm install && npm run build

2. 配置

运行配置向导（推荐）：

mozi onboard

向导会引导你完成以下配置：

• 国产模型 — DeepSeek、智谱AI、DashScope、Kimi、阶跃星辰、MiniMax、ModelScope
• 自定义 OpenAI 兼容接口 — 支持任意 OpenAI API 格式的服务（如 vLLM、Ollama）
• 自定义 Anthropic 兼容接口 — 支持任意 Claude API 格式的服务
• 通讯平台 — QQ、飞书、钉钉、企业微信

配置文件将保存到 ~/.mozi/config.local.json5。

也可以直接使用环境变量（快速体验）：

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key

3. 启动

# 仅 WebChat（无需配置 QQ/飞书/钉钉）
mozi start --web-only

# 完整服务（WebChat + QQ + 飞书 + 钉钉）
mozi start

# 克隆项目方式
npm start -- start --web-only

打开浏览器访问 http://localhost:3000 即可开始对话。

支持的模型提供商

国产模型

海外模型

本地部署

自定义接口

支持配置任意 OpenAI 或 Anthropic 兼容的 API 接口。通过 mozi onboard 向导配置，或手动添加到配置文件：

{
  providers: {
    // 自定义 OpenAI 兼容接口（如 vLLM、LiteLLM 等）
    "custom-openai": {
      id: "my-provider",
      name: "My Provider",
      baseUrl: "https://api.example.com/v1",
      apiKey: "xxx",
      models: [
        {
          id: "model-id",
          name: "Model Name",
          contextWindow: 32768,
          maxTokens: 4096,
          supportsVision: false,
          supportsTools: true
        }
      ]
    },

    // 自定义 Anthropic 兼容接口
    "custom-anthropic": {
      id: "my-anthropic",
      name: "My Anthropic",
      baseUrl: "https://api.example.com",
      apiKey: "xxx",
      apiVersion: "2023-06-01",
      models: [
        {
          id: "claude-3-5-sonnet",
          name: "Claude 3.5 Sonnet",
          contextWindow: 200000,
          maxTokens: 8192
        }
      ]
    }
  }
}

通讯平台接入

QQ、飞书和钉钉都支持长连接模式，企业微信使用 Webhook 回调模式：

推荐使用长连接模式：无需公网 IP，无需配置回调地址，启动即可接收消息。

飞书

1. 创建应用

1. 登录 飞书开放平台，创建企业自建应用
2. 获取 App ID 和 App Secret
3. 在应用管理页左侧导航栏，找到「应用能力」，启用「机器人」能力

2. 事件配置

1. 在应用管理页左侧导航栏，找到「事件与回调」，点击进入
2. 订阅方式选择「长连接」，点击「保存」

   ⚠️ 如果提示"未建立长连接"，需要先完成「Mozi 配置」并启动服务（mozi start），再回来保存长连接

3. 点击「添加事件」，在弹出列表中选择「消息与群组」分类，勾选「接收消息」（im.message.receive_v1），点击「确定」

3. 权限配置

1. 在应用管理页左侧导航栏，找到「权限管理」，点击进入
2. 点击「批量导入权限」按钮，将以下 JSON 粘贴到输入框中，点击「导入」：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "contact:user.base:readonly",
      "im:chat",
      "im:chat:read",
      "im:chat:update",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource"
    ],
    "user": []
  }
}

3. 页面显示「导入成功」即为完成

4. 发布应用

1. 在应用管理页左侧导航栏，找到「版本管理与发布」
2. 点击右上角「新建版本」，填写版本号与描述
3. 保存并发布，等待审核通过

5. Mozi 配置

{
  channels: {
    feishu: {
      appId: "cli_xxx",
      appSecret: "xxx",
      mode: "websocket"  // 默认值，可省略
    }
  }
}

Webhook 模式：将步骤 2 的订阅方式改为 HTTP，配置回调地址为 http://your-server:3000/webhook/feishu，并设置 mode: "webhook"。

钉钉

1. 创建应用

1. 前往 钉钉开放平台（需管理员权限）
2. 点击「创建应用」，选择「机器人」类型
3. 填写应用名称等必要信息，完成创建

2. 获取凭证

1. 在应用详情页面，点击「凭证与基础信息」
2. 保存 Client ID 和 Client Secret

3. 发布应用

1. 点击「版本管理与发布」，点击「创建新版本」
2. 填写版本描述，点击「保存」
3. 点击「发布」，在弹窗中确认发布

4. 配置环境变量

export DINGTALK_APP_KEY=your_client_id
export DINGTALK_APP_SECRET=your_client_secret

或使用配置文件：

{
  channels: {
    dingtalk: {
      appKey: "your_client_id",
      appSecret: "your_client_secret",
      mode: "stream"  // 默认值，可省略
    }
  }
}

5. 启动并测试

mozi start

在钉钉中搜索机器人名称，发送消息测试。

Webhook 模式：如需使用 HTTP 回调模式，在应用配置中将消息接收模式改为 HTTP 模式，配置地址为 http://your-server:3000/dingtalk/webhook，并设置 mode: "webhook"。

QQ

1. 注册并创建应用

1. 访问 QQ 开放平台 并完成注册
2. 点击「创建机器人」，填写机器人信息

   个人使用无需企业资质，可选择「指定用户、指定群聊可访问」

2. 获取凭证

1. 点击机器人头像进入管理界面
2. 在「开发设置」页面获取 App ID 和 App Secret

   管理页面地址：q.qq.com/qqbot/#/dev…

3. 配置 IP 白名单（重要）

1. 在「开发设置」页面找到「IP 白名单」
2. 添加服务器的公网 IP 地址

   # 获取服务器公网 IP
   curl -s ip.sb
   

   未配置白名单会导致连接失败，提示 "接口访问源IP不在白名单"

4. 配置沙箱（可选）

正式上线前，机器人只能在沙箱范围内使用：

1. 访问 沙箱配置页面
2. 添加测试用户或测试群

5. Mozi 配置

{
  channels: {
    qq: {
      appId: "your-app-id",
      clientSecret: "your-app-secret",
      sandbox: false  // 沙箱环境设为 true
    }
  }
}

环境变量方式：

export QQ_APP_ID=your-app-id
export QQ_CLIENT_SECRET=your-app-secret
export QQ_SANDBOX=false  # 可选，默认 false

6. 添加机器人

1. 在机器人管理页面，扫描「添加成员」旁边的二维码
2. 将机器人添加到聊天界面或拉入群聊

企业微信

⚠️ 注意：企业微信仅支持 Webhook 回调模式，需要公网可访问地址。此功能尚未完成测试。

企业微信机器人需要通过 HTTP 回调方式接收消息，与 QQ、飞书、钉钉的长连接模式不同。

前提条件

• 企业微信管理员权限：需要拥有企业微信企业的管理员权限
• 公网可访问地址：未认证企业可用公网 IP，已认证企业需使用已备案且主体一致的域名

1. 创建机器人

1. 登录 企业微信管理后台
2. 导航至「安全与管理 > 管理工具」，点击「创建机器人」
3. 滑到页面底部，选择「API 模式」创建
4. 填写名称、简介、可见范围

2. 配置回调 URL

1. 在创建页面配置 URL，格式为： http://your-server:3000/wecom/webhook
2. 点击「随机获取」生成 Token 和 EncodingAESKey
3. 先不要点创建，转去配置 Mozi

3. Mozi 配置

{
  channels: {
    wecom: {
      corpId: "your_corp_id",         // 企业 ID（在企业信息页面查看）
      corpSecret: "your_corp_secret", // 应用密钥
      agentId: "your_agent_id",       // 应用 ID
      token: "your_token",            // 步骤 2 生成的 Token
      encodingAESKey: "your_aes_key"  // 步骤 2 生成的 EncodingAESKey
    }
  }
}

环境变量方式：

export WECOM_CORP_ID=your_corp_id
export WECOM_CORP_SECRET=your_corp_secret
export WECOM_AGENT_ID=your_agent_id
export WECOM_TOKEN=your_token
export WECOM_ENCODING_AES_KEY=your_aes_key

4. 启动服务

mozi start

5. 完成创建

1. 回到企业微信创建页面，点击「创建」按钮
2. 创建成功后扫描二维码添加机器人
3. 在聊天窗口对话测试

配置参考

配置文件支持 config.local.json5、config.json5、config.yaml 等格式，优先级从高到低。存放在 ~/.mozi/ 目录下。

{
  // 模型提供商
  providers: {
    deepseek: {
      apiKey: "sk-xxx"
    },
    dashscope: {
      apiKey: "sk-xxx",
      // 可选：自定义模型列表（覆盖预设）
      models: [
        {
          id: "qwen-max-latest",
          name: "通义千问 Max",
          contextWindow: 32768,
          maxTokens: 8192
        }
      ]
    },
    zhipu: {
      apiKey: "xxx"
    },
    modelscope: {
      apiKey: "ms-xxx"
    }
  },

  // 通讯平台（长连接模式，无需公网）
  channels: {
    feishu: {
      appId: "cli_xxx",
      appSecret: "xxx"
    },
    dingtalk: {
      appKey: "xxx",
      appSecret: "xxx"
    },
    qq: {
      appId: "xxx",
      clientSecret: "xxx",
      sandbox: false  // 沙箱环境设为 true
    },
    wecom: {
      corpId: "xxx",
      corpSecret: "xxx",
      agentId: "xxx",
      token: "xxx",
      encodingAESKey: "xxx"
    }
  },

  // Agent 配置
  agent: {
    defaultProvider: "deepseek",
    defaultModel: "deepseek-chat",
    temperature: 0.7,
    maxTokens: 4096,
    systemPrompt: "你是墨子，一个智能助手。"
  },

  // 服务器配置
  server: {
    port: 3000,
    host: "0.0.0.0"
  },

  // 日志级别
  logging: {
    level: "info"  // debug | info | warn | error
  }
}

内置工具

CLI 命令

# 配置
mozi onboard            # 配置向导（支持国产模型/自定义接口）
mozi check              # 检查配置
mozi models             # 列出可用模型

# 启动服务
mozi start              # 完整服务（含 QQ/飞书/钉钉）
mozi start --web-only   # 仅 WebChat
mozi start --port 8080  # 指定端口

# 聊天
mozi chat               # 命令行聊天

# 日志
mozi logs               # 查看最新日志（默认 50 行）
mozi logs -n 100        # 查看最新 100 行
mozi logs -f            # 实时跟踪日志（类似 tail -f）
mozi logs --level error # 只显示错误日志

日志文件存储在 ~/.mozi/logs/ 目录下，按日期自动轮转。

License

Apache 2.0