# DeepSeek で Lark（Feishu） の AI ボットを作る

Source: https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/lark

LangBot で DeepSeek を使った Lark（Feishu） の AI ボットを動かす手順：モデル設定、ボットの認証情報、ネットワーク、テスト、トラブルシューティング。

このレシピでは DeepSeek のモデルを Lark（Feishu） のボットにつなぎます。LangBot が Lark（Feishu） のメッセージを受け取り、パイプラインで処理して返信するので、プラットフォーム連携のコードは不要です。

LangBot の内蔵エージェントから DeepSeek のモデルを直接使います。別のエージェント基盤は不要で、ナレッジベース、MCP ツール、Skills も追加できます。

## 必要なもの

- 稼働中の LangBot：[LangBot Cloud](https://space.langbot.app/cloud)（サーバー不要）、または Docker や `uvx langbot` による[セルフホスト](https://langbot.app/docs/ja/deploy/langbot/docker.md)。
- LangBot から呼び出せる DeepSeek のアカウントまたはサーバー。
- Feishu または Lark のカスタムアプリ（`app_id` と `app_secret`）。LangBot のワンクリック設定で作成と認可ができます。

## ネットワーク

既定の WebSocket 長期接続では公開 IP は不要です。長期接続が使えない場合（一部の Lark 国際版など）は Webhook モードとなり、公開 HTTPS アドレスが必要です。LangBot Cloud には最初から用意されています。

## 1. DeepSeek のモデルを追加する

1. DeepSeek のコンソールで API キーを作成します。
2. LangBot の **モデル** で LLM モデルを追加し、プロバイダーに DeepSeek、リクエスト URL に `https://api.deepseek.com` を指定して、API キーとモデル ID を入力します。
3. モデルが関数呼び出しに対応していれば **ツール使用** を有効にします。MCP ツール、Skills、サンドボックスに必要です。
4. 代表的なモデル ID は `deepseek-chat` と `deepseek-reasoner` です。最新の一覧は DeepSeek のドキュメントで確認してください。

## 2. パイプラインを作成する

LangBot WebUI の **パイプライン** でパイプラインを作成（または既定のものを編集）し、**AI** を次のように設定します。

| 項目      | 設定値                          |
| ------- | ---------------------------- |
| ランナー    | **Local Agent**（内蔵エージェント）    |
| モデル     | 追加したモデル。予備モデルも指定できます。        |
| プロンプト   | ボットの役割、口調、してはいけないこと。         |
| ナレッジベース | 任意。ナレッジベースを付けると資料に基づいて回答します。 |

## 3. Lark（Feishu） のボットを作成する

1. **Lark** アダプターでボットを作成し、プラットフォームのドメイン（Feishu / Lark）を選んで **ワンクリック設定** を使うか、`app_id` と `app_secret` を手動入力します。
2. ガイドに沿ってメッセージ権限とイベント購読（ストリーミングカードを使う場合はカード権限も）を追加し、アプリのバージョンを公開します。

## 4. 紐付けてテストする

ボットを開いて作成したパイプラインを選び、保存してボットが有効になっていることを確認します。

Feishu/Lark でボットを検索して DM を送り、グループに追加してメンションでも試します。

## トラブルシューティング

- 401 エラーは、API キーの誤りか DeepSeek アカウントの残高不足です。
- メッセージが届かない場合は、アプリのバージョンが公開済みか、イベント購読方式（長期接続 / Webhook）が LangBot 側と一致しているかを確認します。
- WebUI の **モニタリング** に、すべてのメッセージ、パイプラインの実行、エラーが記録されます。

## よくある質問

### Lark（Feishu） には公開 IP のあるサーバーが必要ですか？

必ずしも必要ではありません。既定の WebSocket 長期接続では公開 IP は不要です。長期接続が使えない場合（一部の Lark 国際版など）は Webhook モードとなり、公開 HTTPS アドレスが必要です。LangBot Cloud には最初から用意されています。

### Lark（Feishu） のボットはストリーミング返信に対応していますか？

はい。ボットでストリーミングを有効にし、AI 側もストリーミングに対応している必要があります。詳しくは[プラットフォーム機能一覧](https://langbot.app/docs/ja/insight/platform-features.md)をご覧ください。

### 同じ DeepSeek の設定を他のプラットフォームでも使えますか？

はい。1 つのパイプラインを複数のボットに紐付けられるので、同じ設定で複数のプラットフォームに同時に応答できます。

## 関連ガイド

- [Lark（Feishu） の詳しい設定ガイド](https://langbot.app/docs/ja/usage/platforms/lark.md)
- [モデルの設定](https://langbot.app/docs/ja/usage/models/readme.md)
- Lark（Feishu） で使える他の AI：[Dify](https://langbot.app/docs/ja/recipes/dify/lark.md) · [n8n](https://langbot.app/docs/ja/recipes/n8n/lark.md) · [Coze](https://langbot.app/docs/ja/recipes/coze/lark.md) · [Langflow](https://langbot.app/docs/ja/recipes/langflow/lark.md) · [OpenAI (ChatGPT models)](https://langbot.app/docs/ja/recipes/openai/lark.md)
- DeepSeek を他のプラットフォームで使う：[Telegram](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/telegram.md) · [Discord](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/discord.md) · [Slack](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/slack.md) · [DingTalk](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/dingtalk.md) · [WeCom（社内アプリ）](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/wecom.md) · [WeCom インテリジェントボット](https://langbot.app/docs/ja/recipes/deepseek/wecombot.md)