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DeepSeek で QQ 公式ボット の AI ボットを作る

LangBot で DeepSeek を使った QQ 公式ボット 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 QQ 公式ボット のボットにつなぎます。LangBot が QQ 公式ボット 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(サーバー不要)、または Docker や uvx langbot によるセルフホスト。
  • LangBot から呼び出せる DeepSeek のアカウントまたはサーバー。
  • QQ オープンプラットフォームで登録したボット:AppID、Token、AppSecret。LangBot サーバーの IP を IP ホワイトリストに追加します。

ネットワーク

QQ 公式ボット API(Webhook)には公開 IP と HTTPS が必要です。LangBot Cloud には公開ドメインがあります。

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. QQ 公式ボット のボットを作成する

  1. QQ 公式 アダプターでボットを作成し、AppID、Token、AppSecret を入力します。
  2. ボットの Webhook コールバック URL をコピーし、ホストを HTTPS ドメインに置き換えて QQ 管理ポータルのリクエストアドレスに保存します。サンドボックス設定でテストユーザーを追加します。

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。

サンドボックスのメンバーとしてボットに個別チャットするか、サンドボックスのグループでメンションします。

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。
  • リクエストアドレスの保存に失敗する場合は、ドメインが HTTPS で到達できないか、パスが /bots/<ボット ID> で終わっていません。
  • 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

QQ 公式ボット には公開 IP のあるサーバーが必要ですか?

必要です。または LangBot Cloud を使えます。QQ 公式ボット API(Webhook)には公開 IP と HTTPS が必要です。LangBot Cloud には公開ドメインがあります。

QQ 公式ボット のボットはストリーミング返信に対応していますか?

対応状況はプラットフォーム機能一覧で確認してください。AI 側の生成が終わってから返信が送られます。

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

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