Ollama
Ollama で KOOK の AI ボットを作る
LangBot で Ollama を使った KOOK 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 Ollama のモデルを KOOK のボットにつなぎます。LangBot が KOOK 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。
Ollama でオープンモデルをローカル実行し、LangBot の内蔵エージェントから提供します。会話データは手元のマシンから出ません。
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 Ollama のアカウントまたはサーバー。
- KOOK 開発者センターで作成したボットとその Bot Token。
ネットワーク
KOOK アダプターに必要なのはボットトークンだけで、LangBot から KOOK に接続します。
1. Ollama のモデルを追加する
- Ollama をインストールしてモデルを取得します（
ollama pullにモデル名）。 - LangBot の モデル で LLM モデルを追加し、プロバイダーに Ollama、リクエスト URL に Ollama サーバー（既定ポート
11434）を指定します。 - LangBot が Docker で動いている場合、
localhostはコンテナ自身を指すため、ホストのアドレス（例：host.docker.internal）を使います。
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. KOOK のボットを作成する
- KOOK アダプターでボットを作成し、Bot Token を入力します。
- ボットの権限を設定し、サーバーへ招待します。
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。
ボットが読めるチャンネルで、トリガー条件に合うメッセージを送ります。
トラブルシューティング
- 小さなローカルモデルはツール呼び出しが苦手な場合があります。関数呼び出しに対応しないモデルでは ツール使用 をオフにします。
- チャンネルで返信がない場合は、ボットのチャンネル権限とパイプラインのグループトリガー条件を確認します。
- 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
KOOK には公開 IP のあるサーバーが必要ですか？
いいえ。KOOK アダプターに必要なのはボットトークンだけで、LangBot から KOOK に接続します。
KOOK 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 Ollama 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
- KOOK の詳しい設定ガイド
- モデルの設定
- KOOK で使える他の AI：Dify · n8n · Coze · Langflow · DeepSeek
- Ollama を他のプラットフォームで使う：Telegram · Discord · Slack · Lark（Feishu） · DingTalk · WeCom（社内アプリ）