Ollama で WeChat 公式アカウントの AI ボットを作る

LangBot で Ollama を使った WeChat 公式アカウントの 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 Ollama のモデルを WeChat 公式アカウントのボットにつなぎます。LangBot が WeChat 公式アカウン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。

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。
WeChat 公式アカウントまたはサービスアカウント：AppID、AppSecret、サーバー設定の Token と EncodingAESKey。LangBot サーバーの IP を IP ホワイトリスト に追加します。

公式アカウントには公開ドメインと HTTPS が必要で、コールバックには 5 秒以内に応答しなければなりません。AI の応答が遅い場合は passive または auto を使います。LangBot Cloud には公開ドメインがあります。

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。

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。

WeChat 公式アカウント アダプターでボットを作成し、返信モードを選びます：drop（5 秒のコールバック内で返信）、passive、または auto（企業認証済みアカウントならカスタマーサービス API で後から返信）。
ボットのコールバック URL をアカウントのサーバー設定に貼り付けて保存します。

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。

WeChat でアカウントをフォローし、メッセージを送ります。