Ollama で WeCom カスタマーサービスの AI ボットを作る

LangBot で Ollama を使った WeCom カスタマーサービスの 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 WeCom カスタマーサービスのボットにつなぎます。LangBot が WeCom カスタマーサービス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。
API を有効にした WeCom カスタマーサービス（WeChat Kefu）：企業 ID、Secret、コールバック用 Token と EncodingAESKey。

カスタマーサービスはコールバック URL にイベントを送るため、LangBot には公開 HTTPS アドレスが必要です。LangBot Cloud には用意されています。

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。

WeCom カスタマーサービスの 開発者設定 で Token と EncodingAESKey を生成し、企業 ID とともに WeCom カスタマーサービス アダプターのボットに入力します。
ボットを有効化して Webhook コールバック URL を管理画面に貼り、Secret を入力してボットを再起動します。ユーザーが会話を始めるためのリンクや QR コードを発行します。