OpenAI (ChatGPT models) で WeCom インテリジェントボットの AI ボットを作る

LangBot で OpenAI (ChatGPT models) を使った WeCom インテリジェントボットの 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 OpenAI (ChatGPT models) のモデルを WeCom インテリジェントボットのボットにつなぎます。LangBot が WeCom インテリジェント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で OpenAI の GPT モデルを使います。ナレッジベース、MCP ツール、Skills、コードサンドボックスも追加できます。

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 OpenAI (ChatGPT models) のアカウントまたはサーバー。
長期接続 API モードの WeCom インテリジェントボット：BotID と長期接続用 Secret。ワンクリック設定で自動入力できます。

長期接続モードでは公開コールバック URL は不要です。もう一方のコールバック URL モードでは必要で、両モードは同時に使えません。

OpenAI のコンソールで API キーを作成します。
LangBot の モデル で LLM モデルを追加し、プロバイダーに OpenAI、リクエスト URL に https://api.openai.com/v1 を指定して、API キーとモデル ID を入力します。
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。
モデル ID は OpenAI のモデル一覧にある現行のものを使います。OpenAI 互換のエンドポイントも同じ手順で、それぞれのリクエスト URL を指定します。

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 インテリジェントボット アダプターでボットを作成して ワンクリック設定 を使うか、WeCom でボットを作って API モードを 長期接続 に切り替え、BotID と Secret を入力します。
ボットの公開範囲を設定し、保存して有効化します。

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。

WeCom クライアントでボットを見つけて個別に話しかけ、グループに追加してメンションします。

ネットワークや地域のエラーは、LangBot からリクエスト URL に到達できないことが原因です。制限のある環境では到達可能な互換ゲートウェイを使います。
長期接続の Secret はコールバックモードの Token/EncodingAESKey とは別物です。API モードをコールバック URL に切り替えると既存の長期接続は無効になります。
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。