Qwen で Lark（Feishu）の AI ボットを作る

LangBot で Qwen を使った Lark（Feishu）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 Qwen のモデルを Lark（Feishu）のボットにつなぎます。LangBot が Lark（Feishu）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。

Alibaba Cloud Model Studio（DashScope）経由で、LangBot の内蔵エージェントから Qwen モデルを使います。

必要なもの

既定の WebSocket 長期接続では公開 IP は不要です。長期接続が使えない場合（一部の Lark 国際版など）は Webhook モードとなり、公開 HTTPS アドレスが必要です。LangBot Cloud には最初から用意されています。

Aliyun Bailian (DashScope) 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 Aliyun Bailian (DashScope)、リクエスト URL に https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/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 Model Studio に表示される Qwen モデルを使います。

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。

Lark アダプターでボットを作成し、プラットフォームのドメイン（Feishu / Lark）を選んで ワンクリック設定 を使うか、app_id と app_secret を手動入力します。
ガイドに沿ってメッセージ権限とイベント購読（ストリーミングカードを使う場合はカード権限も）を追加し、アプリのバージョンを公開します。

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。

Feishu/Lark でボットを検索して DM を送り、グループに追加してメンションでも試します。

国際版アカウントは DashScope のエンドポイントが異なります。コンソールに表示される OpenAI 互換 URL を使ってください。
メッセージが届かない場合は、アプリのバージョンが公開済みか、イベント購読方式（長期接続 / Webhook）が LangBot 側と一致しているかを確認します。
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。