Qwen で QQ 公式ボットの AI ボットを作る

LangBot で Qwen を使った QQ 公式ボットの 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 Qwen のモデルを QQ 公式ボットのボットにつなぎます。LangBot が QQ 公式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。

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

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 Qwen のアカウントまたはサーバー。
QQ オープンプラットフォームで登録したボット：AppID、Token、AppSecret。LangBot サーバーの IP を IP ホワイトリストに追加します。

QQ 公式ボット API（Webhook）には公開 IP と HTTPS が必要です。LangBot Cloud には公開ドメインがあります。

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。

QQ 公式 アダプターでボットを作成し、AppID、Token、AppSecret を入力します。
ボットの Webhook コールバック URL をコピーし、ホストを HTTPS ドメインに置き換えて QQ 管理ポータルのリクエストアドレスに保存します。サンドボックス設定でテストユーザーを追加します。