Qwen で WeChat 公式アカウントの AI ボットを作る

LangBot で Qwen 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 Qwen 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。

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。
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。

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。

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。