Ollama
用 Ollama 搭建钉钉 AI 机器人
使用 LangBot 搭建由 Ollama 驱动的钉钉 AI 机器人：模型配置、机器人凭据、网络要求、测试与常见问题。
本文把 Ollama 模型接到钉钉机器人上。LangBot 接收钉钉消息，交给流水线处理后把答案发回去，你不需要写任何平台对接代码。
用 Ollama 在本地运行开源模型，通过 LangBot 内置 Agent 提供服务，对话数据不出你的机器。
准备工作
- 一个运行中的 LangBot：LangBot Cloud（无需服务器），或用 Docker、
uvx langbot自行部署。 - 可以从 LangBot 调用的 Ollama 账号或服务。
- 钉钉应用机器人（Client ID 与 Client Secret）。使用一键创建并在手机上授权后会自动填好。
网络要求
Stream 模式下由 LangBot 主动连接钉钉，不需要公网回调地址。
1. 添加 Ollama 模型
- 安装 Ollama 并拉取模型（
ollama pull加模型名）。 - 在 LangBot 的 模型 页面新增 LLM 模型，供应商选 Ollama，请求地址指向你的 Ollama 服务（默认端口
11434）。 - 如果 LangBot 运行在 Docker 中，
localhost指的是容器本身，请改用宿主机地址（例如host.docker.internal）。
2. 创建流水线
在 LangBot WebUI 打开 流水线，新建流水线（或编辑默认流水线），按下表配置 AI 能力。
| 配置项 | 填写 |
|---|---|
| 运行器 | 内置 Agent |
| 模型 | 刚添加的模型，可以再加备用模型。 |
| 提示词 | 机器人的身份、语气以及不能做的事。 |
| 知识库 | 可选。绑定知识库后按你的资料回答。 |
3. 创建钉钉机器人
- 新建机器人，选择 钉钉 适配器并使用 一键创建，或手动创建机器人后填写凭据。
- 消息推送方式选择 Stream 模式。需要流式回复时，导入 LangBot 提供的
dingtalk_stream_card.json卡片模板，开启 使用卡片回复 并填入卡片模板 ID。
4. 绑定并测试
打开机器人，选择刚才创建的流水线，保存并确认机器人已启用。
先单聊机器人，再把它加入群聊并 @ 它。
常见问题排查
- 小型本地模型的工具调用能力可能较弱；不支持函数调用的模型请不要勾选 工具调用。
- 回复不是流式而是纯文本：卡片模板未导入，或没有开启 使用卡片回复。
- 收不到消息：确认应用版本已发布，并在事件订阅中选择了 Stream 模式。
- 在 WebUI 的 监控 页面可以看到每条消息、每次流水线运行和错误详情。
常见问题
接入钉钉需要有公网 IP 的服务器吗？
不需要。Stream 模式下由 LangBot 主动连接钉钉，不需要公网回调地址。
钉钉机器人支持流式回复吗？
支持。在机器人上开启流式输出，同时 AI 后端也要支持流式。详见平台功能对照表。
同一套 Ollama 配置能同时用在其他平台吗？
可以。一条流水线可以绑定多个机器人，同一套配置能同时在多个平台上回复。