Ollama
用 Ollama 搭建LINE AI 机器人
使用 LangBot 搭建由 Ollama 驱动的LINE 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LINE机器人上。LangBot 接收LINE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。
- 在 LINE Developers Console 创建的 Messaging API Channel：Channel Secret 和 Channel Access Token（点击 Issue 生成）。
网络要求
LINE 通过 Webhook 推送消息，LangBot 需要公网 HTTPS 地址；LangBot Cloud 自带域名和 HTTPS。
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LINE机器人
- 新建机器人，选择 LINE 适配器，填写 Channel Secret 和 Channel Access Token。
- 把 LangBot 中的 Webhook 回调地址填入 Channel 的 Webhook URL，验证后开启 Use webhook。
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。
扫描二维码添加官方账号为好友并发送消息。
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。
- Webhook 验证失败：检查地址是否正确、HTTPS 能否从公网访问。
- 没有回复：在 Official Account Manager 中关闭 LINE 自带的自动回复，避免它代替机器人回复。
- 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LINE需要有公网 IP 的服务器吗？
需要，或者直接使用 LangBot Cloud。LINE 通过 Webhook 推送消息，LangBot 需要公网 HTTPS 地址；LangBot Cloud 自带域名和 HTTPS。
LINE机器人支持流式回复吗？
请查看平台功能对照表了解该平台支持的能力；AI 后端生成完成后会一次性发送回复。
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。