Ollama
用 Ollama 搭建微信公众号 AI 机器人
使用 LangBot 搭建由 Ollama 驱动的微信公众号 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 模型接到微信公众号机器人上。LangBot 接收微信公众号消息，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。
- 微信公众号或服务号：AppID、AppSecret、服务器配置的 Token 和 EncodingAESKey，并把 LangBot 服务器 IP 加入 IP 白名单。
网络要求
公众号要求公网域名和 HTTPS，并且必须在 5 秒内响应回调；AI 回复较慢时请使用 passive 或 auto 模式。LangBot Cloud 自带公网域名。
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. 创建微信公众号机器人
- 新建机器人，选择 微信公众号 适配器并选择回复模式：
drop（5 秒回调内直接回复）、passive或auto（企业认证账号可通过客服消息接口稍后回复）。 - 把机器人的回调地址填入公众号服务器配置并保存。
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。
在微信中关注公众号并发送消息。
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。
- 用户只收到加载提示没有答案：
passive模式（或auto回退后）需要用户再发一条消息来取回答案。 - 客服消息接口需要企业认证，仅个人身份认证不够。
- 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
接入微信公众号需要有公网 IP 的服务器吗？
需要，或者直接使用 LangBot Cloud。公众号要求公网域名和 HTTPS，并且必须在 5 秒内响应回调；AI 回复较慢时请使用 passive 或 auto 模式。LangBot Cloud 自带公网域名。
微信公众号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。