OpenAI (ChatGPT models)
用 OpenAI (ChatGPT models) 搭建微信客服 AI 机器人
使用 LangBot 搭建由 OpenAI (ChatGPT models) 驱动的微信客服 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 OpenAI (ChatGPT models) 模型接到微信客服机器人上。LangBot 接收微信客服消息，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 LangBot 内置 Agent 调用 OpenAI 的 GPT 模型，可以按需加知识库、MCP 工具、Skills 和代码沙箱。
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 OpenAI (ChatGPT models) 账号或服务。
- 开通 API 的微信客服：企业 ID、Secret，以及回调用的 Token 和 EncodingAESKey。
网络要求
微信客服通过回调地址推送事件，LangBot 需要公网 HTTPS 地址；LangBot Cloud 自带。
1. 添加 OpenAI (ChatGPT models) 模型
- 在 OpenAI 控制台创建 API Key。
- 在 LangBot 的 模型 页面新增 LLM 模型，供应商选择 OpenAI，请求地址填写
https://api.openai.com/v1，再填入 API Key 和模型名称。 - 如果模型支持函数调用，请勾选 工具调用；MCP 工具、Skills 和沙箱都依赖它。
- 模型名请使用 OpenAI 模型列表中的最新 ID；其他 OpenAI 兼容接口也按同样方式填写各自的请求地址。
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. 创建微信客服机器人
- 在微信客服 开发配置 中随机生成 Token 和 EncodingAESKey，与企业 ID 一起填入 微信客服 适配器的机器人。
- 启用机器人，把 Webhook 回调地址填入管理后台，再填写 Secret 并重启机器人。最后生成用户进入会话用的客服链接或二维码。
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。
在微信中打开客服链接或扫描二维码，发送一条消息。
常见问题排查
- 网络或地区错误：LangBot 必须能访问请求地址；网络受限时请使用可访问的兼容网关。
- 欢迎语只能在微信下发
welcome_code时发送，并且在过期前只能发一次。 - 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
接入微信客服需要有公网 IP 的服务器吗？
需要，或者直接使用 LangBot Cloud。微信客服通过回调地址推送事件，LangBot 需要公网 HTTPS 地址；LangBot Cloud 自带。
微信客服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 OpenAI (ChatGPT models) 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。