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      爆肝 2 天,用 GLM5 開發(fā)了 OpenClaw 接入微信 bot,已開源!

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      這是蒼何的第 493 篇原創(chuàng)!

      大家好,我是蒼何。

      OpenClaw,這個 GitHub 上 18 萬 Star 的怪物級開源項目,你們應該都聽過了吧?


      飛書能接、釘釘能接、企業(yè)微信能接、QQ 能接、Discord 能接……

      但偏偏最多人用的「微信個人號」,它不支持。

      我翻遍了 GitHub、掘金、知乎,找到的方案要么是企業(yè)微信繞一圈,要么是用微信 Web 協(xié)議搞,動不動就封號。

      說實話,這誰頂?shù)米。?/p>

      天天在微信上跟朋友聊天、在群里吹水,結(jié)果想接個 OpenClaw 都這么費勁?

      麻了。

      于是我決定自己干。

      「爆肝 2 天,我把 OpenClaw 接入了微信個人號,并且已經(jīng)開源了。」


      地址:https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat

      我給他命名為蒼何的狗腿子,和普通好友沒什么區(qū)別,但他卻是個能真正幫你干事的好友。

      當你隨便把一篇文章丟給他,OpenClaw 會幫你做總結(jié)。


      并幫你存放于你的個人 Notion 知識庫中。


      我現(xiàn)在看到好文章直接轉(zhuǎn)發(fā)給它,然后可以直接讓他去知識庫中幫我查找任何我想要的收藏。


      說實話比收藏夾好用一萬倍。

      我把這家伙拉進群聊,還能隨時@總結(jié)上下文,群聊利器啊。


      然后我可以指揮 OpenClaw 自動搜集全網(wǎng)資訊,并直接匯總發(fā)我。


      還可以進行日程提醒,比如讓它提醒我 2 分鐘后喝水。


      我甚至還在我的 OpenClaw 中裝了 18 歲的 AI 女友 Clawra,她有獨立人格和人設,當我問她在干嘛時,她會甩一張自拍給我。


      當然還有更多的場景待探索,但我發(fā)現(xiàn),在微信上用 OpenClaw 顯得非常的絲滑,因為我每天真的離不開微信。

      這篇文章主要分享我開發(fā)的歷程,代碼也上傳到了 GitHub,但由于時間有限以及防止技術被濫用,我做了一層代理處理,需要審核才可使用。

      注意事項


      1. 建議先用小號測試,雖然 iPad 協(xié)議比 Web 協(xié)議穩(wěn)定得多,但畢竟是第三方接入,謹慎為上

      2. 不要用來搞群發(fā)、營銷之類的騷操作,騰訊的風控不是吃素的

      3. 建議部署在有固定 IP 的服務器上,頻繁換 IP 容易觸發(fā)風控

      整個系統(tǒng)架構(gòu)如下:


      全程我用的是 OpenRouter 上的神秘模型 Pony Alpha 配合 Claude Code,前幾天我也給大家分享了這個神秘模型。


      今天也終于揭曉了謎底,確認這個神秘模型就是智譜的 GLM 5 模型。

      昨晚我發(fā)現(xiàn) GLM 5 也上線了 bigmodel,并直接切換,干了不少 token。


      幾個 agent 垮垮狂干,直接就干限額了:


      果斷再開 Max 套餐,可以說是大出血了:


      關于 GLM 5,官方是這么說的,「在全球權(quán)威的 Artificial Analysis 榜單中,GLM-5 位居全球第四、開源第一」。我截了個圖:


      從官方及各大媒體的報道來看,GLM 5 是面向復雜系統(tǒng)工程與長程Agent任務的開源基座模型。

      這里我也會在本文的中間部分把我和 GLM 5 協(xié)作開發(fā)的過程給分享出來,看看這個模型在處理實際工程級項目中究竟能有幾斤幾兩。

      先說說 OpenClaw 是啥

      如果你還不知道 OpenClaw,簡單說一下。

      它原名叫 Clawdbot,是一個奧地利開發(fā)者 Peter Steinberger 搞出來的開源 AI Agent 項目。


      后來因為跟 Anthropic 的商標沖突,改名 Moltbot,又改名 OpenClaw。

      名字換了三個,但絲毫不影響它火到離譜。

      「3 周時間,GitHub Star 從 0 干到 18 萬+。」

      這什么概念?React 花了 8 年才到 10 萬,Linux 花了 12 年,它 3 周就超了。

      好家伙,這不是坐火箭,這是坐 SpaceX 星艦。

      它的核心能力就一句話:「讓 AI 不只是回答你問題,而是真正替你干活。」

      你跟它說「幫我查一下明天的天氣,然后發(fā)到群里」,它就真的會去查、然后發(fā)。

      不是那種假裝理解你然后輸出一坨文字的「AI 助手」,是真的有手有腳能操作的 Agent。

      它支持接入各種大模型,Claude、GPT、DeepSeek 都行,還支持多 Agent 協(xié)作,搞一個虛擬開發(fā)團隊都不在話下。

      我之前也寫過幾篇關于OpenClaw 的文章,不了解的也可以先看看:


      為啥微信這么難接?

      講真的,這事不能怪 OpenClaw。

      微信是出了名的「封閉生態(tài)」,個人號壓根沒有官方 Bot API。

      你想搞自動化,要么走企業(yè)微信(需要公司認證),要么用第三方協(xié)議逆向(隨時封號)。

      之前社區(qū)有一些方案,比如用 wechatbot-webhook 基于微信 Web 協(xié)議來搞,Docker 一鍵部署倒是方便。

      但問題是:

      1. 「穩(wěn)定性堪憂」,微信 Web 協(xié)議說封就封

      2. 「功能受限」,很多高級功能用不了

      3. 「安全風險」,你的微信賬號等于裸奔

      我試了幾個,要么跑不起來,要么跑起來半天就掉線。

      說白了,這些方案都是在微信的安全策略上「走鋼絲」。

      我是怎么搞的

      既然現(xiàn)有方案都不太行,那就自己擼一個。

      我的思路是這樣的:

      「不走微信 Web 協(xié)議,走 iPad 協(xié)議 + 消息中轉(zhuǎn)服務。」

      核心架構(gòu)分三層:

      1. 「消息接收層」:基于 iPad 協(xié)議穩(wěn)定接收微信消息,比 Web 協(xié)議靠譜得多

      2. 「中轉(zhuǎn)網(wǎng)關層」:做消息格式轉(zhuǎn)換、會話管理、限流熔斷

      3. 「OpenClaw 對接層」:通過 Webhook 把消息推給 OpenClaw Gateway,再把 AI 回復轉(zhuǎn)發(fā)回微信

      整個架構(gòu)用 TypeScript 寫的,跟 OpenClaw 原生技術棧一致。

      畫了個架構(gòu)圖你們感受一下:


      說起來簡單,但這畢竟是個系統(tǒng)工程——協(xié)議對接、消息隊列、網(wǎng)關路由、多模型調(diào)度,涉及的模塊還挺多的。

      2 天能搞定,說實話,離不開一個關鍵幫手:「GLM-5」

      為什么用 GLM-5?

      可能有人會問,市面上 Coding 模型那么多,為啥選它?

      不瞞你說,一開始我也沒抱太大期望。主要是先跑的神秘模型 Pony Alpha。

      但實際跑下來,對于有些場景還行。

      這個項目不是那種「一句 Prompt 搓個網(wǎng)頁」的活兒。

      消息中轉(zhuǎn)網(wǎng)關要處理并發(fā)、去重、限流,OpenClaw 對接層要搞 Webhook 協(xié)議適配和會話狀態(tài)管理,還有各種邊界情況要兜底。

      這是正兒八經(jīng)的「系統(tǒng)工程」,不是寫個前端頁面的事。

      現(xiàn)在大模型圈子其實有個很明顯的趨勢:Opus 4.6、GPT Codex 5.3 這些頂級模型都在強調(diào)自己的 Agentic 能力,不再吹「一句話出活」了,而是卷誰能扛住「長任務、復雜系統(tǒng)開發(fā)」

      GLM-5 剛好也走的這條路。

      我這次開發(fā)全程讓 GLM-5 跑 Agent 模式,把任務拆成多個子任務,讓它自己規(guī)劃、自己執(zhí)行、自己調(diào)試。


      遇到問題,他能夠自己修,找出對比項:


      我的原始需求是要在 openclaw 中添加微信插件:


      一開始的版本,我覺得不夠合理,我就讓它重構(gòu)了一下,它能給出合理的架構(gòu)設計:


      我給的重構(gòu)指令及 rest 重構(gòu)的整體過程我也截了個圖:


      大概花費了 25 分鐘,解決了重構(gòu)的所有問題:


      整個過程我基本就是在旁邊看著,偶爾給點方向性的反饋。

      而且 GLM-5 還有一點讓我挺舒服的——它是開源的。

      不過對于一些稍微深一些的 bug,GLM 5 也并非萬能的,這個時候我會選擇讓它切換到 GPT-5.3-codex 和 Claude 4.6來解決。

      好了不多說了,接下來聊聊開發(fā)過程中踩的坑,這才是重頭戲。

      踩坑實錄 坑一:消息去重

      微信的消息推送機制很迷,同一條消息有時候會推兩三次。

      如果不做去重,AI 就會回復兩三遍,對面以為你是復讀機。

      我的解決方案是讓 GLM 搞了一個基于消息 ID + 時間窗口的去重緩存,用 LRU 策略自動淘汰過期記錄。

      坑二:上下文管理

      OpenClaw 的 Agent 是有記憶的,但微信的對話場景比較特殊。

      群聊里一堆人說話,你不能把所有消息都當作是給 AI 的指令。

      所以我做了一個「@觸發(fā) + 私聊直連」的機制:

      • 「私聊」:所有消息直接轉(zhuǎn)給 OpenClaw 處理

      • 「群聊」:只有 @機器人 的消息才會觸發(fā) AI 回復

      這樣就不會出現(xiàn) AI 在群里瘋狂刷屏的社死場面了。

      坑三:回復速度

      大模型的回復是有延遲的,特別是復雜問題可能要想好幾秒。

      但微信那邊,對面看你一直不回,以為你已讀不回呢。

      我加了一個「思考中...」的狀態(tài)提示,AI 在生成回復的時候先發(fā)一個提示,生成完了再替換成正式回復。

      用戶體驗直接拉滿。

      坑四:多模型切換

      OpenClaw 支持多個大模型,但不同場景其實適合不同模型。

      比如日常閑聊用 DeepSeek 就夠了,寫代碼分析問題上 Claude,省錢又高效。

      我在中轉(zhuǎn)層做了一個簡單的路由策略,根據(jù)消息內(nèi)容自動選擇最合適的模型。

      能干啥?

      接入之后,你的微信就變成了一個 AI 超級助手。

      舉幾個我自己在用的場景:

      「1. 智能群聊助手」

      在技術群里 @機器人,直接問代碼問題,它會結(jié)合上下文給出解答。

      再也不用忍受群里那些「百度一下」的回復了。

      「2. 個人知識管家」

      把文章、鏈接丟給它,它幫你總結(jié)歸納,還能存到你的知識庫里。

      我現(xiàn)在看到好文章直接轉(zhuǎn)發(fā)給它,比收藏夾好用一萬倍。

      「3. 日程提醒」

      跟它說「明天下午 3 點提醒我開會」,到點它就會在微信上戳你。

      比手機自帶的提醒好用,因為你一定會看微信。

      「4. 自動回復」

      設置好規(guī)則,一些常見問題它自動回復。

      比如有人加你好友問「在嗎」,它直接回「在的,有什么事嗎?」

      再也不用被「在嗎」兩個字煩死了。

      怎么用?

      項目已經(jīng)開源,可以自己部署。

      核心就三步:

      「第一步:克隆項目」

      git clone https://github.com/canghe/openclaw-wechat.gitcd openclaw-wechat

      「第二步:配置環(huán)境變量」

      出于安全考慮,這里的 apikey 是我代理服務做了一層,目前還在優(yōu)化中。

      # Set API Key (required)openclaw config set channels.wechat.apiKey "wc_live_xxxxxxxxxxxxxxxx"
      # Set proxy URL (required)openclaw config set channels.wechat.proxyUrl "http://your-proxy-server:3000"
      # Set webhook host (required for cloud deployment)openclaw config set channels.wechat.webhookHost "your-server-ip"
      # Enable the channelopenclaw config set channels.wechat.enabled true

      「第三步:openclaw 服務中添加 openclaw-wechat」

      openclaw plugins install @canghe/openclaw-wechat

      這里需要等下,還沒來的及上到插件市場去,后面會上,可以先本地代碼的方式安裝。

      然后用微信掃碼登錄,完事。

      整個過程 5 分鐘搞定,不需要公司認證,不需要企業(yè)微信,普通個人號直接用。

      后續(xù)計劃

      目前這個項目還在持續(xù)迭代,后面計劃加這些功能:

      • 「語音消息支持」:目前只支持文字,后續(xù)會接入語音轉(zhuǎn)文字 + 文字轉(zhuǎn)語音

      • 「圖片理解」:接入多模態(tài)模型,讓 AI 能看懂你發(fā)的圖片

      • 「OpenClaw Skills 市場對接」:直接在微信里調(diào)用 OpenClaw 的 700+ 技能

      • 「多賬號管理面板」:Web 端可視化管理多個微信號的接入

      如果你有好的想法,歡迎來 GitHub 上提 Issue 或者 PR。

      說實話,OpenClaw 這波開源 AI Agent 的浪潮,真的讓我看到了 AI 落地的另一種可能。

      以前我們說 AI,總覺得是那種高高在上的東西,要么在實驗室里,要么在大公司的服務器上。

      但現(xiàn)在,你自己部署一個 OpenClaw,接上微信,AI 就真的成了你口袋里的助手。

      這種感覺,說不出的爽。

      不過也要提醒一下,OpenClaw 的 Skills 生態(tài)最近爆出了一些安全問題,有超過 230 個惡意插件被上傳到了社區(qū)。

      所以大家在用 OpenClaw 的時候,「一定要注意只安裝可信來源的 Skills」,別什么都往上裝。

      另外,我看智譜也出了 AutoGLM 版本的 OpenClaw,

      支持官網(wǎng)一鍵完成 OpenClaw 與飛書機器人的一體化配置,幫助用戶從數(shù)小時縮短到幾分鐘,極速部署 OpenClaw。


      好了,項目地址我放在原文鏈接了,感興趣的直接去 GitHub 上 Star 一下。

      「如果你也在用 OpenClaw,或者對微信接入有什么想法,評論區(qū)聊聊!」

      點個「贊」「在看」,讓更多人看到這個項目

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