<div align="center"> <h1>微信上的Dify</h1>

本项目是 chatgpt-on-wechat 的下游分支

额外集成了LLMOps平台 Dify，支持Dify智能助手模型，调用工具和知识库，支持Dify工作流。

关于将Dify接入微信生态的详细教程，请查看文章 手把手教你将 Dify 接入微信生态

如果我的项目对您有帮助，请给个star吧~

</div>

基本的dify工作流API支持

目前已经测试过的Dify通道如下：

交流群

<img width="240" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/993d184b-4d46-47a6-b5bf-678ef1b1013c.jpg">	<img width="240" src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/a2a2db05-922f-4921-9b9b-1180b00e133e.jpg">
添加我的微信拉你进交流群	开源不易，感谢打赏🎉

最新功能

1. 支持企业微信个人号（仅支持Windows系统）

企业微信

有封号风险，请使用企业微信小号测试

登录旧版企业微信时可能会出现版本过低无法登录的情况，参考issue1525，请尝试更换其他企业微信账号重试

1.1 快速启动企业微信个人号机器人

安装指定版本企业微信

WeCom_4.0.8.6027.exe官方下载链接

WeCom_4.0.8.6027.exe阿里云盘备份

WeCom_4.0.8.6027.exe夸克网盘备份

下载项目安装依赖

参考手把手教你将 Dify 接入微信生态，下载本项目，安装Python依赖

安装ntwork依赖

由于ntwork的安装源不太稳定，可以下载对应的whl文件，使用whl文件离线安装ntwork

首先需要查看你的Python版本，在命令行中输入python查看版本信息，然后在ntwork-whl目录下找到对应的whl文件，运行pip install xx.whl安装ntwork依赖，注意"xx.whl"更换为whl文件的实际路径。

例如我的Python版本信息为

"Python 3.8.5 (default, Sep 3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]"

可以看到Python版本是3.8.5，并且是AMD64，所以对应的whl文件为ntwork-0.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl，需要执行如下命令安装

pip install your-path/ntwork-0.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl

填写配置文件

我们在项目根目录创建名为config.json的文件，文件内容如下，请根据教程参考手把手教你将 Dify 接入微信生态获取dify_api_base、dify_api_key、dify_app_type信息，注意channel_type填写为 wework

{ 
  "dify_api_base": "https://api.dify.ai/v1",
  "dify_api_key": "app-xxx",
  "dify_app_type": "chatbot",
  "channel_type": "wework",
  "model": "dify",
  "single_chat_prefix": [""],
  "single_chat_reply_prefix": "",
  "group_chat_prefix": ["@bot"],
  "group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]
}

登录企业微信

务必提前在电脑扫码登录企业微信

启动机器人

运行如下命令启动机器人

python app.py

我们可以看到终端输出如下信息，等待wework程序初始化完成，最后启动成功~

[INFO][2024-04-30 21:16:04][wework_channel.py:185] - 等待登录······
[INFO][2024-04-30 21:16:05][wework_channel.py:190] - 登录信息:>>>user_id:xxx>>>>>>>>name:
[INFO][2024-04-30 21:16:05][wework_channel.py:191] - 静默延迟60s，等待客户端刷新数据，请勿进行任何操作······
[INFO][2024-04-30 21:17:05][wework_channel.py:224] - wework程序初始化完成········

2. 集成JinaSum插件

使用Jina Reader和ChatGPT支持总结公众号、小红书、知乎等分享卡片链接，配置详情请查看JinaSum

plugin-jinasum-1

3. Suno音乐插件

使用 Suno 插件生成音乐

plugin-suno-1 plugin-suno-2

我把音乐、封面和歌词简单剪成了一个视频，效果很炸裂，Suno生成的效果好得离谱 https://github.com/hanfangyuan4396/dify-on-wechat/assets/43166868/396fa76f-a5d9-4de2-8ce2-365ceb6684f0

4. 支持Dify Chatflow和Workflow

Dify官网已正式上线工作流模式，可以导入本项目下的dsl文件快速创建工作流进行测试。工作流输入变量名称非常灵活，对于工作流类型的应用，本项目约定工作流的输入变量命名为query，输出变量命名为text。

(注: 工作流类型的应用似乎不太适合作为聊天机器人，目前它还没有会话的概念，需要自己管理上下文。但是它可以调用各种工具，通过http请求与外界交互，适合执行业务逻辑复杂的任务；它可以导入导出工作流dsl文件，方便分享和移植。也许将来dsl文件加上配置文件就可以作为本项目的一个插件。)

5. 支持COZE API

5.1 如何快速启动coze微信机器人

请按照快速开始步骤克隆源码并安装依赖
按照下方coze api config.json示例文件进行配置以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（如果复制下方的示例内容，请去掉注释）

# coze config.json文件内容示例
{
  "coze_api_base": "https://api.coze.cn/open_api/v2",  # coze base url
  "coze_api_key": "xxx",                               # coze api key
  "coze_bot_id": "xxx",                                # 根据url获取coze_bot_id https://www.coze.cn/space/{space_id}/bot/{bot_id}
  "channel_type": "wx",                                # 通道类型，当前为个人微信
  "model": "coze",                                     # 模型名称，当前对应coze平台
  "single_chat_prefix": [""],                          # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  "single_chat_reply_prefix": "",                      # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
  "group_chat_prefix": ["@bot"],                       # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
  "group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]               # 机器人回复的群名称列表
}

上述示例文件是个人微信对接coze的极简配置，详细配置说明需要查看config.py，注意不要修改config.py中的值，config.py只是校验是否是有效的key，最终生效的配置请在config.json修改。

启动程序

python3 app.py                                    # windows环境下该命令通常为 python app.py

特别感谢 @绛烨 提供内测coze api key

更新日志

2024/08/09 dify chatbot类型应用支持解析markdown格式响应，分别发送文本、图片和文件
2024/08/04 支持dify图片识别功能
2024/08/03 微信支持通过web ui扫码登录或异常重启，已适配docker容器
2024/08/01 同步上游chatgpt on wechat最新功能，docker镜像地址支持阿里云容器仓库ACR
2024/04/30 支持windows环境下企业微信个人号
2024/04/24 集成JinaSum插件，修复总结微信公众号文章，修复dify usage key error, 修复dify私有部署的图片url错误
2024/04/16 支持基本的企业微信客服通道，感谢@lei195827, @sisuad 的贡献
2024/04/14 Suno音乐插件，Dify on WeChat对接详细教程，config文件bug修复
2024/04/08 支持聊天助手类型应用内置的Chatflow，支持dify基础的对话Workflow
2024/04/04 支持docker部署
2024/03/31 支持coze api(内测版)
2024/03/29 支持dify基础的对话工作流，由于dify官网还未上线工作流，需要自行部署测试 0.6.0-preview-workflow.1。

快速开始

接入非Dify机器人可参考原项目文档 chatgpt-on-wechat、项目搭建文档

Dify接入微信生态的详细教程请查看文章 手把手教你将 Dify 接入微信生态

下文介绍如何快速接入Dify

准备

1. 账号注册

进入Dify App 官网注册账号，创建一个应用并发布，然后在概览页面创建保存api密钥，同时记录api url，一般为https://api.dify.ai/v1

2.运行环境

支持 Linux、MacOS、Windows 系统（可在Linux服务器上长期运行)，同时需安装 Python。

推荐python 3.8以上版本，已在ubuntu上测试过3.11.6版本可以成功运行。

(1) 克隆项目代码：

git clone https://github.com/hanfangyuan4396/dify-on-wechat
cd dify-on-wechat/

(2) 安装核心依赖 (必选)：

这是使用itchat创建机器人，并具有文字交流功能所需的最小依赖集合。

pip3 install -r requirements.txt  # 国内可以在该命令末尾添加 "-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" 参数，使用阿里云镜像源安装依赖

(3) 拓展依赖 (可选，建议安装)：

pip3 install -r requirements-optional.txt # 国内可以在该命令末尾添加 "-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple" 参数，使用阿里云镜像源安装依赖

如果某项依赖安装失败可注释掉对应的行再继续

配置

配置文件的模板在根目录的config-template.json中，需复制该模板创建最终生效的 config.json 文件：

cp config-template.json config.json

然后在config.json中填入配置，以下是对默认配置的说明，可根据需要进行自定义修改（如果复制下方的示例内容，请去掉注释, 务必保证正确配置dify_app_type）：

# dify config.json文件内容示例
{ 
  "dify_api_base": "https://api.dify.ai/v1",    # dify基础URL
  "dify_api_key": "app-xxx",                    # dify API密钥
  "dify_app_type": "chatbot",                   # dify应用类型 chatbot(对应聊天助手)/agent(对应Agent)/workflow(对应工作流)，默认为chatbot
  "dify_convsersation_max_messages": 5,         # dify目前不支持设置历史消息长度，暂时使用超过最大消息数清空会话的策略，缺点是没有滑动窗口，会突然丢失历史消息, 当前为5
  "channel_type": "wx",                         # 通道类型，当前为个人微信
  "model": "dify",                              # 模型名称，当前对应dify平台
  "single_chat_prefix": [""],                   # 私聊时文本需要包含该前缀才能触发机器人回复
  "single_chat_reply_prefix": "",               # 私聊时自动回复的前缀，用于区分真人
  "group_chat_prefix": ["@bot"],                # 群聊时包含该前缀则会触发机器人回复
  "group_name_white_list": ["ALL_GROUP"]        # 机器人回复的群名称列表
}

上述示例文件是个人微信对接dify的极简配置，详细配置说明需要查看config.py，注意不要修改config.py中的值，config.py只是校验是否是有效的key，最终生效的配置请在config.json修改。

运行

1.本地运行

如果是开发机 本地运行，直接在项目根目录下执行：

python3 app.py                                    # Windows环境下该命令通常为 python app.py

终端输出二维码后，使用微信进行扫码，当输出 "Start auto replying" 时表示自动回复程序已经成功运行了（注意：用于登录的微信需要在支付处已完成实名认证）。扫码登录后你的账号就成为机器人了，可以在微信手机端通过配置的关键词触发自动回复 (任意好友发送消息给你，或是自己发消息给好友)，参考#142。

2.服务器部署

使用nohup命令在后台运行程序：

nohup python3 app.py & tail -f nohup.out          # 在后台运行程序并通过日志输出二维码

扫码登录后程序即可运行于服务器后台，此时可通过 ctrl+c 关闭日志，不会影响后台程序的运行。使用 ps -ef | grep app.py | grep -v grep 命令可查看运行于后台的进程，如果想要重新启动程序可以先 kill 掉对应的进程。日志关闭后如果想要再次打开只需输入 tail -f nohup.out。此外，scripts 目录下有一键运行、关闭程序的脚本供使用。

多账号支持： 将项目复制多份，分别启动程序，用不同账号扫码登录即可实现同时运行。

特殊指令： 用户向机器人发送 #reset 即可清空该用户的上下文记忆。

3.Docker部署

cd dify-on-wechat/docker       # 进入docker目录
docker compose up -d           # 启动docker容器
docker logs -f dify-on-wechat  # 查看二维码并登录

贡献者

开发计划

Notice插件: 识别到特定消息，通知指定好友，详情请查看#18。为了鼓励各位多参与此项目，在pr中留下联系方式，我会点咖啡或奶茶表示感谢，一点心意~
测试合并原项目PR： 原项目有很多比较好的PR没有通过，之后会把一些比较好的feature测试合并进这个仓库
优化对接Dify： 目前对接dify的很多代码写的还很潦草，以后逐步优化
支持： 企业微信个人号

也请各位大佬多多提PR，我社畜打工人，精力实在有限~