MuseBot

本仓库提供一款聊天机器人（支持Telegram、Discord、Slack、Lark（飞书）、钉钉、企业微信、QQ、微信），可与LLM API集成，实现基于AI的智能回复。该机器人支持openai、deepseek、gemini、openrouter等大模型，使交互更加自然流畅。
中文文档
俄文文档

感谢

感谢阮一峰老师的weekly，很荣幸能登榜：https://github.com/ruanyf/weekly
感谢linux.do社区，佬友们很给力，给一个我的介绍贴链接：https://linux.do/t/topic/1128110
也感谢Reddit社区，尽管我有几个子版块被封禁了😅：https://www.reddit.com/

🚀 功能特性

• 🤖 AI回复：利用LLM API生成聊天回复。
• ⏳ 流式输出：实时发送响应，提升用户体验。
• 🏗 轻松部署：可在本地运行，也可部署到云服务器。
• 👀 图像识别：通过图片与LLM进行交互，详情请参阅文档。
• 🎺 语音支持：通过语音与LLM交流，详情请参阅文档。
• 🐂 函数调用：将mcp协议转换为函数调用，详情请参阅文档。
• 🌊 RAG：支持RAG技术以补充上下文信息，详情请参阅文档。
• 🌞 管理平台：使用平台对MuseBot进行管理，详情请参阅文档。
• 🌛 注册机制：借助服务注册模块，机器人实例可自动注册到注册中心，详情请参阅文档。
• 🌈 指标监控：支持Metrics监控工具，详情请参阅文档。
• 🐶 定时任务：支持Cron定时触发LLM，详情请参阅文档。

使用视频

最简单的使用方式：https://www.youtube.com/watch?v=4UHoKRMfNZg
deepseek：https://www.youtube.com/watch?v=kPtNdLjKVn0
gemini：https://www.youtube.com/watch?v=7mV9RYvdE6I
chatgpt：https://www.youtube.com/watch?v=G_DZYMvd5Ug

📸 支持平台

平台	是否支持	描述	文档 / 链接
🟦 Telegram	✅	支持Telegram机器人（基于go-telegram-bot-api，处理命令、内联按钮、强制回复等功能）	文档
🌈 Discord	✅	支持Discord机器人	文档
🌛 Web API	✅	提供HTTP/Web API接口，用于与LLM交互（非常适合自定义前端或后端）	文档
🔷 Slack	✅	支持Slack（Socket模式/Events API/Block Kit交互）	文档
🟣 Lark (Feishu)	✅	支持Lark长连接及消息处理（基于larksuite SDK，具备图片/音频下载和消息更新功能）	文档
🆙 DingDing	✅	支持钉钉长连接	文档
⚡️ 企业微信	✅	支持企业微信HTTP回调触发LLM	文档
🌞 QQ	✅	支持QQ HTTP回调触发LLM	文档
🚇 微信	✅	支持微信HTTP回调触发LLM	文档

支持的大型语言模型

模型	提供商	文本生成	图像生成	视频生成	识别照片	TTS	链接
🌟 Gemini	Google	✅	✅	✅	✅	✅	doc
💬 ChatGPT	OpenAI	✅	✅	❌	✅	✅	doc
🐦 Doubao	字节跳动	✅	✅	✅	✅	✅	doc
🐦 Qwen	阿里云	✅	✅	✅	✅	✅	doc
🧠 DeepSeek	DeepSeek	✅	❌	❌	❌	❌	doc
⚙️ 302.AI	302.AI	✅	✅	✅	✅	❌	doc
🌐 OpenRouter	OpenRouter	✅	✅	❌	✅	❌	doc
🌐 ChatAnywhere	ChatAnywhere	✅	✅	❌	✅	❌	doc

🤖 文本示例

🎺 多模态示例

📥 安装

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/yincongcyincong/MuseBot.git
   cd MuseBot
   

2. 安装依赖

    go mod tidy
   

3. 设置环境变量

    export TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_telegram_bot_token"
    export DEEPSEEK_TOKEN="your_deepseek_api_key"
   

🚀 使用

在本地运行机器人：

 go run main.go -telegram_bot_token=telegram-bot-token -deepseek_token=deepseek-auth-token

使用 Docker

  docker pull jackyin0822/musebot:latest
  chmod 777 /home/user/data
  docker run -d -v /home/user/data:/app/data -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="telegram-bot-token" -e DEEPSEEK_TOKEN="deepseek-auth-token" -p 36060:36060 --name my-bot  jackyin0822/MuseBot:latest

 ALIYUN:
 docker pull crpi-i1dsvpjijxpgjgbv.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/jackyin0822/musebot:latest
 chmod 777 /home/user/data
  docker run -d -v /home/user/data:/app/data -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="telegram-bot-token" -e DEEPSEEK_TOKEN="deepseek-auth-token" -p 36060:36060 --name my-bot  crpi-i1dsvpjijxpgjgbv.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/jackyin0822/musebot:latest

命令：(文档)[https://github.com/yincongcyincong/MuseBot/blob/main/static/doc/param_conf.md]

⚙️ 配置

您可以通过环境变量配置机器人：

以下是您的环境变量表格的英文版： 如果您使用参数，请使用小写字母和下划线。例如：./MuseBot -telegram_bot_token=xxx

变量名	描述	默认值
TELEGRAM_BOT_TOKEN	Telegram 机器人令牌	-
DISCORD_BOT_TOKEN	Discord 机器人令牌	-
SLACK_BOT_TOKEN	Slack 机器人令牌	-
SLACK_APP_TOKEN	Slack 应用级令牌	-
LARK_APP_ID	Lark (飞书) 应用 ID	-
LARK_APP_SECRET	Lark (飞书) 应用 Secret	-
DING_CLIENT_ID	钉钉 App Key / 客户端 ID	-
DING_CLIENT_SECRET	钉钉 App Secret	-
DING_TEMPLATE_ID	钉钉模板消息 ID	-
COM_WECHAT_TOKEN	企业微信令牌	-
COM_WECHAT_ENCODING_AES_KEY	企业微信 EncodingAESKey	-
COM_WECHAT_CORP_ID	企业微信 CorpID	-
COM_WECHAT_SECRET	企业微信 App Secret	-
COM_WECHAT_AGENT_ID	企业微信 Agent ID	-
WECHAT_APP_ID	微信公众号 AppID	-
WECHAT_APP_SECRET	微信公众号 AppSecret	-
WECHAT_ENCODING_AES_KEY	微信公众号 EncodingAESKey	-
WECHAT_TOKEN	微信公众号 Token	-
WECHAT_ACTIVE	是否启用微信消息监听（true/false）	false
QQ_APP_ID	QQ 开放平台 AppID	-
QQ_APP_SECRET	QQ 开放平台 AppSecret	-
QQ_ONEBOT_RECEIVE_TOKEN	ONEBOT → MuseBot 事件消息的接收令牌	MuseBot
QQ_ONEBOT_SEND_TOKEN	MuseBot → ONEBOT 消息发送的发送令牌	MuseBot
QQ_ONEBOT_HTTP_SERVER	ONEBOT HTTP 服务器地址	http://127.0.0.1:3000
DEEPSEEK_TOKEN	DeepSeek API 密钥	-
OPENAI_TOKEN	OpenAI API 密钥	-
GEMINI_TOKEN	Google Gemini API 令牌	-
OPEN_ROUTER_TOKEN	OpenRouter 令牌 doc	-
ALIYUN_TOKEN	阿里云百炼令牌 doc	-
AI_302_TOKEN	302.AI 令牌 doc	-
VOL_TOKEN	火山引擎通用令牌 doc	-
VOLC_AK	火山引擎多媒体访问密钥 doc	-
VOLC_SK	火山引擎多媒体秘密密钥 doc	-
ERNIE_AK	百度 ERNIE 大模型 AK doc	-
ERNIE_SK	百度 ERNIE 大模型 SK doc	-
CUSTOM_URL	自定义 LLM API 端点	https://api.deepseek.com/
TYPE	LLM 类型（deepseek/openai/gemini/openrouter/vol/302-ai/chatanywhere）	deepseek
MEDIA_TYPE	媒体生成来源（openai/gemini/vol/openrouter/aliyun/302-ai）	vol
DB_TYPE	数据库类型（sqlite3/mysql）	sqlite3
DB_CONF	数据库配置路径或连接字符串	./data/muse_bot.db
LLM_PROXY	LLM 网络代理（如 http://127.0.0.1:7890）	-
ROBOT_PROXY	机器人网络代理（如 http://127.0.0.1:7890）	-
LANG	语言（en/zh）	en
TOKEN_PER_USER	每位用户允许的最大 token 数，0 表示无限制	10000
MAX_USER_CHAT	每位用户最多同时进行的聊天数	2
HTTP_HOST	MuseBot HTTP 服务器端口	:36060
USE_TOOLS	启用函数调用工具（true/false）	false
MAX_QA_PAIR	作为上下文保留的最大问答对数	100
CHARACTER	AI 人格描述	-
CRT_FILE	HTTPS 证书文件路径	-
KEY_FILE	HTTPS 私钥文件路径	-
CA_FILE	HTTPS CA 证书文件路径	-
ADMIN_USER_IDS	以逗号分隔的管理员用户 ID 列表	-
ALLOWED_USER_IDS	允许使用机器人的用户 ID 列表，以逗号分隔；空表示允许所有人；0 表示禁止所有人	-
ALLOWED_GROUP_IDS	允许使用机器人的群组 ID 列表，以逗号分隔；空表示允许所有人；0 表示禁止所有人	-
BOT_NAME	机器人名称	MuseBot
CHAT_ANY_WHERE_TOKEN	ChatAnyWhere 平台令牌	-
SMART_MODE	自动检测要生成的内容（文本/图片/视频）	true
SEND_MCP_RES	将 mcp 结果发送给用户	false
DEFAULT_MODEL	默认文本模型	-

CUSTOM_URL

如果您使用的是自部署的大模型，可以设置 CUSTOM_URL 来将请求路由到您的自部署大模型。

DB_TYPE

支持 sqlite3 或 mysql。

DB_CONF

如果 DB_TYPE 是 sqlite3，则提供一个文件路径，例如 ./data/telegram_bot.db； 如果 DB_TYPE 是 mysql，则提供一个 mysql 连接字符串，例如 root:admin@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname?charset=utf8mb4&parseTime=True&loc=Local，数据库必须提前创建好。

LANG

为机器人选择语言，英语 (en)、中文 (zh)、俄语 (ru)。

其他配置

deepseek_conf
photo_conf
video_conf
audio_conf

命令

/clear $clear

清除您与 DeepSeek 的所有对话记录。这些记录用于帮助 DeepSeek 理解上下文。

/retry $retry

重试上一个问题。

/txt_type /photo_type /video_type /rec_type $txt_type $photo_type $video_type $rec_type

选择文本/照片/视频/识别模型类型。

/txt_model /img_model /video_model /rec_model $txt_model $img_model $video_model $rec_model

选择文本/图片/视频/识别模型。

/mode $mode

显示当前的模型类型和模型。

/state $state

计算单个用户的 Token 使用量。

/photo /edit_photo $photo $edit_photo

/edit_photo 会根据您的描述更新您的照片。

/video $video

/chat $chat

允许机器人通过 /chat 命令在群组中聊天， 而无需将机器人设为群管理员。

/help $help

/task $task

多智能体之间可以相互通信！

部署

使用 Docker 部署

1. 构建 Docker 镜像

    docker build -t MuseBot .
   

2. 运行容器

     docker run -d -v /home/user/xxx/data:/app/data -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="telegram-bot-token" -e DEEPSEEK_TOKEN="deepseek-auth-token" --name my-bot MuseBot
   

贡献

欢迎提交问题和拉取请求来改进这个机器人。🚀

群组

Telegram 群组：https://t.me/+WtaMcDpaMOlhZTE1，或者您可以尝试使用机器人 Guanwushan_bot。 每个人都有 10000 个 Token 可以试用这个机器人，请记得给它点个赞！

QQ 群：1031411708

许可证

MIT 许可证 © 2025 jack yin

MuseBot 快速上手指南

MuseBot 是一款开源 AI 聊天机器人框架，支持将 Telegram、Discord、飞书、钉钉、企业微信、QQ 及微信等通讯应用接入大语言模型（LLM）。它支持 OpenAI、DeepSeek、Gemini、OpenRouter 等多种模型，具备流式输出、图片识别、语音交互及 RAG 等高级功能。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS 或 Windows (WSL)
• Go 语言环境：版本 1.21 或更高（用于本地编译运行）
• Docker（可选）：版本 20.10 或更高（推荐用于快速部署）
• API Key：至少拥有一个支持的 LLM API Key（如 DeepSeek, OpenAI, Gemini 等）
• 机器人 Token：目标通讯平台的 Bot Token（如 Telegram Bot Token）

安装步骤

您可以选择 本地源码运行 或 Docker 部署 两种方式。

方式一：本地源码运行

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/yincongcyincong/MuseBot.git
   cd MuseBot
   

2. 安装依赖

   go mod tidy
   

3. 配置环境变量 设置必要的 API Key 和 Bot Token（以 Linux/macOS 为例，Windows 请使用 set 命令）：

   export TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_telegram_bot_token"
   export DEEPSEEK_TOKEN="your_deepseek_api_key"
   

方式二：Docker 部署（推荐）

国内用户推荐使用阿里云镜像源以获得更快的下载速度。

1. 准备数据目录

   mkdir -p /home/user/data
   chmod 777 /home/user/data
   

2. 拉取镜像并运行

   方案 A：使用阿里云镜像（国内推荐）

   docker pull crpi-i1dsvpjijxpgjgbv.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/jackyin0822/musebot:latest
   
   docker run -d \
     -v /home/user/data:/app/data \
     -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_telegram_bot_token" \
     -e DEEPSEEK_TOKEN="your_deepseek_api_key" \
     -p 36060:36060 \
     --name my-bot \
     crpi-i1dsvpjijxpgjgbv.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/jackyin0822/musebot:latest
   

   方案 B：使用 Docker Hub 镜像

   docker pull jackyin0822/musebot:latest
   
   docker run -d \
     -v /home/user/data:/app/data \
     -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="your_telegram_bot_token" \
     -e DEEPSEEK_TOKEN="your_deepseek_api_key" \
     -p 36060:36060 \
     --name my-bot \
     jackyin0822/MuseBot:latest
   

基本使用

启动后，MuseBot 将自动连接您配置的通讯平台和 LLM 模型。

1. 本地直接运行示例

通过命令行参数直接传入 Token 启动：

go run main.go -telegram_bot_token=telegram-bot-token -deepseek_token=deepseek-auth-token

2. 验证功能

• 文本对话：在已绑定的通讯应用（如 Telegram）中向机器人发送消息，它将调用配置的 LLM 返回 AI 回答。
• 多模态交互：直接发送图片或语音消息给机器人，即可测试图片识别或语音转文字功能（需模型支持）。
• 管理后台：访问 http://localhost:36060（默认端口）可进入 AdminPlatform 进行更详细的配置和监控。

3. 扩展配置

MuseBot 支持通过环境变量或命令行参数配置更多功能（如飞书、钉钉、RAG、定时任务等）。参数命名规则为小写字母加下划线（例如：-lark_app_id）。详细参数列表请参考项目文档中的 param_conf.md。