微信搜索接入 DeepSeek，聊天也行？

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微信搜索 + DeepSeek

微信团队近期正在小范围灰度测试其搜索功能与 DeepSeek 大模型 R1 的融合，部分用户已可在微信搜索框内体验由 DeepSeek R1 驱动的 “AI搜索” 功能。

这一功能分为“快速回答”和“深度思考”两种模式，前者提供即时简答，后者则生成更详尽的分析结果。

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此次接入的 DeepSeek R1 被描述为“满血版”，其性能可能较开源版本有所增强。该模型在语义理解、多轮对话等场景表现流畅。

尤其在整合微信生态内公众号、小程序等数据时，展现出更精准的搜索结果。例如，用户搜索专业问题时，系统可自动关联相关公众号文章并提炼核心观点。

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微信聊天 + DeepSeek

上面提到的是微信团队直接下手，从“搜索”场景切入集成 DeepSeek 。最近在 GitHub 上有一个很火的开源项目：LangBot，从“聊天助手”场景切入几集成 DeepSeek。

LangBot 支持 DeepSeek 等大模型与多个主流平台（如微信、QQ、飞书、钉钉等）进行深度集成，目前已经在 GitHub 上获得了 7.3k 的 Star 。

无论是社群管理、智能客服还是个人助手，LangBot 都可能是一个趁手的工具。除了接入到聊天软件，LangBot 还提供了丰富的生态系统和扩展性，支持多模态、多轮对话、工具调用等功能。

🚀 核心功能

LangBot 支持 QQ、微信、企业微信、飞书、Discord 等主流消息平台，并深度集成 DeepSeek 、OpenAI 等大语言模型。

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LangBot 平台提供以下能力：

① 多轮对话：支持上下文连贯的群聊和私聊交互，理解复杂意图。

② 工具调用：可调用外部 API 或插件，扩展实际应用场景（如天气查询、数据分析）。

③ 多模态交互：支持文本、图像、语音等多种输入输出形式。

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④ 插件生态：开发者可通过自定义插件增强功能，例如集成电商 API 实现订单查询，或连接数据库生成实时报表。

💻 快速开始

GitHub 仓库提供详细的部署文档，支持 Docker 一键安装。普通用户也可通过社区教程快速配置，10 分钟内即可让 AI 机器人入驻你的聊天群组，如下是我摘出来的关键步骤。

完整部署教程：https://docs.langbot.app/deploy/platforms/wechat/gewechat.html

1️⃣ 将 LangBot 部署到 Docker 中

Git 克隆本项目：

git clone https://github.com/RockChinQ/LangBot cd LangBot

启动容器：

docker compose up

首次启动会输出创建配置文件的提示，请继续按照文件配置。容器会映射 5300 端口供 WebUI 使用，您可以访问 http://127.0.0.1:5300 查看 WebUI。

2️⃣ 创建 Docker 网络

我们需要将 Gewechat 和 LangBot 部署到同一个 Docker 网络中，方便它们互相通信。

docker network create langbot-network

在LangBot目录的docker-compose.yaml文件中添加网络配置(添加到 services.langbot字段下，并在 networks 字段下添加 langbot-network 网络配置)：

services: langbot: ... networks: - langbot-network ... networks: langbot-network: external: true

在下一步部署 Gewechat 时，请在启动命令（docker run 命令）中的-itd后添加额外的网络配置--network langbot-network。

3️⃣ 部署 Gewechat

Gewechat 是一个最简单易用的免费二开微信机器人框架，可以部署 Gewechat 和 LangBot，达到微信接入 DeepSeek 的目的。

但是，在我写这个文章的时候，发现 Gewechat 开源项目的 Readme 文件中部署指引清除了，只有一句“有个棘手的BUG，不推荐新用户介入，耐心等待 谢谢”

请耐心等待开发者修复 Bug，后续可以基于新的指引将 Gewechat 部署起来再执行后续流程。

4️⃣ 在 LangBot 中填写信息并启动

填写 LangBot 相关配置信息。

{ "adapter": "gewechat", "enable": true, "gewechat_url": "http://gewe:2531", "port": 2286, "callback_url": "http://langbot:2286/gewechat/callback", "app_id": "", "token": "" }

gewechat_url 上一步部署的 Gewechat 容器地址，port LangBot 监听 Gewechat 消息的端口callback_url 回调地址是 Gewechat 容器推送消息给LangBot 容器的地址，需要填写完整路径。

5️⃣ 启动 LangBot

LangBot 启动后，会显示一个二维码，请使用个人微信扫描该二维码进行登录。

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成功登录后，会显示登录信息，并开始监听个人微信消息。

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现在即可私聊或在群聊中与 LangBot 对话了。提示：建议使用微信小号尝试。

作者声明本文无利益相关，欢迎值友理性交流，和谐讨论～