
soulter/astrbot
AstrBot 是一个开源的多功能聊天机器人框架,支持与 、、微信等主流消息平台无缝集成,具备自然语言处理、插件化扩展以添加自定义功能、多轮对话及 API 对接能力,帮助用户高效自动化任务、提升交互体验并构建个性化聊天机器人解决方案。
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明 · 点击收起说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
AstrBot 介绍
简介
AstrBot 是一个基于 OneBot 协议开发的轻量级跨平台机器人框架,旨在提供灵活的消息处理与功能扩展能力。它支持多平台消息收发,并通过插件系统和 AI 集成,满足多样化的自动化交互需求,适合个人或小型团队快速搭建定制化机器人。
核心功能
1. 多平台适配
支持主流即时通讯平台消息交互,包括但不限于:
- QQ(基于 go-cqhttp 等协议端)
- 微信(需配合第三方协议端,具体参考文档)
2. AI 对话集成
可接入主流 AI 模型实现智能交互,目前支持:
- OpenAI GPT 系列(需配置 API Key)
- Google Gemini
- 本地部署模型(如 Llama 系列,需额外配置推理服务)
通过简单配置即可实现文本对话、问题解答、内容生成等交互场景。
3. 插件化扩展
采用插件系统设计,支持功能模块化开发与集成:
- 内置基础插件(如关键词回复、定时任务、天气查询)
- 提供插件开发模板与文档,开发者可通过 Python 编写自定义插件(基于事件回调机制)
- 支持热加载,无需重启机器人即可更新插件
4. 数据管理与配置
- 本地文件存储配置信息(如平台参数、AI 模型密钥、插件开关),支持 JSON/YAML 格式
- 用户数据与对话历史可选择性持久化(本地 SQLite 数据库或文件),支持数据备份与清理
安装与使用
环境准备
- 系统:Windows/macOS/Linux(推荐 Linux 服务器长期运行)
- 依赖:Python 3.8+,pip
- 协议端:根据目标平台选择(如 QQ 需搭配 go-cqhttp, 需申请 Bot Token)
快速启动步骤
1. 克隆仓库
bashgit clone [] cd AstrBot
2. 安装依赖
bashpip install -r requirements.txt
3. 配置文件设置
编辑项目根目录下的 config.yaml,配置关键参数:
platform:目标平台(如qq``)onebot_config:协议端连接信息(如 QQ 协议端的 IP、端口)ai:AI 模型配置(如model: gpt-3.5-turbo,api_key: your_openai_key)plugins:启用插件列表(如[reply, weather, ai_chat])
4. 启动机器人
bashpython main.py
- 若使用 Docker 部署:参考项目
docker-compose.yml配置,执行docker-compose up -d
注意事项
-
平台权限:
- QQ 机器人需确保协议端(如 go-cqhttp)已正确登录并配置消息上报格式(需与 OneBot v11 协议兼容)
- / 机器人需提前在对应平台申请 Bot 账号并获取 Token
-
AI 模型使用:
- 第三方 AI 模型(如 GPT)需确保 API Key 有效且余额充足,避免调用失败
- 本地模型需自行部署推理服务(如通过 FastAPI 封装),并在配置中填写服务地址
-
插件开发:
自定义插件需遵循项目插件规范(参考plugins/example_plugin.py),并将插件文件放入plugins/目录,重启机器人或使用热加载命令生效
总结
AstrBot 以轻量、可扩展为核心优势,适合需要快速搭建跨平台机器人的用户。通过简单配置即可实现基础消息处理,结合插件与 AI 集成可进一步扩展功能。详细文档与示例可参考项目 GitHub 仓库的 docs/ 目录。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
