使用 wxauto 与百度千帆大模型构建微信聊天机器人

获取聊天记录

默认为当前打开的聊天窗口，结合 LoadMoreMessage 可加载更多历史消息。

from wxauto import WeChat

wx = WeChat()
wx.LoadMoreMessage()  # 触发查看更多
msgs = wx.GetAllMessage()

for msg in msgs:
    if msg.type == 'friend':
        sender = msg.sender_remark
        print(f'{sender.rjust(20)}：{msg.content}')
    elif msg.type == 'self':
        print(f'{msg.sender.ljust(20)}：{msg.content}')
    elif msg.type == 'time':
        print(f'\n【时间消息】{msg.time}')

添加好友

注意频率控制，避免触发微信风控限制。

from wxauto import WeChat

wx = WeChat()
keywords = 's15576806087'
addmsg = '你好，我是 xxxx'
remark = '备注名字'
tags = ['朋友', '同事']

wx.AddNewFriend(keywords, addmsg=addmsg, remark=remark, tags=tags)

消息对象结构

在处理消息时，需关注消息对象的属性。以好友消息为例：

结合大模型实现智能回复

本方案选用百度千帆大模型（ERNIE Speed），通过 API 调用实现自然语言处理。

1. 开通服务

登录百度千帆平台，进入模型广场选择免费模型，完成开通流程并记录 API Key 与 Secret Key。

2. 创建应用

在控制台创建应用，填写名称与描述后保存，获取对应的密钥信息。

3. 接口调用逻辑

参考官方文档中的 Python 请求示例，将用户输入作为 messages 参数传入，解析返回结果中的 result 字段即可得到 AI 回复。

完整代码实现

以下为整合后的核心脚本，包含 Token 获取、API 请求封装及消息监听循环。

import requests
import json
from wxauto import WeChat

def get_access_token():
    """使用 API Key 和 Secret Key 获取 access_token"""
    url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[应用 API Key]&client_secret=[应用 Secret Key]"
    payload = json.dumps("")
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'application/json'
    }
    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
    return response.json().get("access_token")

def main(wx_instance, msg_content):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/ernie-speed-128k?access_token=" + get_access_token()
    payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user", "content": msg_content}]})
    headers = {'Content-Type': 'application/json'}
    
    response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
    json_result = json.loads(response.text)
    
    # 提取 AI 回复并发送回微信
    reply = json_result['result'] + "--此内容为 AI 生成"
    wx_instance.SendMsg(msg=reply, who="你要发送的人")

if __name__ == '__main__':
    wx = WeChat()
    while True:
        msgs = wx.GetAllMessage()
        if msgs:
            # 判断最后一条是否为好友消息
            if msgs[-1].type == "friend":
                main(wx, msgs[-1].content)

运行后程序将持续监听当前聊天窗口的消息，一旦收到好友消息，即调用大模型生成回复并自动发送。