Nanobot 实战：基于 vLLM 部署智能 QQ 聊天机器人

部署成功的 vLLM 模型服务的地址为端口号替换为 8000。 例如：

http://localhost:8000/v1

3.2 验证 vLLM 服务

测试 vLLM 服务启动是否成功，curl 命令如下：

curl --request POST \
  --url http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data '{ "model": "Qwen3-4B-Instruct-2507", "messages": [ { "role": "user", "content": "你是谁" } ], "stream": false }'

成功返回 JSON 格式响应。

四、QQ 开放平台新建机器人

4.1 访问 QQ 开放平台

访问 https://q.qq.com/#/apps，注册个人或企业开发者。

4.2 创建机器人

在控制台创建新的机器人应用。

4.3 获取配置信息

进入开发管理，复制 AppID 和 AppSecret。

五、安装 Nanobot

5.1 方式一：通过 pip 安装（推荐）

使用 pip 安装：

pip install nanobot-ai

或使用 uv 工具安装（推荐，速度更快）：

uv tool install nanobot-ai

5.2 方式二：通过源码安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/HKUDS/nanobot.git

进入目录：

cd nanobot

安装依赖：

pip install -e .

5.3 验证安装

安装完成后，可以通过以下命令验证 Nanobot 是否安装成功：

nanobot --version

如果看到版本信息，则表示安装成功。

六、启动 Nanobot 服务

6.1 初始化 Nanobot

nanobot onboard

6.2 修改配置文件

修改模型配置如下：

注意本地部署的模型：

apiBase : http://localhost:8000/v1

完整配置示例：

{
  "providers": {
    "vllm": {
      "apiKey": "dummy",
      "apiBase": "http://localhost:8000/v1"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "Qwen3-4B-Instruct-2507",
      "maxTokens": 4096
    }
  }
}

修改 QQ 相关配置如下：

{
  "channels": {
    "qq": {
      "enabled": true,
      "appId": "YOUR_APP_ID",
      "secret": "YOUR_APP_SECRET",
      "allowFrom": []
    }
  }
}

6.3 启动网关服务

nanobot gateway

6.4 向 QQ 机器人提问

启动后，即可在 QQ 中向机器人发送消息进行测试。

七、总结

通过本教程，我们成功构建了一个基于 Nanobot 和 vLLM 的智能 QQ 聊天机器人。这个机器人具有以下特点：

1. 本地部署：所有计算都在本地完成，保护隐私
2. 高性能：使用 vLLM 优化推理速度，响应迅速
3. 功能强大：支持上下文理解、多轮对话、知识库集成等高级功能
4. 易于扩展：可以根据需要添加新功能和工具

Nanobot 作为一款轻量级的 AI 智能体，为我们提供了一种简单、高效的方式来部署和使用大模型。结合 vLLM 的高性能推理能力和 QQ 的广泛使用，我们可以打造一个真正实用的个人 AI 助手。

附录：相关资源

• Nanobot GitHub：https://github.com/HKUDS/nanobot
• vLLM GitHub：https://github.com/vllm-project/vllm
• Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/models