WorkBuddy 使用指南:从零开始配置 QQ 机器人,解锁桌面智能体新玩法

WorkBuddy 使用指南:从零开始配置 QQ 机器人,解锁桌面智能体新玩法

文章目录

前言

在大家还在沉迷于如何搭建 OpenClaw 的时候,腾讯竟然悄悄公测了 WorkBuddy。这是一款面向全角色的桌面智能体,下达指令即可自动生成文档、表格、图表及 PPT 等可视化成果,能够自主规划并交付多模态复杂任务结果,支持多 Agents 并行工作,极致提效,并内置主流 MCP 与 Skills 以扩展能力边界。本篇文章将带大家了解如何使用 WorkBuddy 接入 QQ,并通过 QQ 实现任务的发布等功能。

下载 WorkBuddy

访问官网,在导航处选择 WorkBuddy,并选择符合自己电脑系统的版本进行下载安装即可。

认识 WorkBuddy

如图所示,WorkBuddy 界面简洁,侧边栏初始时有三个 Tab,分别是 新建任务Claw插件市场

插件类型

WorkBuddy 支持以下几种插件类型:

类型说明
Skill技能插件,为 WorkBuddy 添加特定领域的能力
MCPModel Context Protocol 插件,连接外部服务和数据源
Hook钩子插件,在特定时机自动执行操作
Agent智能体插件,提供专门的任务处理能力
Rule规则插件,定义 WorkBuddy 的行为规范

配置 QQ 机器人

登录 QQ 开放平台并注册激活账号

如果你之前没有使用过 QQ 开放平台,需要先进行注册。点击链接,通过该网址完成账号注册。

按照要求注册账号并完成实名认证,正确登记后即可激活。

配置超级管理员、主体及认证信息

  1. 为自己或他人设置超级管理员,填写相关信息。
  1. 填写主体信息,可选择企业、个体户或个人,按需选择即可。以下为选择个人的示例,填写完表单后继续。
  1. 审核通过并完成人脸识别后,即可正式入驻 QQ 开放平台。

创建 QQ 机器人

  1. 前往 QQ 开发平台,使用前面注册的账号扫码登录。
  1. 选择资源类型进行创建,本次目标是创建机器人,选择机器人选项即可。
  1. 创建机器人,填写名称、头像及描述信息。
  1. 提交创建后,页面会自动展示已申请的机器人列表。

获取 AppID 和 AppSecret

  1. 点击刚刚审核通过的机器人,进入配置发布流程页面。
  2. 点击「开发管理」,复制 AppID;在 AppSecret 处点击生成按钮,重置并复制 AppSecret
注意:若非第一次获取,再次复制 AppSecret 时需要重新生成。

在 WorkBuddy 中填写刚刚获得的 AppIDAppSecret

从 Claw 中获取 Webhook

返回 WorkBuddy 的 Claw 页面,复制页面中提供的 Webhook 地址。

在 QQ 开发平台配置回调地址

  1. 前往 机器人后台,点击需要配置的机器人名称(若有多个机器人,请选择对应的机器人进行配置)。
  1. 进入 回调配置页面,将上一步复制的 Webhook 地址粘贴到请求地址栏,并保存。
  1. 完成请求地址填写并添加所需事件后,点击「确认配置」按钮使配置生效,如下图所示。

开始使用 WorkBuddy Claw

  1. 完成配置后,在 WorkBuddy 中点击二维码,使用 QQ 扫码即可开始聊天。
  1. 回到 QQ 中与 WorkBuddy 互动,下达指令让其启动一个定时任务。
  1. 实时执行效果预览如下。

就这样,我们相当于拥有了一个 24 小时在线的"工人",随时帮我们监测黄金走势。

至此,WorkBuddy 接入 QQ 的完整配置流程已全部完成,感兴趣的开发者快来上手体验吧!

总结

WorkBuddy 的核心价值在于将 AI 智能体能力与日常通讯工具打通,用户只需通过 QQ 发送一条消息,便可驱动后台多 Agents 协同完成复杂任务。无论是定时监控、信息汇总还是自动报告生成,都能轻松应对,真正实现"让 AI 替你工作"。

Read more

宇树科技Go2机器人强化学习(RL)开发实操指南

宇树科技Go2机器人强化学习(RL)开发实操指南

在Go2机器人的RL开发中,环境配置、模型训练、效果验证与策略部署的实操步骤是核心环节。本文基于宇树科技官方文档及开源资源,以Isaac Gym和Isaac Lab两大主流仿真平台为核心,提供从环境搭建到实物部署的全流程操作步骤,覆盖关键命令与参数配置,帮助开发者快速落地RL开发。 一、基础准备:硬件与系统要求 在开始操作前,需确保硬件与系统满足RL开发的基础需求,避免后续因配置不足导致训练中断或性能瓶颈。 类别具体要求说明显卡NVIDIA RTX系列(显存≥8GB)需支持CUDA加速,Isaac Gym/Isaac Lab均依赖GPU进行仿真与训练操作系统Ubuntu 18.04/20.04/22.04推荐20.04版本,兼容性最佳,避免使用Windows系统(部分依赖不支持)显卡驱动525版本及以上需与CUDA版本匹配(如CUDA 11.3对应驱动≥465.19.01,CUDA 11.8对应驱动≥520.61.05)软件依赖Conda(

By Ne0inhk

【OpenClaw】揭秘 Secure DM Pairing:如何为你的 AI 机器人构建安全私信访问机制

【OpenClaw】揭秘 Secure DM Pairing:如何为你的 AI 机器人构建安全私信访问机制 在构建基于 LLM 的聊天机器人(如 Telegram、WhatsApp Bot)时,如何控制谁能与机器人对话是一个核心安全问题。直接开放访问可能导致 Token 滥用,而手动配置白名单又过于繁琐。 OpenClaw 提供了一套优雅的解决方案,称为 “Secure DM Pairing” (安全私信配对)。本文将深入解析这套机制的运作流程、使用指令以及底层的代码实现。 注意本文基于 OpenClaw v2026.1.29 版本源码分析。 1. 什么是 Secure DM Pairing? Secure DM Pairing 是 OpenClaw 网关默认的一种访问控制策略。 当一个未授权的用户首次通过私信(Direct Message)

By Ne0inhk
OpenClaw-多飞书机器人与多Agent团队实战复盘

OpenClaw-多飞书机器人与多Agent团队实战复盘

OpenClaw 多飞书机器人与多 Agent 团队实战复盘 这篇文章完整记录一次从单机安装到多机器人协作落地的真实过程: 包括 Windows 安装报错、Gateway 连通、模型切换、Feishu 配对、多 Agent 路由、身份错位修复,以及最终形成“产品-开发-测试-评审-文档-运维”团队。 一、目标与结果 这次实践的目标很明确: 1. 在 Windows 上稳定跑通 OpenClaw 2. 接入飞书机器人 3. 做到一个机器人对应一个 Agent 角色 4. 支持多模型并行(OpenAI + Ollama) 5. 最终形成可执行的多 Agent 团队 最终落地状态(已验证): * 渠道:Feishu 多账号在线 * 路由:按 accountId

By Ne0inhk

传统VS 8MAV:无人机巡检效率对比实验

快速体验 1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net 2. 输入框内输入如下内容: 开发一个电力线路巡检效率对比工具,功能包括:1. 模拟单无人机巡检过程 2. 模拟8MAV集群巡检 3. 自动计算两种模式的时间成本 4. 生成效率对比图表 5. 支持自定义巡检区域设置。要求使用Python,包含OpenCV图像处理库,输出详细的效率分析报告。 1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果 传统VS 8MAV:无人机巡检效率对比实验 最近在做一个电力线路巡检的项目,发现传统单无人机巡检效率确实存在瓶颈。为了验证8MAV集群系统的优势,我开发了一个效率对比工具,记录下整个过程和发现。 项目背景与需求分析 电力线路巡检是个耗时耗力的工作。传统方式需要巡检员带着单台无人机,一段段线路慢慢飞,不仅效率低,遇到复杂地形还容易漏检。8MAV集群系统理论上可以多机协同作业,但具体能提升多少效率,

By Ne0inhk