💬 WxLinkAI 微信智能桥接后端

WxLinkAI 是给 WAuxiliary 插件使用的独立桥接后端，负责接收微信消息、维护上下文、调用模型服务，并把文本或图片结果返回给插件。

插件侧只需要把这些信息发给后端：

• talker
• sender
• text
• 可选的当前图片

后端负责处理：

• 按 talker:sender 维护每个用户的上下文
• 缓存发送者最近一张图片
• 判断消息应该走普通聊天、看图还是生图
• 对接不同模型服务协议
• 统一返回插件可处理的文本或图片结果

插件路径

WAuxiliary 插件已经放在本项目的 plugins 目录：

• 插件目录：plugins/WxLinkAI_1.0.0
• 插件压缩包：plugins/WxLinkAI_1.0.0.zip

如果 WAuxiliary 支持导入压缩包，优先使用 WxLinkAI_1.0.0.zip。如果需要手动放置插件文件，就使用 WxLinkAI_1.0.0 目录里的 main.java、info.prop 和 readme.md。

插件使用方式

手机侧需要满足这些条件：

• 手机已经 Root。
• 已安装并启用 WAuxiliary 模块。
• 微信已经被 WAuxiliary 正常接管，模块功能可以在微信里生效。
• 手机可以访问运行 WxLinkAI 的电脑或服务器地址。

接入步骤：

1. 在电脑或服务器上启动本后端服务，确认服务地址，例如 http://你的后端地址:8090。
2. 打开插件文件 plugins/WxLinkAI_1.0.0/main.java，把顶部配置改成你的后端地址和认证密钥：

var bridgeHost = "http://你的后端地址:8090"
var bridgeAuthKey = "你的 auth_key"

3. 把插件导入 WAuxiliary，或按 WAuxiliary 的插件目录规则放入插件文件。
4. 在 WAuxiliary 里启用“WxLinkAI”插件。
5. 在微信里测试：

• 群聊：@机器人 任意内容
• 群聊：/问 内容
• 群聊：/生图 内容 或 /画图 内容
• 私聊：直接发送文本

插件只负责接收微信消息并转发给 WxLinkAI，模型接口、协议、密钥和路由模式都在后端 config.json 里配置。

配置

项目提供了 config.example.json 作为配置模板。首次启动时，如果项目根目录没有 config.json，后端会自动从 config.example.json 复制生成一份 config.json。

实际使用时编辑 config.json。如果已有 config.json 缺少部分字段，在 WebUI 修改并保存配置时，后端会按 config.example.json 自动补齐缺失字段；已有字段不会被模板覆盖。

{
  "auth_key": "change-me",
  "host": "0.0.0.0",
  "port": 8090,
  "routing_mode": "hybrid",
  "history_limit": 8,
  "history_user_max_chars": 300,
  "history_assistant_max_chars": 600,
  "image_ttl_seconds": 600,
  "image_generation_timeout_seconds": 360,
  "search": {
    "enabled": true,
    "base_url": "http://你的-searxng-地址:8080",
    "timeout_seconds": 12,
    "max_results": 5
  },
  "visual_chat_provider": "intent",
  "persona": "你的机器人回复风格提示词",
  "chat": {
    "base_url": "https://你的聊天模型接口地址",
    "protocol": "chat_completions",
    "model": "你的聊天模型名称",
    "account_type": "",
    "api_key": "你的聊天模型密钥"
  },
  "intent": {
    "base_url": "http://你的-chatgpt2api-地址:3030",
    "protocol": "responses",
    "model": "auto",
    "account_type": "plus",
    "api_key": "你的意图模型密钥"
  },
  "image": {
    "base_url": "http://你的图片接口地址:3030",
    "model": "gpt-image-2",
    "visual_model": "auto",
    "account_type": "",
    "api_key": "你的图片接口密钥",
    "protocol": "",
    "api": "",
    "chat_api": ""
  }
}

routing_mode 支持：

• rules：完全规则判断，不调用意图模型
• intent：每次都先调用意图模型
• hybrid：先规则，模糊时再调用意图模型

protocol 现支持：

• chat_completions
• responses
• anthropic_messages
• chat_stream

支持的模型接口：

• chat_completions 是 OpenAI 聊天补全兼容协议，适合 DeepSeek、OpenRouter、OneAPI/NewAPI、LiteLLM 等兼容接口。
• responses 是 OpenAI 响应接口兼容协议。
• anthropic_messages 是 Anthropic 消息接口原生协议。
• chat_stream 不是通用协议，是 RemotePinee/ChatGPT2API 的专用流式接口。后端会请求 {base_url}/api/chat/stream，并解析 data: {"type":"delta","text":"..."} 这种返回。只有接入 ChatGPT2API 或完全兼容这个接口的服务时才选它。

图片接口单独配置在 image 段：

• image.api 默认请求 /v1/images/generations，用于生图。
• image.chat_api 默认请求 /v1/chat/completions，用于图片理解和视觉聊天。
• image.edit_api 是可选字段，未配置时默认请求 /v1/images/edits，用于图生图或改图。

也就是说，base_url 可以填你自己的 ChatGPT2API、DeepSeek、OpenRouter、OneAPI/NewAPI、LiteLLM、自建兼容服务或其他模型网关地址，但接口路径、鉴权方式、请求体和返回结构必须兼容所选协议；不是只填 API key 就一定能跑。

推荐配置：

• 普通聊天：chat 走 DeepSeek chat_completions
• 视觉聊天：visual_chat_provider = "intent"
• 意图和视觉：intent 可以走你自己的 ChatGPT2API 或兼容接口，这样文字聊天更快，带图问题仍然走视觉模型

启动

cd E:\wechat-bridge
.\start.ps1

也可以直接使用：

cd E:\wechat-bridge
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8090