1.使用Python创建微信机器人
2.python机器人编程——视觉傻瓜式入门篇（上）
3.自主LLM机器人(Agent)原理和实现
4.机器人src是问答什么意思
5.基于OpenIM 实现聊天机器人功能
6.钉钉机器人源码解析与本地搭建教程
使用Python创建微信机器人
微信，这个拥有亿日活跃用户的机器据库社交巨头，无论在国内还是人源国外都享有极高的地位。今天，码问我们将一起探讨如何利用Python打造一个微信聊天机器人。答机带数鲁迅先生曾说过：“世上本没有路，器人筹码源码走的源码人多了，也便成了路。问答”
一、机器据库项目介绍
1.微信库选择
在Python中，人源开发微信机器人主要使用itchat和wxpy两个库。码问wxpy基于itchat开发，答机带数若仅用于基本操作，器人推荐使用wxpy，源码因其界面优雅、问答面向对象且深度整合了GeWe框架。而itchat扩展性强，若需自行开发微信库，则更适合itchat。
2.实现原理
相信大家都有使用微信网页版的经历。wxpy（基于itchat）库正是模拟网页版微信进行操作的，通过调用微信的API实现各种操作。我们可以查看itchat的源码来了解其原理。
3.图灵机器人
既然能模拟网页微信，那么如何实现自动回复呢？这里我们就要借助GeWe框架，用户可以在官网（/#/newHome）免费注册账号。
4.整体流程
python机器人编程——视觉傻瓜式入门篇（上）
Python在人工智能领域因其易用性和灵活性成为热门开发语言，尤其在机器人领域，机器视觉部分，如OpenCV、NumPy和Pillow等库让初学者能快速入门。本文针对零Python基础且有一定编程基础的读者，旨在介绍机器视觉Python开发的基础知识，包括安装环境、Python基础概念、图像处理和识别流程，随机起名源码以及高级概念如生成器、线程、队列和装饰器等。
首先，安装Python环境推荐使用集成常用模块的Anaconda，可选择适合的操作系统版本。创建Python虚拟环境（可选）有助于维护和部署。机器视觉相关模块如OpenCV需通过pip安装，建议先更换国内镜像源以应对网络问题。
学习过程中，可以从编写简单的图像打开程序开始，逐步深入。Python的基础包括缩进作为语法的关键，if语句进行条件判断，函数和类的定义，以及for和while循环的使用。Python的数据类型和结构，如整数、浮点数、字符串和布尔值，以及list、dict、tuple和str的使用，都是入门的基石。
更进阶的内容涵盖生成器，它通过协程机制实现中断控制；线程允许并发执行，提升程序性能；队列解决多任务处理中的同步问题；装饰器则用于优化函数功能和性能。掌握这些概念后，读者可通过配套的《实用工具集》进行实践，其中包含Python源代码供复现。
本文作者的经验分享可能不全面，期待读者的指正。后续篇章将深入探讨更多细节。
自主LLM机器人(Agent)原理和实现
上个月，Devin 成为科技界热门话题，宝塔公式源码它是一个能自主决策并修复 bug 的 AI 机器人，在 SWE-bench 基准测试中，Devin 能够解决 .% 的问题，而 GPT-4 只能处理 1.%。开源界迅速跟进复现，swe-Agent、openDevin、devika 等项目相继出现，引起广泛关注。
通过阅读这些项目源码，发现它们基于自我反思与 reAct 模式扩展，但实现细节差异显著。以 opendevin 为例，这类机器人基于 reAct 模式，实现更全面的扩展，如搜索、计算、浏览网页等，同时具备记忆、沙盒环境与权限管理功能。
opendevin 的沙盒环境开放了丰富的命令执行权限，允许执行如 curl、wget、git 等操作，甚至支持在 Debian 系统中执行任何命令，且能自主安装依赖，如 nodejs。此外，它采用压缩记忆机制处理过长上下文，通过独白、短记忆与长记忆管理，有效控制机器人动作链路。
提示词是理解机器人动作链路的关键，包括动作指令、独白与执行动作指令。后天管理源码提示词帮助机器人理解任务与上下文，同时通过压缩记忆机制，机器人能在不增加动作链路的情况下处理过长的上下文。
自主机器人依赖底层大模型的理解能力，理解能力强的模型能快速生成高效指令。沙盒环境的开放性与模型的代码理解能力相结合，使得机器人在解决复杂问题时更加有效。在资源有限的场景下，自主决策机器人的应用将依赖于更精准的指令设计与模型能力优化。
总结而言，自主机器人依赖大模型的理解能力、全面的沙盒环境与有效的记忆管理，通过优化提示词设计，能在不同资源条件下实现自主决策与问题解决。然而，实验过程中遇到的高昂 Token 成本提醒我们，自主 Agent 的实际应用需考虑成本与资源的有效利用。
机器人src是什么意思
机器人src指的是机器人源代码，SRC全称为“Source（源代码）”。它是机器人程序的核心部分，是广大开发者编写机器人程序的基础。SRC主要包含了机器人程序的逻辑和算法，开发人员通过对源代码进行修改来实现不同的机器人功能。
机器人src的作用非常重要。它是机器人程序的灵魂所在，承载了机器人软件的全部功能。开发人员可以根据需求对SRC进行修改和优化，从而更好地适应不同场景和要求。除此之外，SRC还可以保证机器人软件的稳定性和安全性，使用户可以更加放心地使用。
学习机器人src需要掌握一定的编程基础和知识架构。首先需要学会常见的编程语言，如C++、Java等，应用列表源码以便理解SRC代码。其次要了解机器人操作系统和常用的机器人硬件设备，了解机器人程序的功能和工作原理。最后要不断练习和实践，通过不断地修改、优化和测试机器人程序，提升自己的SRC编程能力。
基于OpenIM 实现聊天机器人功能
通过OpenIM中的Webhook机制实现聊天机器人功能，只需将文本消息或消息发送给机器人，机器人便会返回相同的消息。开发者可替换此基本逻辑，结合LangChain框架及LLM接口（包括gpt3.5或其他开源本地模型），以实现具有智能客服功能的聊天机器人。
为实现这一功能，首先参照模板修改open-im-server中的config/config.yaml配置文件。接下来，创建聊天机器人账号，编写afterSendSingleMsg接口。具体示例代码和详细代码参考链接，为实现聊天机器人功能提供直观指导。
OpenIM是一款开源、自托管的即时通讯解决方案，旨在为应用内通信提供技术支撑。相较于Twilio、SendBird、GetStream、CometChat和PubNub等平台，OpenIM在GitHub上收获了超过,颗星的评价，展现出其在安全性和可靠性方面的优势。该解决方案支持多种部署方式，包括Docker、源代码和Kubernetes。OpenIM使用Golang开发，具备跨平台和高性能特性。其作为聊天框架运行，支持通过Webhook集成各种机器人，并允许调用到一系列开源模型。
欲深入了解或参与贡献，开发者文档可在docs.openim.io/查看，GitHub仓库位于github.com/OpenIMSDK。借助OpenIM，开发者能够轻松构建具备智能客服功能的聊天机器人，同时享受其在安全性、可扩展性和性能方面带来的优势。
钉钉机器人源码解析与本地搭建教程
首先，了解钉钉机器人源码的概述，明确其主要通过钉钉开放平台提供的API接口实现功能。尽管官方不直接提供完整源码，但开发者能从API的使用方式出发，学习并实现与钉钉机器人的交互。
为了本地搭建模拟环境，使用Python等编程语言结合钉钉API文档进行开发。这里提供一个简单的Python脚本示例，用于模拟向钉钉群发送消息。实际开发中，可能需要解析更复杂的消息类型，如Markdown、ActionCard等，并根据业务需求定制机器人响应逻辑。
考虑跨平台联动，尽管钉钉与WhatsApp属于不同平台，通过中间服务或第三方工具实现消息互通成为可能。例如，构建一个桥梁服务，监听钉钉机器人发送的消息，根据内容决定是否转发至WhatsApp机器人，从而为全球化办公场景提供更广泛的沟通空间。
通过本地搭建与源码解析，开发者能灵活运用钉钉API，实现个性化机器人功能，并探索跨平台消息互通的潜力，为企业沟通提供多样化的解决方案。
机器人C/C++编程Step 0：实用Make与CMake教程(一)
理解C/C++编译流程与CMake用法是步入开源机器人项目的关键。在开源环境中，使用gcc或clang工具链结合Make或CMake进行依赖管理与编译代码成为主流。面对编译错误与配置困惑，学习这些工具能帮助你更高效地解决实际问题。
编译流程基础：从源代码生成可执行文件，IDE提供辅助，但实际项目需要更多细节。使用gcc/g++直接编译虽简便，但常见问题如找不到头文件、库调用错误、找不到库文件等。解决方法涉及头文件目录、库文件路径、链接参数配置等。
示例程序演示了从单源文件到封装模块的组织过程，以及编译、链接时可能遇到的常见错误。通过添加头文件引用目录、指定静态库路径、链接器参数等，可以解决找不到头文件、未定义参考及找不到库文件的问题。
Make工具简化编译管理：面对大型项目，直接调用gcc/g++配置繁琐且难以处理依赖关系。Makefile定义规则指导编译流程，简化了配置过程。示例中的Makefile通过规则描述了目标文件的生成流程，从库文件到最终可执行文件的构建。
使用Makefile，目标文件的构建顺序遵循依赖关系，自动执行所需步骤。Make工具允许对多个目标执行并行构建，同时确保正确处理依赖关系。通过变量定义、依赖规则、删除命令等，Makefile提供了灵活的构建策略。
Makefile的高级用法与CMake集成：大型项目中，使用包含子makefile的方法能保持主makefile简洁，清晰表达依赖关系。CMake工具进一步简化复杂、跨平台工程的构建流程，通过预处理、变量管理、依赖自动检测等功能，提供了一种更为强大的构建系统。
总结：理解C/C++编译流程与CMake用法对于开源机器人项目的入门至关重要。从基础问题解决到高级应用，这些工具帮助开发者构建、管理复杂项目，提高了开发效率与跨平台兼容性。通过实践与学习，开发者能够更好地掌握这些技术，为机器人领域的工作打下坚实基础。
动手做一个QQ 群聊机器人
QQ 机器人是与个人 QQ 号绑定的工具，可以实现自动回复和自定义回复，提升群聊互动效率。本文将指导您 DIY 一个 QQ 群聊机器人。教程源自 hwk 在 实验楼 的发布，地址如下：基于图灵机器人实现QQ群聊机器人。
实验简介包括：
了解 QQ 群机器人，通常是基于腾讯 SmartQQ 协议的开源项目。本文将结合图灵机器人的 API，构建一个能满足日常聊天需求的群聊机器人。
所需知识点包括：
学习图灵机器人的 API 使用方法。
实验步骤包括：
下载 QQRobot 源码：GitHub - zeruniverse/QQRobot。
在 Xfce 终端执行操作。
注册图灵机器人账号，创建和设置机器人。
在 QQBot.py 中添加图灵机器人 APIkey。
编辑 groupfollow.txt，加入需要监控的群名。
运行程序，生成二维码，通过手机 QQ 扫描完成登陆。
启动后，机器人开始运行，自动回复和响应群聊消息。
功能包括：
启动成功后，绑定的 QQ 号将收到自动回复。
通过其他 QQ 号发送消息指令，群聊机器人会执行相应的动作。
实验分析涉及：
登录验证、消息收发、好友管理、群聊和讨论组操作。
完整代码、步骤和示例可在 实验楼 查看。更多 Python 项目资源：Python 全部 - 课程。
关注公众号“实验楼”，获取更多项目教程，使用手机查看。
手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）
想象一下，身边有一个随时待命、聪明过人的个人AI小助手，只需语音指令就能满足你的需求。那么，如何在5分钟内打造这样一款专属的AI呢？本文将带你从零开始，以新手友好的方式，一步步搭建语音对话机器人。语音对话系统的基础构建
一个语音对话机器人的核心由硬件和软件两部分组成，本文主要关注软件部分，它通常包括：快速搭建步骤
为了简化过程，我们将采用开源技术进行搭建。首先，使用阿里开源的FunASR进行语音识别，其中文识别效果优于OpenAI Whisper。你可以通过以下代码测试：...
大语言模型与个性化回答
利用大语言模型（LLM），如LLaMA3-8B，理解和生成回复。GitHub上已有中文微调的版本，部署教程如下：下载代码
下载模型
安装所需包
启动服务（注意内存优化）
通过人设提示词定制个性化回答
无GPU资源时，可选择调用云端API，后续文章会详细介绍。语音生成（TTS）
使用ChatTTS将文字转化为语音，同样采用FastAPI封装，具体步骤略。前端交互：Gradio
Gradio帮助我们快速构建用户界面，以下是WebUI的代码示例：...
系统搭建完毕与扩展
现在你已经拥有一个基础的语音对话系统，但可以进一步添加更多功能，提升用户体验。如果你觉得本文有帮助，记得点赞支持。 关注我的公众号，获取更多关于AI工具和自媒体知识的内容。如果你想获取源码，请私信关键词“机器人”。