yincongcyincong/MuseBot
supports Telegram, Discord, Slack, Lark(飞书),钉钉, 企业微信, QQ, 微信, compatible with various LLMs including OpenAI, Gemini, DeepSeek, Doubao, and OpenRouter. It offers intelligent conversation, image generation, video creation, and more. Works seamlessly in both private chats and group settings.
MuseBot – 基于 LLM API 的多平台聊天机器人
是什么 – MuseBot 是一个开源的 Go 应用程序,可将多种通信工具(Telegram、Discord、Slack、Lark/飞书、钉钉、企业微信、QQ、微信,以及通用 Web API)转换为 AI 驱动的聊天机器人。它将用户消息转发到您选择的大语言模型(LLM)服务(OpenAI、DeepSeek、Gemini、OpenRouter、OrcaRouter、302.AI 等),并实时将模型的回复流式返回给用户。
核心功能
- LLM 无关 – 支持数十种文本生成服务,也可在可用时调用图像生成、视频生成和语音转文本服务。
- 流式响应 – 机器人在模型生成部分 token 时立即推送,带来实时交互感。
- 多模态 – 可发送图片或语音录音;MuseBot 会将它们转发给 LLM(或单独的媒体 API),并返回模型的解析结果。
- 函数调用桥接 – 内置的「mcp 协议 → 函数调用」层,可将自定义函数暴露给 LLM。
- 技能系统 – 可加载纯文本
SKILL.md文件作为任务模板,实现结构化工作流。 - RAG 支持 – 可选的检索增强生成,从本地 SQLite/MySQL 存储中丰富上下文。
- 管理平台与指标 – 轻量级 UI 用于管理机器人,以及 Prometheus 风格的指标用于监控。
- 定时任务 – 可调度定期向 LLM 发送提示(例如每日摘要)。
支持的平台(均在 README 中标记为 ✅)
| 平台 | 工作方式 |
|---|---|
| Telegram | 使用 go-telegram-bot-api;支持命令、内联按钮、ForceReply 等 |
| Discord | 通过 Discord API 的标准 Discord 机器人 |
| Slack | 支持 Block Kit 的 Socket Mode / Events API |
| Lark (飞书) | 长连接 SDK,处理图片/音频下载 |
| DingTalk | 长连接 SDK |
| 企业微信 | HTTP 回调端点 |
| QQ (OneBot) | HTTP 桥接 OneBot 协议 |
| 微信 (官方) | HTTP 回调端点 |
| Web API | 任意前端可调用的通用 REST 端点 |
快速开始
- 克隆与构建
git clone https://github.com/yincongcyincong/MuseBot.git cd MuseBot go mod tidy # 获取 Go 依赖 - 配置 – 设置必需的环境变量(至少包括您将使用的平台的机器人令牌和 LLM 令牌)。以 Telegram + DeepSeek 为例:
其他变量可用于切换提供方(export TELEGRAM_BOT_TOKEN="<your-telegram-token>" export DEEPSEEK_TOKEN="<your-deepseek-api-key>"TYPE、MEDIA_TYPE)、选择数据库(DB_TYPE/DB_CONF)以及代理网络流量。 - 运行
或使用已发布的 Docker 镜像:go run main.go -telegram_bot_token=$TELEGRAM_BOT_TOKEN -deepseek_token=$DEEPSEEK_TOKENdocker pull jackyin0822/musebot:latest docker run -d \ -v /home/user/data:/app/data \ -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="$TELEGRAM_BOT_TOKEN" \ -e DEEPSEEK_TOKEN="$DEEPSEEK_TOKEN" \ -p 36060:36060 \ --name musebot jackyin0822/musebot:latest - 可选功能 – 通过遵循 README 中链接的 Markdown 文档(
static/doc/*.md),启用图像处理(IMAGE_CONF)、语音(AUDIO_CONF)、函数调用、RAG、定时任务等。
为何使用它
- 无需编写自定义集成代码,即可快速为任何团队通信工具添加 AI 助手。
- 集中管理 LLM 凭据;通过更改一个环境变量即可切换提供方。
- 通过内置的技能/RAG 系统扩展自定义函数或检索数据。
- 支持 Docker 或简单 VM 部署;项目包含 GitHub Actions CI 和可直接拉取的 Docker 镜像。
链接与资源
- 仓库:https://github.com/yincongcyincong/MuseBot
- Docker Hub:可搜索
musebot - 演示视频(Telegram、DeepSeek、Gemini、ChatGPT):https://www.youtube.com/watch?v=4UHoKRMfNZg 及 README 中列出的其他视频。
- 文档 – 英文 README 加上中文和俄文翻译;详细平台文档位于
static/doc/目录下。
以上所有信息均直接来自仓库的 README;未推断任何额外功能。
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