基于iPad协议与GLM-5，实现OpenClaw接入微信个人号的完整方案

OpenClaw，这个在GitHub上拥有超过18万Star的开源AI Agent项目，功能强大，支持接入飞书、钉钉、企业微信、QQ、Discord等多种平台。然而，对于用户基数最大的微信个人号，官方却一直没有提供直接的支持。

社区中现有的方案大多需要绕道企业微信，或者依赖不稳定的微信Web协议，存在封号风险。为了能更丝滑地在日常高频使用的微信中调用OpenClaw的能力，我决定自己动手，开发一个稳定可靠的接入方案。

经过两天的集中开发，成功实现了基于iPad协议的微信个人号接入，并将项目完全开源。

项目地址：https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat

我将这个机器人命名为“苍何的狗腿子”。接入后，它就像一个能真正干事的微信好友。例如，你可以将任何文章转发给它，它会自动进行总结。

总结后的内容可以帮你存放到个人Notion知识库中。现在看到好文章直接转发，比收藏夹高效得多，并且可以随时让AI从知识库中查找你收藏过的任何内容。

将其拉入群聊，它能在被@时总结最近的聊天上下文，成为群聊利器。

你还可以指挥它自动搜集全网AI热点资讯，并汇总发给你。

当然，基础的日程提醒功能也不在话下，比如让它提醒你2分钟后喝水。

你甚至可以为你的OpenClaw安装具备独立人格的AI角色。例如，当我问它在干嘛时，它会发来一张“健身自拍”。

将OpenClaw接入微信后，其能力在最高频的使用场景中变得触手可及，体验非常丝滑。

注意事项：

1. 建议先用微信小号测试，虽然iPad协议比Web协议稳定，但毕竟是第三方接入，需谨慎。
2. 请勿用于群发、营销等可能触发风控的操作。
3. 建议部署在具有固定IP的服务器上，频繁更换IP容易引发风险。

系统整体架构

整个系统的核心思路是：采用更稳定的iPad协议替代Web协议，并通过一个自建的消息中转网关与OpenClaw Gateway进行对接。

架构分为三层：

1. 消息接收层：基于iPad协议客户端，稳定接收和发送微信消息。
2. 中转网关层：负责消息格式转换、会话管理、限流熔断，作为iPad客户端与OpenClaw之间的桥梁。
3. OpenClaw对接层：通过Webhook将消息推送给OpenClaw Gateway，并将AI的回复经由网关传回微信。

本次开发全程使用了GLM-5模型进行辅助。最初是在OpenRouter上以“Pony Alpha”这个神秘模型的名义进行尝试。

后来确认该模型就是智谱AI的GLM-5，并切换至官方平台进行后续开发，消耗了大量Token。

多个Agent高效协作，一度触发了使用限额。

GLM-5官方定位为面向复杂系统工程与长程Agent任务的开源基座模型。在权威的Artificial Analysis榜单中，其表现也相当出色。

开发过程与GLM-5的实战表现

这个项目并非简单的页面开发，而是一个涉及协议对接、状态管理、高并发处理的系统工程。我让GLM-5以Agent模式运行，将任务拆解，由它自主规划、编码和调试。

例如，在解决一个运行时错误时，GLM-5能够自动分析日志，定位问题根源，并给出修改代码的建议。

当我对初始架构不满意，提出重构要求时，GLM-5能给出清晰的技术选型分析和架构设计图。

从发出重构指令，到完成一个基于Rust + Axum框架的重构方案，GLM-5大约花费了25分钟，展示了其在处理复杂、长周期任务上的潜力。这正符合当前顶尖模型竞相发展的 Agentic 能力方向。

当然，GLM-5并非万能，在遇到一些极其棘手的深层Bug时，我也会切换至GPT-4o或Claude 3.5 Sonnet等模型协同解决。这次开源实战的经历，让我对AI辅助复杂开发的流程有了更深的理解。

关键问题与解决方案

在实际开发中，遇到了几个典型问题，以下是解决方案：

1. 消息去重

微信消息可能存在重复推送。解决方案是建立一个基于消息ID和时间窗口的LRU缓存，过滤短时间内的重复消息，避免AI复读。

2. 上下文管理

区分私聊与群聊场景：

• 私聊：所有消息均转发给OpenClaw处理。
• 群聊：只有明确@机器人的消息才会触发AI回复，避免在群内刷屏。

3. 回复速度优化

大模型生成需要时间。解决方案是：在AI开始思考后，先向微信端发送一个“思考中...”的临时状态提示，待完整回复生成后再替换，改善用户体验。

4. 多模型路由

OpenClaw支持多种大模型。在中转层实现简单路由策略，可根据消息类型或内容关键词，自动选择更合适或性价比更高的模型（如日常问答用DeepSeek，代码分析用Claude）。

快速部署指南

项目已开源，部署主要分为三步：

第一步：克隆项目

git clone https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat.git
cd openclaw-wechat

第二步：配置环境变量

出于安全和管理考虑，当前版本通过代理服务管理核心API Key。你需要配置网关地址等信息。

# 设置API Key (必需)
openclaw config set channels.wechat.apiKey "wc_live_xxxxxxxxxxxxxxxx"

# 设置代理服务器地址 (必需)
openclaw config set channels.wechat.proxyUrl "http://your-proxy-server:3000"

# 设置Webhook主机地址 (云部署必需)
openclaw config set channels.wechat.webhookHost "your-server-ip"

# 启用微信通道
openclaw config set channels.wechat.enabled true

第三步：安装插件到OpenClaw服务

openclaw plugins install @canghe/openclaw-wechat

注：插件尚未发布至官方市场，目前需通过本地源码方式安装，具体请参考项目README。

配置完成后，使用微信扫码登录即可。整个过程无需企业认证，普通个人号可直接使用。

未来规划

项目将持续迭代，计划中的功能包括：

• 语音消息支持：接入语音转文字及文字转语音能力。
• 图片理解：接入多模态模型，让AI能“看懂”图片内容。
• 对接OpenClaw Skills市场：直接在微信内调用丰富的第三方技能。
• 多账号管理面板：提供Web界面，方便管理多个微信账号的接入。

总结与安全提醒

通过GLM-5等人工智能模型的辅助，我们能够以更高的效率完成此类系统级项目的开发。将OpenClaw这类强大的AI Agent接入微信，真正让AI变成了日常可用的口袋助手。

最后需要特别提醒：OpenClaw的社区技能（Skills）生态曾暴露出安全问题，有大量恶意插件上传。请务必只安装来自可信来源的技能，不要随意安装来路不明的插件。

此外，智谱AI也推出了AutoGLM版本的OpenClaw部署工具，支持快速配置飞书等平台机器人。

技术发展的目的是服务人与创造价值。希望这个开源项目能为大家带来便利，也欢迎开发者们在云栈社区交流更多的想法与实现。