# WeChat Agent 配置文件示例

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# VLM 视觉模型配置（阿里云百炼）
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# 阿里云百炼平台: https://bailian.console.aliyun.com/
# API Key 获取: https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing#/APIKey
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# 支持的模型:
#   - qwen-vl-latest (推荐，VL 理解)
#   - qwen-vl2-7b
#   - qwen-vl2-72b
#   - qwen2-vl-72b-instruct
#   - qwen2.5-vl-72b-instruct
#   - qwen-omni-series (全模态)
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vlm:
  model_type: bailian  # bailian / qwen-vl / gpt-4v
  # 阿里云百炼 API (OpenAI 兼容格式)
  api_base: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  # API Key: 设置环境变量 ALIBABA_CLOUD_API_KEY 或 DASHSCOPE_API_KEY
  # 或直接在这里填写:
  # api_key: your-api-key-here
  api_key: ""
  model_name: qwen-vl-plus  # qwen-vl-plus / qwen-vl-max
  max_tokens: 2048
  temperature: 0.7

llm:
  api_base: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
  # LLM API Key (同上，可以使用相同的 API Key)
  api_key: ""
  model_name: qwen-plus  # 或 qwen-max, qwen-turbo 等
  max_tokens: 2048
  temperature: 0.7

wechat:
  client_version: "3.8.x"  # 推荐微信版本
  poll_interval: 2.0  # 轮询间隔（秒）
  screenshot_interval: 1.0  # 截图间隔（秒）
  window_title: "微信"  # 微信窗口标题

# 回复规则
rules:
  # 关键词回复示例（优先匹配）
  - keywords:
      - 你好
      - hi
      - hello
    reply_type: keyword
    reply_content: "您好，有什么可以帮您的？"
    enabled: true
  
  # AI 回复模式（无匹配关键词时，使用 LLM 生成回复）
  # 这是默认模式，会根据对话上下文生成自然回复
  - keywords: []
    reply_type: AI
    reply_content: ""
    enabled: true

# 知识库（可选，后续接入 OpenViking）
knowledge_base:
  url: http://192.168.5.5:1933

# 日志级别
log_level: INFO

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# 环境变量
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# 推荐将敏感信息放在环境变量中:
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# Linux/macOS:
#   export ALIBABA_CLOUD_API_KEY=your-api-key
#   export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
#
# Windows:
#   set ALIBABA_CLOUD_API_KEY=your-api-key
#
# 或使用 .env 文件 (需要 python-dotenv):
#   ALIBABA_CLOUD_API_KEY=your-api-key