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核心变更: - src/vlm/qwen_vl.py: 重写为 BailianVLMClient（阿里云百炼） - 支持 qwen-vl-latest 等模型 - analyze_chat_screenshot() 微信截图分析 - 使用 OpenAI 兼容 API 格式 - config/settings.py: 更新默认配置为阿里云百炼 - src/main.py: 添加 BailianLLMClient（阿里云百炼 LLM） - requirements.txt: 添加 openai 依赖 - README.md: 更新文档 API 配置: - 基础 URL: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 - VLM 模型: qwen-vl-latest（推荐） - LLM 模型: qwen-plus
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# 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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# ============================================
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# 阿里云百炼平台: https://bailian.console.aliyun.com/
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# API Key 获取: https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing#/APIKey
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# 支持的模型:
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# - qwen-vl-latest (推荐，VL 理解)
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# - qwen-vl2-7b
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# - qwen-vl2-72b
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# - qwen2-vl-72b-instruct
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# - qwen2.5-vl-72b-instruct
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# - qwen-omni-series (全模态)
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# ============================================
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vlm:
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model_type: bailian # bailian / qwen-vl / gpt-4v
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# 阿里云百炼 API (OpenAI 兼容格式)
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api_base: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
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# API Key: 设置环境变量 ALIBABA_CLOUD_API_KEY 或 DASHSCOPE_API_KEY
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# 或直接在这里填写:
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# api_key: your-api-key-here
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api_key: ""
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model_name: qwen-vl-latest # 模型名称
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max_tokens: 2048
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temperature: 0.7
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llm:
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api_base: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
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# LLM API Key (同上，可以使用相同的 API Key)
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api_key: ""
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model_name: qwen-plus # 或 qwen-max, qwen-turbo 等
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max_tokens: 2048
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temperature: 0.7
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wechat:
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client_version: "3.8.x" # 推荐微信版本
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poll_interval: 2.0 # 轮询间隔（秒）
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screenshot_interval: 1.0 # 截图间隔（秒）
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window_title: "微信" # 微信窗口标题
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# 回复规则
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rules:
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# 关键词回复示例
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- keywords:
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- 你好
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- hi
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- hello
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reply_type: keyword
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reply_content: "您好，有什么可以帮您的？"
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enabled: true
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# AI 回复示例（无匹配关键词时，使用 LLM 生成回复）
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- keywords: []
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reply_type: AI
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reply_content: ""
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enabled: true
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# 知识库（可选，后续接入 OpenViking）
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knowledge_base:
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url: http://192.168.5.5:1933
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# 日志级别
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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:
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# export ALIBABA_CLOUD_API_KEY=your-api-key
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# export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
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# Windows:
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# set ALIBABA_CLOUD_API_KEY=your-api-key
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#
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# 或使用 .env 文件 (需要 python-dotenv):
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# ALIBABA_CLOUD_API_KEY=your-api-key
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