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ymstar/wechat-article-agent

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微信公众号自动写作发布智能体

License Python LangChain LangGraph

基于 LangChain 和 LangGraph 的智能内容创作平台，支持自定义LLM配置

快速开始 • 功能特性 • 配置指南 • 部署指南 • API文档

📖 项目简介

一个基于 LangChain 和 LangGraph 的微信公众号内容创作智能体，能够根据指定主题自动搜集资料、生成专业文章、创建配图、审核内容并发布到微信公众号草稿箱。

本版本完全去除扣子(Coze)依赖，支持用户配置自己的API Key运行。

✨ 核心价值

  • 🚀 高效创作：全自动文章生成，从选题到发布一站式完成
  • 🎨 智能配图：AI 生成高质量封面图，提升文章视觉效果
  • ✅ 合规审核：内置内容审核机制，确保符合微信平台规范
  • 🌐 实时搜索：基于最新网络信息，保证文章时效性
  • 📱 专业排版：自动生成适合移动端阅读的 HTML 排版
  • 🔧 通用LLM：支持 OpenAI/Claude/DeepSeek 等任意 OpenAI 兼容 API

🌟 功能特性

核心功能

  • 🔍 实时信息搜集：基于 Tavily/Serper 搜索获取最新、最权威的资料
  • ✍️ 智能文章创作：自动生成结构清晰、内容丰富的专业文章
  • 🖼️ 智能配图生成：支持 DALL-E 3 / Stable Diffusion 等
  • ✅ 智能内容审核：根据微信公众号规范自动审核内容合规性
  • 📤 自动发布草稿：一键发布到微信公众号草稿箱

LLM 支持

提供商 模型 状态
OpenAI GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5 ✅ 支持
Anthropic Claude 3.5, Claude 3 ✅ 支持
DeepSeek DeepSeek V3, DeepSeek Coder ✅ 支持
火山引擎 Doubao, Seed 系列 ✅ 支持
其他 任意 OpenAI 兼容 API ✅ 支持

搜索支持

提供商 免费额度 状态
Tavily 1000次/月 ✅ 推荐
Serper 2500次/月 ✅ 支持
SerpAPI 100次/月 ✅ 支持

配图支持

提供商 模型 状态
OpenAI DALL-E DALL-E 3, DALL-E 2 ✅ 支持
Stability AI Stable Diffusion XL ⚙️ 可选

📋 环境要求

系统要求

  • Python 3.8 或更高版本
  • Linux/macOS/Windows 操作系统

依赖安装

pip install -r requirements.txt

🚀 快速开始

极简启动（只需要一个API Key）

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/ymstar/wechat-article-agent.git
cd wechat-article-agent

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 复制配置文件
cp config/agent_config.json.example config/agent_config.json

# 4. 只需要填 `llm.api_key` 这一项！其他都可以留空
vim config/agent_config.json

# 5. 运行
python src/main.py

可选增强功能

功能 配置项 说明
🌐 联网搜索 search.api_key 支持 Tavily/Serper/SerpAPI，获取最新信息
🎨 AI配图 image.api_key 支持 DALL-E/Stability AI，自动生成封面图
📤 一键发布 wechat.app_id/app_secret 直接发布到公众号草稿箱
✅ 内容审核 - 始终启用（用同一个LLM）

运行模式

# HTTP服务模式 (默认端口5000)
python src/main.py

# 或指定端口
python src/main.py -p 8080

# CLI模式（单次执行）
python src/main.py -m cli -i "请创作一篇关于AI发展趋势的文章"

访问 API

API文档: http://localhost:5000/docs

📝 配置指南

最小配置（只需要 LLM）

只需要填写 llm 部分，其他都可以留空：

{
    "llm": {
        "provider": "openai",
        "api_key": "sk-your-api-key",  // ⬅️ 只需要填这个！
        "base_url": "https://api.openai.com/v1",
        "model": "gpt-4o"
    }
    // 其他配置项都可以留空或删除
}

完整配置示例

{
    "llm": {
        "provider": "openai",
        "api_key": "sk-your-api-key",
        "base_url": "https://api.openai.com/v1",
        "model": "gpt-4o",
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 4000,
        "timeout": 120
    },
    "search": {
        "provider": "tavily",
        "api_key": "",
        "search_depth": "advanced"
    },
    "image": {
        "provider": "openai",
        "api_key": "",
        "model": "dall-e-3",
        "size": "1024x1024",
        "quality": "standard"
    },
    "wechat": {
        "app_id": "",
        "app_secret": ""
    },
    "audit": {
        "enable_llm_audit": true,
        "sensitive_words_path": "config/sensitive_words.txt"
    }
}

📝 配置说明：

  • llm.api_key: 必须配置，否则无法运行
  • search.api_key: 可选，不配置则跳过搜索
  • image.api_key: 可选，不配置则跳过配图
  • wechat.app_id/app_secret: 可选，不配置则需手动复制文章

配置项说明

LLM 配置 (llm)

参数 说明 示例
provider LLM 提供商 openai, anthropic, deepseek
api_key API Key sk-xxx
base_url API 地址 https://api.openai.com/v1
model 模型名称 gpt-4o, claude-3-5-sonnet
temperature 温度参数 0.7
max_tokens 最大 token 数 4000

搜索配置 (search)

参数 说明 示例
provider 搜索提供商 tavily, serper, serpapi
api_key API Key tvly-xxx

图片配置 (image)

参数 说明 示例
provider 图片提供商 openai, stabilityai
api_key API Key sk-xxx
model 模型 dall-e-3
size 图片尺寸 1024x1024

微信公众号配置 (wechat)

参数 说明 获取方式
app_id 应用ID 公众平台 -> 设置 -> 基本配置
app_secret 应用密钥 公众平台 -> 设置 -> 基本配置

获取 API Key

OpenAI API Key

  1. 访问 https://platform.openai.com/api-keys
  2. 创建新的 API Key
  3. 充值或选择付费套餐

Tavily API Key

  1. 访问 https://tavily.com
  2. 注册并获取免费 API Key
  3. 免费额度：1000次/月

微信公众号凭证

  1. 登录 https://mp.weixin.qq.com
  2. 进入「设置与开发」→「基本配置」
  3. 记录 AppID 和 AppSecret

环境变量优先级

配置优先级：环境变量 > config/agent_config.json > 默认值

支持的的环境变量：

export LLM_API_KEY="sk-xxx"
export LLM_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export LLM_MODEL="gpt-4o"
export SEARCH_API_KEY="tvly-xxx"
export IMAGE_API_KEY="sk-xxx"
export WECHAT_APP_ID="wx-xxx"
export WECHAT_APP_SECRET="xxx"

🏗️ 技术架构

技术栈

技术 说明
LangChain LLM 应用开发框架
LangGraph Agent 编排框架
FastAPI HTTP API 框架
Tavily 实时搜索服务

项目结构

wechat-article-agent/
├── src/
│   ├── main.py                    # 主入口
│   ├── config/                    # 配置管理
│   │   └── __init__.py            # 配置加载器
│   ├── agents/
│   │   └── agent.py               # Agent 核心逻辑
│   └── tools/
│       ├── web_search_tool.py     # 联网搜索工具
│       ├── image_generation_tool.py # 配图生成工具
│       ├── content_audit_tool.py  # 内容审核工具
│       └── wechat_publish_tool.py # 微信发布工具
├── config/
│   ├── agent_config.json.example  # 配置模板
│   └── sensitive_words.txt        # 敏感词库
├── scripts/
│   └── load_env.sh                # 环境变量加载脚本
├── requirements.txt               # Python 依赖
├── mcp_server.py                  # MCP Server
└── README.md                      # 项目文档

工作流程

用户输入主题
    ↓
1. 搜索网络信息 (Tavily/Serper)
    ↓
2. 生成专业文章 (LLM)
    ↓
3. 生成封面配图 (DALL-E/Stability)
    ↓
4. 审核文章内容 (LLM + 敏感词)
    ↓
5. 发布到草稿箱 (微信API)

📖 API 文档

HTTP API

运行 Agent

curl -X POST http://localhost:5000/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "请创作一篇关于AI发展趋势的文章"}'

响应：

{
  "status": "success",
  "result": {...},
  "thread_id": "xxx"
}

流式运行

curl -X POST http://localhost:5000/stream_run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "请创作一篇关于AI的文章"}'

健康检查

curl http://localhost:5000/health

Python SDK

from src.agents.agent import build_agent
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 构建 Agent
agent = build_agent()

# 运行
result = await agent.ainvoke({
    "messages": [HumanMessage(content="请创作一篇关于AI的文章")]
})

print(result)

🐳 Docker 部署

构建镜像

docker build -t wechat-article-agent .

运行容器

docker run -d \
  --name wechat-agent \
  -p 5000:5000 \
  -v $(pwd)/config:/app/config \
  -e LLM_API_KEY=sk-xxx \
  -e SEARCH_API_KEY=tvly-xxx \
  -e IMAGE_API_KEY=sk-xxx \
  -e WECHAT_APP_ID=wx-xxx \
  -e WECHAT_APP_SECRET=xxx \
  wechat-article-agent

Docker Compose

version: '3.8'
services:
  wechat-agent:
    image: wechat-article-agent
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - ./config:/app/config
    environment:
      - LLM_API_KEY=sk-xxx
      - SEARCH_API_KEY=tvly-xxx
      - IMAGE_API_KEY=sk-xxx
      - WECHAT_APP_ID=wx-xxx
      - WECHAT_APP_SECRET=xxx

🤝 MCP Server

支持通过 MCP 协议为 Claude 等 AI 助手提供服务。

安装 MCP 依赖

pip install -r requirements-mcp.txt

启动 MCP Server

python mcp_server.py

Claude Desktop 配置

{
  "mcpServers": {
    "wechat-article": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/mcp_server.py"]
    }
  }
}

🔧 常见问题

Q: 配置文件路径在哪里？

默认路径：config/agent_config.json

可通过环境变量指定：

export CONFIG_PATH=/path/to/config.json

Q: 如何使用 Claude？

{
  "llm": {
    "provider": "anthropic",
    "api_key": "sk-ant-xxx",
    "base_url": "https://api.anthropic.com/v1",
    "model": "claude-3-5-sonnet-20241022"
  }
}

Q: 如何使用 DeepSeek？

{
  "llm": {
    "provider": "deepseek",
    "api_key": "sk-xxx",
    "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
    "model": "deepseek-chat"
  }
}

Q: 搜索失败怎么办？

  1. 检查 search.api_key 是否配置
  2. 确认 API Key 是否有效
  3. 查看日志获取详细错误信息

📜 开源协议

本项目采用 Apache License 2.0 开源协议。

🙏 致谢

Made with ❤️

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