皆さん、こんにちは。私は Canghe です。
OpenClaw、GitHub でスター 18 万を獲得しているあの怪物級のオープンソースプロジェクト、もうみんな聞いたことありますよね？
Feishu、DingTalk、WeChat Work、QQ、Discord…につなげられます。
でも、ほとんどの人が使っている 個人の WeChat アカウント は、まさにサポートされていないんです。
GitHub、Juejin、Zhihu を徹底的に調べましたが、見つかった解決策は、WeChat Work を経由した面倒な回避策か、すぐに BAN される WeChat Web プロトコルを使うかのどちらかでした。
正直、誰がそれに対処できるでしょうか？
毎日 WeChat で友達とチャットしたり、グループで雑談したりしているのに、OpenClaw をつなげるのがこんなに難しいなんて？
もううんざりでした。
だから自分でやることにしました。
2 日間の集中開発の末、OpenClaw を個人の WeChat アカウントと統合し、オープンソース化しました。
アドレス： https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat
ただし、諸事情により、このプロジェクトは現在内部テスト段階であり、使用には API キーが必要です。
私はこれを「Canghe's Sidekick」と名付けました。普通の友達と見た目は変わりませんが、実際に物事を達成するのを助けてくれる友達です。
適当に記事を投げると、OpenClaw が要約してくれます。
そして、それをあなたの個人用 Notion ナレッジベースに保存してくれます。
今では、良い記事を見つけたら直接ボットに転送し、ナレッジベースから好きなコレクションを探してもらえます。
正直、ブックマークフォルダより一万倍いいです。
これをグループチャットに連れて行くと、@メンションされるといつでも文脈を要約してくれる、まさにグループチャットのキラーアプリです。
そして、OpenClaw にウェブ全体から情報を自動収集させ、直接要約を送ってもらうこともできます。
スケジュールリマインダーも処理できます。例えば、2 分後に水を飲むようにリマインドしてと頼むこともできます。
さらに OpenClaw に 18 歳の AI ガールフレンド、Clawra をインストールしました。彼女は独立した性格とペルソナを持っていて、何をしているか尋ねると自撮り写真を送ってくれます。
もちろん、もっと探求すべきシナリオはありますが、WeChat で OpenClaw を使うと信じられないほどスムーズだと感じています。なぜなら、私は毎日 WeChat なしでは生きられないからです。
この記事は主に私の開発の道のりを共有するものです。コードは GitHub にアップロードしましたが、時間の制約と技術的な悪用を防ぐため、使用前にレビューが必要なプロキシレイヤーを実装しました。
- まずはサブアカウントでテストすることをおすすめします。iPad プロトコルは Web プロトコルよりはるかに安定していますが、それでもサードパーティの統合であるため、注意が必要です。
2. 一括メッセージ送信、マーケティング、その他の怪しい操作には使用しないでください。Tencent のリスク管理は甘くありません。
3. 固定 IP のサーバーにデプロイすることをおすすめします。頻繁な IP 変更はリスク管理を誘発しやすいです。
まず、OpenClaw とは何かについて話しましょう
まだ OpenClaw を知らない方のために、簡単にまとめます。
元々は Clawdbot という名前で、オーストリアの開発者 Peter Steinberger によって作成されたオープンソースの AI エージェントプロジェクトです。
その後、Anthropic との商標問題により、Moltbot に改名され、さらに OpenClaw になりました。
3 回の改名にもかかわらず、それがめちゃくちゃ人気になるのを止められませんでした。
3 週間で GitHub スターが 0 から 18 万以上になりました。
それが何を意味するか？ React は 10 万に達するのに 8 年、Linux は 12 年かかりましたが、これは 3 週間でそれを超えました。
なんてこった、これはロケットじゃない、SpaceX の Starship です。
その中核機能は一言で言うと：AI に質問に答えるだけでなく、実際にあなたのために働かせること。
「明日の天気を調べてグループに送って」と指示すると、実際に調べて送信してくれます。
それはあなたを理解したふりをしてテキストを出力するだけの「AI アシスタント」ではなく、実際に操作できる手足を持つエージェントです。
Claude、GPT、DeepSeek など様々な大規模モデルをサポートしており、マルチエージェント連携も可能です。仮想開発チームを構築するのも全く問題ありません。
以前 OpenClaw について何本か記事を書きました。ご存じない方は、まずそちらをご覧ください。
なぜ WeChat は接続がそんなに難しいのか？
正直、これについて OpenClaw を責めることはできません。
WeChat は有名な「閉鎖的エコシステム」です。個人アカウントには公式の Bot API がありません。
自動化したい場合、WeChat Work（企業認証が必要）を経由するか、サードパーティのプロトコルリバースエンジニアリングを使用する（いつ BAN されるかわからないリスク）かのどちらかです。
以前コミュニティには、WeChat Web プロトコルベースの wechatbot-webhook のような解決策があり、ワンクリック Docker デプロイに便利でした。
しかし問題は：
- 安定性が心配；WeChat Web プロトコルはいつでも BAN される可能性があります。
- 機能が限定的；多くの高度な機能が使えません。
- セキュリティリスク；WeChat アカウントが実質的に露出します。
いくつか試しましたが、動かないか、半日でオフラインになりました。
簡単に言えば、これらの解決策は WeChat のセキュリティポリシー上で「綱渡り」をしているようなものです。
どうやってやったか
既存の解決策が良くなかったので、自分で作ることにしました。
私の論理はこうです：
WeChat Web プロトコルは使わず、iPad プロトコル＋メッセージリレーサービスを使用する。
コアアーキテクチャは 3 つの層に分かれています：
- メッセージ受信層：iPad プロトコルに基づき WeChat メッセージを安定して受信。Web プロトコルよりはるかに信頼性が高い。
- リレーゲートウェイ層：メッセージフォーマット変換、セッション管理、レート制限、サーキットブレーカーを処理。
- OpenClaw 統合層：Webhook を介して OpenClaw Gateway にメッセージをプッシュし、AI の応答を WeChat に転送。
アーキテクチャ全体は TypeScript で書かれており、OpenClaw のネイティブテクノロジースタックと一貫しています。
簡単に聞こえますが、プロトコル接続、メッセージキュー、ゲートウェイルーティング、マルチモデルスケジューリングを含むシステムエンジニアリングタスクです。かなりの数のモジュールが関わっています。
落とし穴ログ
落とし穴 1: メッセージ重複排除
WeChat のメッセージプッシュメカニズムは非常に混乱しやすく、同じメッセージが 2 回または 3 回プッシュされることがあります。
重複排除がないと、AI が 2 回または 3 回返信し、相手には壊れたレコードのように見えてしまいます。
私の解決策は、GLM にメッセージ ID と時間枠に基づく重複排除キャッシュを作成させ、LRU 戦略を使用して期限切れのレコードを自動的に排除することでした。
落とし穴 2: コンテキスト管理
OpenClaw エージェントには記憶がありますが、WeChat の会話シナリオは非常に特殊です。
グループチャットで大勢が話している場合、すべてのメッセージを AI へのコマンドとして扱うわけにはいきません。
そこで、「@トリガー＋直接プライベートメッセージ」メカニズムを作成しました：
- プライベートメッセージ：すべてのメッセージが直接 OpenClaw に転送され処理されます。
- グループチャット：ボットを @ したメッセージのみが AI 応答をトリガーします。
これにより、AI がグループにスパムを送るという社会的自殺を防ぎます。
落とし穴 3: 応答速度
大規模モデルにはレイテンシがあり、特に複雑な質問は処理に数秒かかることがあります。
しかし WeChat では、すぐに返信しないと相手は無視されていると思ってしまいます。
「考え中...」というステータスプロンプトを追加しました。AI が応答を生成している間、最初にプロンプトを送り、生成後に正式な応答に置き換えます。
ユーザー体験は最大限に高められています。
落とし穴 4: マルチモデル切り替え
OpenClaw は複数の大規模モデルをサポートしていますが、実際には異なるシナリオに異なるモデルが適しています。
例えば、日常的なチャットには DeepSeek で十分ですが、コードを書いたり問題を分析したりするには Claude の方が適しており、コストを節約して効率的です。
リレー層にシンプルなルーティング戦略を構築し、メッセージ内容に基づいて最も適したモデルを自動選択するようにしました。
何ができるのか？
接続すると、あなたの WeChat は AI スーパーアシスタントになります。
以下は私自身が使っているいくつかのシナリオです：
1. インテリジェントグループチャットアシスタント
技術グループでボットを @ してコーディングの質問を直接すると、文脈に基づいて回答を提供します。
グループで「ググれ」という返信に耐える必要はもうありません。
2. 個人ナレッジマネージャー
記事やリンクを渡すと、要約して分類してくれ、さらにナレッジベースに保存することもできます。
今では良い記事を見つけたら直接ボットに転送します—ブックマークフォルダより一万倍いいです。
3. スケジュールリマインダー
「明日の午後 3 時に会議があることをリマインドして」と伝えると、時間になったら WeChat で通知してくれます。
スマホの内蔵リマインダーより優れています。なぜなら、あなたは確実に WeChat をチェックするからです。
4. 自動返信
ルールを設定して、よくある質問に自動返信するようにします。
例えば、誰かが友達追加して「いる？」と聞いてきたら、直接「いるよ、どうした？」と返信します。
もう「いる？」という言葉に煩わされることはありません。
使い方
プロジェクトはオープンソースで、自分でデプロイできます。
3 つのコアステップがあります：
ステップ 1: プロジェクトをクローン
git clone
cd openclaw-wechat
ステップ 2: 環境変数を設定
セキュリティ上の理由から、apiKey は私のプロキシサービスで処理されており、まだ最適化中です。
openclaw config set channels.wechat.apiKey "wc
live
xxxxxxxxxxxxxxxx"
openclaw config set channels.wechat.proxyUrl "http://your-proxy-server:3000"
openclaw config set channels.wechat.webhookHost "your-server-ip"
openclaw config set channels.wechat.enabled true
ステップ 3: openclaw-wechat を openclaw サービスに追加
openclaw plugins install
ちょっと待ってください。まだプラグインマーケットに公開する時間がありません。後で追加しますが、今のところはローカルコードからインストールできます。
その後、WeChat で QR コードをスキャンしてログインすれば完了です。
全プロセスは 5 分で完了します。企業認証も WeChat Work も不要で、通常の個人アカウントを使うだけです。
今後の計画
このプロジェクトは現在反復開発中で、以下の機能を追加予定です：
- 音声メッセージサポート：現在はテキストのみサポート。後で音声認識＋音声合成を追加。
- 画像理解：マルチモーダルモデルを統合し、AI が送信した画像を理解できるように。
- OpenClaw Skills マーケット統合：WeChat 内で直接 OpenClaw の 700 以上のスキルを呼び出し。
- マルチアカウント管理パネル：Web ベースの可視化で複数の WeChat アカウントの統合を管理。
良いアイデアがあれば、GitHub で Issue または PR を遠慮なく提出してください。
最後に
正直、OpenClaw のようなオープンソース AI エージェントのこの波は、AI 実装の別の可能性を本当に示してくれました。
以前は、AI は研究室や大企業のサーバーにあるような高尚なものとして語られていました。
しかし今、あなた自身で OpenClaw をデプロイし、WeChat に接続すれば、AI は本当にポケットの中のアシスタントになります。
それは言葉にできない素晴らしい感覚です。
ただし、OpenClaw Skills エコシステムで最近セキュリティ問題が発生し、230 以上の悪意のあるプラグインがコミュニティにアップロードされたことをお知らせしておきます。
そのため、OpenClaw を使用する際は、信頼できるソースからのみ Skills をインストールするようにしてください。何でもかんでもインストールしないでください。
では、プロジェクトアドレス： https://github.com/freestylefly/openclaw-wechat。興味があれば、GitHub でスターを付けてください。
あなたも OpenClaw を使っている、または WeChat 統合について考えがあれば、コメントで話しましょう！
