mozi | SkillsLLMLightweight Clawdbot for Chinese LLMs. Supports Feishu/Lark, Dingding/DingTalk, WeCom, and QQ.
AI Agentsagentclaudeclaude-codeclawdbotdeepseek # Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/King-Chau/mozi
Mozi (墨子)
<p align="center">
<img src="./docs/images/mascot.svg" width="80" alt="Mozi Mascot" />
</p>
<p align="center">
<a href="./README_EN.md">English</a> | 中文
</p>
<table align="center">
<tr>
<td align="center"><sub>飞书 机器人</sub></td>
<td align="center"><sub>QQ 机器人</sub></td>
<td align="center"><sub>钉钉机器人</sub></td>
</tr>
<tr>
<td><img src="./docs/images/feishu.jpg" width="400" alt="飞书 机器人" /></td>
<td><img src="./docs/images/qq.jpg" width="400" alt="QQ 机器人" /></td>
<td><img src="./docs/images/dingding.jpg" width="400" alt="钉钉机器人" /></td>
</tr>
</table>
支持国产大模型和国产通讯软件的智能助手框架
Mozi 是一个轻量级的 AI 助手框架，专注于国产生态。它提供统一的接口对接多种国产 AI 模型（DeepSeek、豆包、Qwen、Kimi 等），支持 OpenAI Function Calling，并支持 QQ、飞书、钉钉、企业微信等通讯平台。
核心特性
| 模块 | 目录 | 职责 |
|------|------|------|
| Agent | src/agents/ | 核心消息循环、上下文压缩、会话管理、模型失败重试 |
| Providers | src/providers/ | 统一的模型调用接口，支持 OpenAI/Anthropic 兼容格式 |
| Tools | src/tools/ | 工具注册、参数校验、执行引擎，支持自定义扩展 |
| Skills | src/skills/ | 技能系统，通过 SKILL.md 注入专业知识和自定义行为 |
| Channels | src/channels/ | 通道适配器，统一消息格式，支持长连接 |
| Sessions | src/sessions/ | 会话持久化，支持内存/文件存储，Transcript 记录 |
| Gateway | src/gateway/ | HTTP/WebSocket 服务，路由分发 |
上下文压缩策略
当对话历史超过 Token 限制时，Mozi 使用智能压缩：
- 保留策略 — 始终保留系统提示词和最近 N 轮对话
- 摘要压缩 — 将早期对话压缩为摘要，保留关键信息
- 工具结果裁剪 — 截断过长的工具返回结果
- 配对验证 — 确保 tool_call 和 tool_result 成对出现
核心特性
- — DeepSeek、豆包、DashScope (Qwen)、智谱AI、Kimi、阶跃星辰、MiniMax，以及 OpenAI/Anthropic 兼容格式
dingding
feishu
minimax
moltbot
openclaw
qq
qqbot
多模型支持
多平台通道 — QQ、飞书、钉钉、企业微信，统一的消息处理接口Function Calling — 原生支持 OpenAI tools/tool_choice 参数25 内置工具 — 文件读写、Bash 执行、代码搜索、网页获取、图像分析、浏览器自动化、记忆系统、定时任务等Skills 技能系统 — 通过 SKILL.md 文件扩展 Agent 能力，支持自定义行为和专业知识注入记忆系统 — 跨会话长期记忆，自动记住用户偏好和重要信息定时任务 (Cron) — 支持一次性、周期性、Cron 表达式三种调度方式，支持 Agent 执行和主动消息投递插件系统 — 可扩展的插件架构，支持自动发现和加载浏览器自动化 — 基于 Playwright 的浏览器控制，支持多配置文件和截图会话管理 — 上下文压缩、会话持久化、多轮对话可扩展 — 插件系统、Hook 事件、自定义工具、子 Agent为什么选择 Mozi？
| 特性 | Mozi | Moltbot |
|------|------|---------|
| 定位 | 国产生态优先的轻量框架 | 全功能个人 AI 助手 |
| 代码量 | ~16,000 行 (64 文件) | ~516,000 行 (3,137 文件) |
| 国产通讯 | QQ、飞书、钉钉、企业微信原生支持 | WhatsApp、Telegram、Slack 等 |
| Node.js 版本 | >= 18 | >= 22 |
| 适用场景 | 企业内部机器人、国内团队协作 | 个人多设备助手、海外平台集成 |
| 学习 Agent 原理 | 代码简洁清晰，适合学习 | 代码庞大复杂，学习门槛高 |
Mozi 用 3% 的代码量实现了核心功能，专注简洁高效，易于理解和二次开发。
适合 学习 Agent 原理，深入了解 AI 助手的架构设计。
快速开始
环境要求
- Node.js >= 18
- npm / pnpm / yarn
- 跨平台支持：macOS、Linux、Windows
1. 安装
# 全局安装（推荐）
npm install -g mozi-bot
# 或者克隆项目开发
git clone https://github.com/King-Chau/mozi.git
cd mozi && npm install && npm run build
2. 配置
- 国产模型 — DeepSeek、豆包、智谱AI、DashScope、Kimi、阶跃星辰、MiniMax、ModelScope
- 自定义 OpenAI 兼容接口 — 支持任意 OpenAI API 格式的服务（如 vLLM、Ollama）
- 自定义 Anthropic 兼容接口 — 支持任意 Claude API 格...