Mozi（墨子）

在AI助手框架层出不穷的当下，多数框架要么体积庞大、学习成本高，要么侧重海外生态（如适配OpenAI、Telegram等），难以满足国内企业/开发者对“国产大模型+国产通讯软件”的轻量化需求。

Mozi（墨子）正是针对这一痛点打造的轻量级AI助手框架——仅用约16000行代码（仅为同类全功能框架的3%），实现了AI助手的核心能力，且全程聚焦国产生态：统一接口对接DeepSeek、豆包、Qwen、Kimi等主流国产大模型，原生支持QQ、飞书、钉钉、企业微信等国内通讯平台，代码简洁高效，既适合快速部署使用，也极易二次开发和学习Agent底层原理。

核心定位：国产生态优先的轻量AI助手框架

Mozi的核心目标是“用极简代码实现核心功能”，与同类框架（如Moltbot）相比，定位和优势十分明确：

简单来说，如果你需要快速搭建适配国内办公场景的AI助手，或想学习AI Agent的核心架构，Mozi会是最优选择——它没有冗余功能，只聚焦“多模型对接、多平台适配、核心Agent能力”三大核心，开箱即用且易扩展。

核心特性：7大模块+N项实用能力，覆盖AI助手全场景

Mozi的架构按功能拆分为7个核心模块，职责清晰，便于理解和扩展：

在此基础上，Mozi还提供了多项开箱即用的核心能力，覆盖AI助手的核心需求：

1. 多模型无缝对接，优先适配国产大模型

支持DeepSeek、豆包、通义千问（DashScope）、智谱AI、Kimi、阶跃星辰、MiniMax等全品类国产大模型，同时兼容OpenAI/Anthropic格式的海外模型，还支持自定义API接口（如vLLM、Ollama本地部署模型），只需配置API Key即可快速切换。

2. 多通讯平台适配，无需公网IP（多数场景）

原生支持QQ、飞书、钉钉（WebSocket/Stream长连接模式，无需公网IP）、企业微信（Webhook回调模式），所有平台采用统一的消息处理接口，开发时无需为不同平台单独适配逻辑：

• 飞书/钉钉/QQ：长连接模式，启动即可接收消息，无需配置回调地址；
• 企业微信：Webhook模式，仅需公网IP即可完成回调配置。

3. 智能上下文压缩，避免Token超限

对话历史超过模型Token限制时，Mozi会自动执行智能压缩，保证对话连贯性的同时控制Token消耗：

• 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。

4. 25个内置工具+可扩展插件，覆盖日常需求

内置文件读写、Bash执行、网页获取、图像分析、浏览器自动化、记忆系统、定时任务等25类工具，满足办公、开发、自动化等场景；同时支持插件系统，可通过简单的代码注册自定义工具/事件钩子，扩展无上限。

5. 记忆系统+定时任务，实现“有记忆的AI助手”

• 记忆系统：自动跨会话记住用户偏好、关键信息，支持存储/查询/列出记忆，无需用户手动触发；
• 定时任务：支持一次性、周期性、Cron表达式三种调度方式，可让AI定时执行任务（如生成日报、发送提醒），并将结果主动投递到飞书/钉钉/QQ等通道。

6. Skills技能系统，零代码扩展AI能力

无需修改框架代码，只需编写SKILL.md文件（YAML+Markdown格式），即可为AI注入专业知识、自定义行为规则（如智能问候、行业话术），支持多优先级加载（内置<用户级<工作区级），同名技能自动覆盖，适配不同场景的个性化需求。

快速开始：3步搞定部署，零基础也能上手

Mozi的部署和配置极度简化，支持全局安装、源码克隆、Docker部署三种方式，这里以最常用的全局安装为例，零基础也能5分钟启动：

环境要求

Node.js >= 18（npm/pnpm/yarn均可），支持macOS/Linux/Windows跨平台。

1. 安装

# 全局安装（推荐，快速使用）
npm install -g mozi-bot

# 或克隆源码（适合二次开发）
git clone https://github.com/King-Chau/mozi.git
cd mozi && npm install && npm run build

2. 配置（可视化向导，无需手动改配置文件）

运行配置向导，按提示完成模型、通讯平台、服务器等配置：

mozi onboard

向导会引导你配置：

• 国产模型API Key（DeepSeek/豆包/通义千问等）；
• 通讯平台参数（飞书appId/钉钉appKey/QQ appId等）；
• 记忆系统、服务器端口等基础配置；
  配置文件会自动保存到~/.mozi/config.local.json5，无需手动编写。

3. 启动

# 仅启动WebChat（无需配置通讯平台，快速体验）
mozi start --web-only

# 启动完整服务（含WebChat+QQ+飞书+钉钉）
mozi start

# 自定义端口启动
mozi start --port 8080

启动后访问http://localhost:3000即可打开WebChat界面，直接和AI助手对话；访问http://localhost:3000/health可查看服务健康状态。

进阶使用：Docker部署+完整配置示例

如果需要在服务器/团队环境部署，Mozi提供完整的Docker支持，支持环境变量配置、数据持久化，无需担心依赖问题：

Docker Compose部署（推荐）

# docker-compose.yml示例
services:
  mozi:
    image: mozi-bot:latest
    command: ["start", "--web-only"] # 移除--web-only启用完整模式
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - mozi-data:/home/mozi/.mozi # 数据持久化
      - ./config.local.json5:/app/config.local.json5:ro # 挂载自定义配置
    environment:
      - PORT=3000
      - LOG_LEVEL=info
      - DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx # 配置模型API Key
      - FEISHU_APP_ID=xxx # 配置飞书（需移除--web-only）
      - FEISHU_APP_SECRET=xxx
volumes:
  mozi-data: # 持久化日志、记忆、定时任务等数据

启动命令：

# 构建并启动
docker compose up -d --build

# 查看日志
docker compose logs -f

# 停止服务
docker compose down

完整配置示例（参考）

如果需要手动调整配置，可参考以下格式（支持json5/yaml格式）：

{
  // 模型提供商配置
  providers: {
    deepseek: { apiKey: "sk-xxx" },
    dashscope: {
      apiKey: "sk-xxx",
      models: [{ id: "qwen-max-latest", name: "通义千问 Max", contextWindow: 32768 }]
    }
  },
  // 通讯平台配置
  channels: {
    feishu: { appId: "cli_xxx", appSecret: "xxx" },
    dingtalk: { appKey: "xxx", appSecret: "xxx" },
    qq: { appId: "xxx", clientSecret: "xxx", sandbox: false }
  },
  // Agent基础配置
  agent: {
    defaultProvider: "deepseek",
    defaultModel: "deepseek-chat",
    temperature: 0.7,
    systemPrompt: "你是墨子，一个智能助手。"
  },
  // 服务器配置
  server: { port: 3000, host: "0.0.0.0" },
  // 记忆/技能系统配置
  memory: { enabled: true },
  skills: { enabled: true }
}

适合谁用？

1. 企业开发者：快速搭建适配国内办公场景的AI机器人（如飞书/钉钉智能助手），无需从零开发多模型/多平台对接逻辑；
2. 学习型开发者：想了解AI Agent核心原理（消息循环、上下文管理、工具调用），Mozi代码简洁，1.6万行代码覆盖完整核心逻辑，易读易理解；
3. 个人开发者：需要轻量级、易扩展的AI助手框架，适配国产大模型和通讯软件，避免海外框架的“水土不服”。

Mozi的核心优势在于“轻量且聚焦”——不堆砌冗余功能，只解决国内场景下AI助手的核心需求，同时保持代码的简洁性和可扩展性。如果你正在寻找适配国产生态的AI助手框架，或是想学习Agent架构，Mozi绝对值得一试。