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🍡 MochiBot

一个有记忆、会主动找你、能催你吃药的 AI 陪伴 bot。

轻量自托管 · SQLite · 支持 OpenAI / Azure / Anthropic / Gemini

零门槛配置——运行脚本后自动打开管理后台（Web UI），在浏览器里填 API key 和 bot token，点一下就能启动。

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TA 能做什么

🧠 长期记忆

  • 核心记忆——你的偏好、你们的关系，每次对话都在
  • 对话摘要——聊得多了，早期内容自动压缩成摘要注入上下文，TA 不会忘记你们之前聊过什么
  • 记忆项——自动从对话中提取，按重要度分级，全文搜索 + 向量搜索
  • 知识图谱——自动学习你世界里的人、宠物、地点和它们之间的关系，聊到时精准注入上下文
  • 每天一本 diary——习惯进度、待办、提醒汇总成当日状态面板
  • 夜间自动整理——去重、清过时的、调重要度，不会越存越乱

💬 活人感

  • 自定义性格——性格、语气、关注点都写在一个 prompt 文件里，你定义 TA 是谁
  • 表情包——转发 Telegram 表情包给 TA，自动学习。之后聊天会自己发
  • 后台心跳——不等你发消息。TA 在后台定期看你的习惯、待办、提醒，该催的时候主动找你
  • 跟你一起作息——你睡 TA 也睡，你醒 TA 也醒
  • 打字节奏——消息拆成多条气泡 + 打字指示器

✅ ADHD 友好

  • 习惯追踪——频率（每天两次、周一三五……）、时间上下文（早晚、饭后）、重要度（⚡ = 健康/用药类）。打卡、暂停都行
  • 到点就催——⚡重要习惯过时了必催，不是看心情。晚上药没吃？TA 不会放过你
  • 精确提醒——到点即响，支持循环（每天/工作日/每周/每月）
  • 待办清单——随口说"我要买菜"就记下来，快到期的会推给你
  • 打卡历史——✅ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅

🍱 健康追踪

  • 饮食记录——"午饭吃了米饭炒青菜鸡腿" → ~520kcal（蛋白质 35g / 碳水 45g / 脂肪 12g）。按天/周查历史
  • Oura Ring——睡眠、准备度、活动、压力数据接入，纳入心跳上下文

🔍 信息搜索

  • 联网搜索——问当前事件、新闻、价格，自动用 DuckDuckGo 搜索并总结（无需 API key）
  • 天气查询——配置城市后自动获取天气，心跳中也会带天气上下文

💰 省钱

  • Pre-Router——按消息动态选择需要的能力，不带用不上的工具，省 token
  • 3 级模型路由——发表情用便宜模型，复杂分析才上强模型
  • 整套路由默认关闭，零配置就是一个 chat + 一个 think 模型，够用就行

还有

  • 轻量——单进程、SQLite，不需要 Docker/Redis/Postgres，pip install 就能跑
  • 自托管——数据留在你自己的机器上
  • 易扩展——Skill 和 Observer 即插即用，放个文件夹重启就行
  • 管理后台——Web UI 配置模型、调心跳参数、开关 skill、编辑人设 prompt。本地部署时自动打开浏览器；云服务器需通过 SSH 隧道或反向代理访问（详见下方部署章节）
  • ChatGPT 搬家——上传 ChatGPT 导出的 JSON，LLM 自动提取人格、用户画像、核心记忆和记忆条目，预览编辑后一键导入 MochiBot
  • 支持 Telegram 和 WeChat——二选一，在管理后台配置。推荐 Telegram（支持表情包、语音等丰富交互）

已支持的 Skill

所有 Skill 即插即用——在管理后台一键开关，或直接在 mochi/skills/ 下添加/删除文件夹，重启即生效。不需要改主流程代码。

Skill 说明
habit 习惯追踪——打卡、暂停、催促，支持频率和重要度
todo 一次性待办——追踪到完成为止
note 备忘/笔记——不定时、不打卡，持续关注或条件触发的事项，心跳每轮可见
reminder 定时提醒——到点触发，支持重复（每天/工作日/每周/每月）
meal 饮食记录——自然语言 → 热量估算 + 营养素拆解 + 历史查询
oura Oura Ring 集成——睡眠、活动、准备度、压力、心率、血氧（需配置）
weather 天气查询——通过 wttr.in 获取，心跳中自动带入上下文
web_search 联网搜索——DuckDuckGo，无需 API key
sticker 表情包——学习你转发的贴纸，聊天时自动发（仅 Telegram）
skill_management 技能管理——通过对话列出、开关、配置所有技能

想加一个新 Skill？ 在 mochi/skills/ 下新建文件夹，放入 SKILL.md + handler.py，重启 bot 就会自动注册。详见 CONTRIBUTING.md。

命令

以下斜杠命令在 Telegram 和 WeChat 中均可使用（除 /help 外均为 owner 专用）：

命令 说明
/help 显示帮助信息和可用命令列表
/heartbeat 查看心跳状态——系统运行情况、主动消息计数、上次心跳摘要
/cost Token 用量统计——今日 / 本月用量，按模型分类
/notes 查看备忘笔记
/diary 查看今日日记——今日状态面板 + 日记内容
/admin 获取管理后台链接（带 token，可在手机浏览器打开）
/skilloff 切换到闲聊模式——关闭非核心 skill 和 prerouter，省 token
/skillon 恢复完整模式——重新启用所有 skill
/reset 重置对话上下文——后续聊天 LLM 看不到之前的 history（DB 保留，长期记忆不影响）
/restart 重启 Bot 进程

快速开始

完全新手？ 看 新手上路手册，手把手从打开终端开始教你。

准备好：Python 3.11+、一个 LLM API key、一个消息平台（Telegram bot token 或 WeChat）

git clone https://github.com/shikidmsh-rgb/mochibot.git
cd mochibot
  • Windows：双击 setup.bat
  • macOS / Linux：bash setup.sh

脚本会自动搞定环境和依赖，然后打开管理后台。在浏览器里配好 API key、模型、消息平台（Telegram 或 WeChat），点 「启动 Bot」 就行了。

第一个给 bot 发消息的人自动成为 owner。

支持三种 API 提供商：

提供商 CHAT_PROVIDER CHAT_BASE_URL CHAT_MODEL 示例
OpenAI（默认） openai （不需要） gpt-4o
DeepSeek openai https://api.deepseek.com/v1 deepseek-chat
Groq openai https://api.groq.com/openai/v1 llama-3.3-70b-versatile
Ollama（本地） openai http://localhost:11434/v1 llama3
Azure OpenAI azure_openai （你的 Azure 端点） gpt-4o
Anthropic Claude anthropic （不需要） claude-sonnet-4-20250514
Google Gemini gemini （不需要） gemini-2.5-flash

部署

心跳持续运行——笔记本合盖就离线。

方案 在线时间 费用
云 VM（Azure、AWS 等） 7×24 ~$4–10/月
树莓派 / 迷你主机 7×24（家庭网络） 一次性
笔记本 开盖时 免费

一台小 VM（1 vCPU、1 GB RAM）足够——单进程、SQLite、资源占用极低。

⚠️ 境内 vs 境外服务器

境内（阿里云、腾讯云等） 境外（AWS、Azure、GCP 等）
Telegram ❌ 无法访问 ✅
国外 AI API（OpenAI、Anthropic、Groq 等） ❌ 无法直接调用 ✅
WeChat ✅ ✅
DeepSeek / Ollama 本地 ✅ ✅

如果你用 Telegram + 国外 AI，选境外服务器最省心。境内服务器只适合 WeChat + 国内模型（如 DeepSeek）的组合。

Docker 部署（推荐）

git clone https://github.com/shikidmsh-rgb/mochibot.git && cd mochibot
cp .env.example .env        # 填写 CHAT_API_KEY、CHAT_MODEL，以及 TELEGRAM_BOT_TOKEN 或 WEIXIN_ENABLED
docker compose up -d         # 后台运行

查看日志：docker compose logs -f

更新：git pull && docker compose up -d --build（你的 data/ 和 .env 不受影响）

数据保存在 data/ 目录，容器删除不丢失。 通过管理后台修改的 prompt 会写到 data/prompts/，也会随这个卷一起持久化。

安全提示：data/ 目录包含数据库（含 API key、聊天记录等敏感信息）。MochiBot 不额外加密本地数据——请确保你的服务器/机器有适当的访问权限控制，建议开启磁盘加密（如 BitLocker / LUKS）。

手动运行（无 Docker / 无 systemd）

git clone https://github.com/shikidmsh-rgb/mochibot.git && cd mochibot
  • Windows：双击 setup.bat
  • macOS / Linux：bash setup.sh

脚本会自动创建 .venv、安装依赖，然后启动管理后台。

更新

Windows 用户（推荐）：双击项目目录里的 update.bat，按提示操作即可。 脚本会自动：拉最新代码 → 装新依赖 → 启动 bot。

macOS / Linux 用户：

cd mochibot
source .venv/bin/activate
git pull
pip install -r requirements.txt

然后重新跑 bash setup.sh 启动 bot。

Windows 用户偏好命令行？ 
cd mochibot
.venv\Scripts\activate
git pull
pip install -r requirements.txt

然后重新双击 setup.bat。

数据不会丢：.env、data/（数据库、聊天记录）、data/prompts/（自定义 prompt）、.venv/ 都在 .gitignore 里，更新不会碰它们。数据库结构变更会在启动时自动完成。

更新后建议对比 .env.example 看看有没有新增的配置项——如果有，把新项补进你的 .env。（update.bat 检测到 .env.example 变更时会自动提醒。）

如果 git pull 报冲突（你手动改过代码文件），先 git stash 暂存改动，再 git pull，之后 git stash pop 尝试恢复。详见 新手上路手册 > 更新。

无 Docker 部署（systemd）

展开步骤 
git clone https://github.com/shikidmsh-rgb/mochibot.git && cd mochibot
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env        # 填写必要配置

创建 systemd 服务：

sudo tee /etc/systemd/system/mochibot.service << 'EOF'
[Unit]
Description=MochiBot
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=YOUR_USER
WorkingDirectory=/path/to/mochibot
ExecStart=/path/to/mochibot/venv/bin/python -m mochi.main
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo systemctl enable --now mochibot    # 启动 + 开机自启
sudo journalctl -u mochibot -f          # 查看日志

云服务器上使用管理后台

管理后台默认监听 localhost。配置了消息平台（Telegram / WeChat）后会自动绑定到 0.0.0.0 并生成 ADMIN_TOKEN，但你仍需通过以下方式之一从外部访问：

方式一：SSH 隧道（推荐，安全且无需开放端口）

在你本地电脑的终端运行：

ssh -L 8080:localhost:8080 user@your-server-ip

然后在本地浏览器打开 http://localhost:8080。流量通过 SSH 加密传输。

方式二：反向代理 + HTTPS（长期使用）

适合需要频繁访问、或多人管理的场景。用 Caddy / Nginx 做反向代理，处理 HTTPS：

Caddy（自动申请证书，最简单）：

admin.yourdomain.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:8080
}

Nginx：

server {
    listen 443 ssl;
    server_name admin.yourdomain.com;

    ssl_certificate     /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

重要：使用反向代理时，确保 .env 中有 ADMIN_TOKEN（自动生成或手动设置），否则任何人都能访问你的后台。

配置

MochiBot 有两个配置入口：.env 文件和管理后台（Admin Portal）。

.env 文件 管理后台（Web UI）
用途 首次启动初始化 + 高级覆盖 日常管理
管理的配置 Transport token、Admin Portal 设置、日志级别等基础设施 模型/API key、心跳参数、时区、Skill 开关、人设 prompt 等运行时配置
什么时候用 部署时填一次，之后一般不碰 随时在浏览器里改

它们如何协作：

  1. 首次启动：.env 的值导入数据库，作为初始配置
  2. 日常使用：在管理后台改配置 → 保存到数据库，同时自动同步回 .env（不会不一致）
  3. 高级覆盖：手动编辑 .env + 重启 → .env 的值会覆盖数据库（给高级用户留的后门）

简单记：部署时填 .env，之后在管理后台改。不要两边同时手动改——以最后操作的为准。

核心变量

变量 默认值 说明
CHAT_PROVIDER openai SDK：openai（+ 兼容）、azure_openai、anthropic、gemini
CHAT_API_KEY — 你的 API key
CHAT_MODEL — 对话模型（必填）
CHAT_BASE_URL — OpenAI 兼容 API 的自定义端点
THINK_MODEL =CHAT 心跳 + 维护用的便宜模型（可选）
TELEGRAM_BOT_TOKEN — 从 @BotFather 获取（Telegram 平台）
WEIXIN_ENABLED false 启用 WeChat 平台（与 Telegram 二选一）
HEARTBEAT_INTERVAL_MINUTES 20 心跳循环间隔 †
AWAKE_HOUR_START / END 7 / 23 心跳在这些时间外休眠 †
MAX_DAILY_PROACTIVE 10 每日主动消息上限 †
TIMEZONE_OFFSET_HOURS 8 你的 UTC 偏移 †

† 首次启动导入数据库，之后在管理后台修改。手动编辑 .env + 重启也可覆盖。

进阶：3 级路由、Pre-Router、向量嵌入、集成

3 级路由 — 在管理后台为每层分配不同模型（首次也可通过 .env 初始化）：

TIER_{LITE,CHAT,DEEP}_{PROVIDER,API_KEY,MODEL,BASE_URL}

Pre-Router — TOOL_ROUTER_ENABLED=true 启用基于 LLM 的 skill 自动选择。TOOL_ESCALATION_ENABLED=true（默认）允许对话中途请求缺少的 skill。

向量嵌入 — EMBEDDING_PROVIDER（openai / azure_openai / ollama / gemini / none）、EMBEDDING_API_KEY、EMBEDDING_MODEL。配置后记忆检索从纯关键词升级为语义搜索，并通过 sqlite-vec（已包含在依赖中）实现原生向量 KNN 加速。

Oura Ring — OURA_CLIENT_ID、OURA_CLIENT_SECRET（运行 python scripts/oura_auth.py 设置）

完整列表见 .env.example（关键参数）；详见 mochi/config.py（~80 个可调参数）。

示例 — 双模型配置：

CHAT_MODEL=gpt-4o            # 对话
THINK_MODEL=gpt-4o-mini      # 心跳 + 维护

自定义

我想改… 编辑
性格、语气、名字 prompts/system_chat/soul.md
记住哪些内容 prompts/memory_extract.md
什么时候主动联系、催促哪些习惯 prompts/think_system.md
早间汇报 prompts/think_system.md（Think 模型在每天第一次心跳时自动生成早报，无需额外配置）
添加 skill 或 observer 详见 CONTRIBUTING.md

性格文件影响最大——改了之后，bot 说话方式就变。

路线图

  • 多 API 提供商（OpenAI 兼容 / Azure OpenAI / Anthropic / Google Gemini）
  • 双模型架构（Chat + Think）
  • 3 级模型路由 + Pre-Router
  • 持久记忆（三层 + 8 工具 + 夜间维护）
  • 知识图谱（实体关系自动提取 + 对话注入）
  • 习惯追踪（频率/重要度/上下文/暂停/延后 + 心跳催促）
  • 精确提醒（到点触发 + 循环提醒）
  • 饮食记录（自然语言 → 热量估算 + 历史查询）
  • 联网搜索（DuckDuckGo，无需 API key）
  • Oura Ring 集成
  • 日记系统（今日状态面板 + 夜间归档）
  • 管理后台（Web UI）
  • Setup Mode（.env 只填 bot token 即可启动，通过管理后台完成其余配置）
  • 打字节奏（多气泡 + 打字指示器）
  • 早间汇报（Think 驱动）
  • 语音消息
  • 多用户支持

贡献

详见 CONTRIBUTING.md。

许可证

MIT — 详见 LICENSE

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