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Bot de WeChat com LLM local: assistente pessoal 2026

··Por Hans Kuepper · Fundador do PromptQuorum, ferramenta de despacho multi-modelo de IA · PromptQuorum

Em 2026, você pode criar um bot assistente pessoal no WeChat usando WeChatFerry + Ollama. O bot é executado inteiramente no seu PC com Windows, usa um LLM local (Qwen3 8B ou 14B) e responde em tempo real às mensagens do WeChat sem enviar dados para nenhuma API na nuvem.

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Principais conclusões

  • WeChatFerry + Ollama: a combinação recomendada para um bot local de WeChat em 2026
  • Qwen3 8B: o melhor modelo local para respostas em chinês no WeChat
  • Apenas Windows: o WeChatFerry se injeta no cliente WeChat PC (apenas Windows)
  • Tempo de configuração: 30–60 minutos para alguém familiarizado com Python
  • Sem API na nuvem: toda a inferência é executada localmente, nenhuma mensagem é enviada para fora
  • Risco: os Termos de Serviço do WeChat proíbem bots automatizados — use apenas como assistente pessoal
  1. 1
    Instalar o Ollama e baixar o Qwen3 8B
    Why it matters: Baixe o Ollama em ollama.com e execute: `ollama pull qwen3:8b`
  2. 2
    Fazer login no WeChat PC
    Why it matters: Abra o WeChat no Windows e escaneie o código QR para fazer login. Mantenha-o conectado e executando em segundo plano.
  3. 3
    Instalar o WeChatFerry
    Why it matters: Instale via pip: `pip install wcferry`. O WeChatFerry se injeta no processo do WeChat para expor uma API de mensagens.
  4. 4
    Criar o manipulador de mensagens em Python
    Why it matters: Crie `wechat_bot.py` com o cliente WeChatFerry, as chamadas à HTTP API do Ollama e a lógica de roteamento de mensagens.
  5. 5
    Testar com uma mensagem para você mesmo
    Why it matters: Envie a si mesmo uma mensagem de WeChat começando com "@ai" e verifique se o bot responde em menos de 10 segundos.
  6. 6
    Adicionar histórico de conversa
    Why it matters: Armazene as últimas 10 mensagens por contato em um dict para habilitar o contexto de conversa de vários turnos.
  7. 7
    Executar como serviço em segundo plano
    Why it matters: Use o NSSM (Non-Sucking Service Manager) para executar o script Python como um serviço do Windows que inicia automaticamente.
ModeloTamanhoQualidade em chinêsVelocidade (CPU)Velocidade (8 GB VRAM)
Qwen3:8b4,7 GBExcelente3–5 tok/s30–45 tok/s
Qwen3:14b9 GBÓtima1–2 tok/s15–20 tok/s
Qwen3:3b2 GBBoa8–12 tok/s60+ tok/s
Llama3.1:8b4,7 GBModerada3–5 tok/s30–45 tok/s

Este bot de WeChat funciona no Mac?

Não. O WeChatFerry requer Windows e se conecta ao cliente WeChat para Windows por meio de injeção de DLL. Os usuários de macOS podem executar o Windows em uma máquina virtual (Parallels ou VMware Fusion) para usar esta configuração.

Minha conta de WeChat pode ser banida por usar um bot?

O WeChat proíbe bots automatizados em seus Termos de Serviço. As contas detectadas usando ferramentas de automação correm o risco de suspensão temporária ou banimento permanente. Use apenas para produtividade pessoal com um volume baixo de mensagens.

Qual é o melhor modelo do Ollama para mensagens de WeChat em chinês?

O Qwen3 8B é o melhor equilíbrio entre qualidade e velocidade para respostas em chinês no WeChat — excelente compreensão do chinês, rápido o suficiente na maioria dos hardwares, e o modelo de 4,7 GB cabe em 8 GB de VRAM.

O bot consegue gerenciar chats em grupo?

Sim. O WeChatFerry expõe as mensagens de grupo junto com o ID da sala. Modifique o manipulador on_message para verificar msg.roomid e filtrar em quais grupos o bot deve responder. Adicione uma palavra-chave de ativação para evitar responder a todas as mensagens do grupo.

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