Ask Agent

Ask Agent (ag)

一个基于 DeepSeek API 的高效终端问答工具，支持智能体模式

特性

• 🚀 流式输出 - 实时显示 API 响应，无需等待
• 💬 对话上下文 - 保持完整的对话历史，支持多轮对话
• ⚡ 管道友好 - 支持管道输入，可与其他命令组合
• 📝 交互式模式 - 直观的聊天界面
• 🔧 多种使用方式 - 交互、一问一答、管道模式
• 🤖 智能体模式 - 支持代码编辑、文件操作等高级功能
• 🧩 可扩展技能 - 通过 Skills 加载领域知识
• 🔌 MCP 支持 - 集成 Model Context Protocol，支持外部工具
• 📱 Telegram Bot 集成 - 支持通过 Telegram Bot 远程控制智能体
• 🐧 QQ Bot 集成 - 支持通过 QQ Bot 远程控制智能体
• 💬 微信 Bot 集成 - 支持通过微信 Bot 远程控制智能体 (仅支持文本消息)
• 🎭 角色扮演模式 - 支持角色扮演对话，每个角色独立对话历史
• 🎯 多 Provider 支持 - 支持多个 AI Provider（OpenAI、DeepSeek 等）
• 🔄 模型切换 - 交互式选择和切换不同的 AI 模型
• 📦 自定义命令 - 将常用提示词保存为命令，快速调用
• 📁 统一配置管理 - 支持全局配置目录 ~/.ask-agent/ 和项目本地配置
• 🧠 记忆系统 - 跨会话持久记忆
• 🔗 ACP 支持 - Agent Client Protocol，可在 Zed、JetBrains 等 IDE 中使用
• 🧩 Agent Team - 持久化命名队友，独立线程运行，通过 JSONL 邮箱通信（--agent-team 启用）
• 🖼️ 图片理解 - 支持图片识别和分析，通过 URL 或本地文件发送图片给模型
• 🎤 语音合成 - 角色扮演模式支持语音回复，可使用预置音色或克隆音色
• 🎙️ 语音识别 - Telegram Bot 支持语音消息识别，自动转文字并处理
• 💤 主动消息 - 用户长时间未聊天时自动发送问候消息（QQ/Telegram/WeChat）

使用示例截图

角色扮演模式 ACP 使用示例

智能体模式示例 Telegram Bot 示例

安装

前置要求

• Python 3.7+
• 至少一个有效的 AI Provider API 密钥（DeepSeek、OpenAI 等）

步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/lanlinju/ask-agent
cd ask-agent

1. 安装依赖

# 方式一：从 requirements.txt 安装（推荐）
pip install -r requirements.txt

# 方式二：单独安装依赖
pip install python-dotenv requests python-telegram-bot prompt-toolkit websockets silk-python qrcode

1. 初始化配置目录

将项目自带的角色、智能体、语音样本及示例配置文件复制到全局配置目录：

# 创建全局配置目录
mkdir -p ~/.ask-agent

# 复制角色、智能体、技能、命令、语音样本
cp -r roles ~/.ask-agent/roles
cp -r agents ~/.ask-agent/agents
cp -r skills ~/.ask-agent/skills
cp -r command ~/.ask-agent/command
cp -r voices ~/.ask-agent/voices

# 复制示例配置并重命名为 config.json
cp config.example.json ~/.ask-agent/config.json

然后编辑 ~/.ask-agent/config.json，根据你的需求修改配置：

• Provider — 在 provider.providers 中设置你的 API Key（推荐使用 env:xxx 环境变量引用）
• MCP 服务器 — 在 mcp.servers 中配置或移除不需要的服务器
• 角色/智能体 — role 和 agent 部分可按需增删，提示词文件在 roles/ 和 agents/ 目录中

> 提示： 你也可以只保留 config.json 中需要的部分，删除不用的 namespace。程序会自动回退到对应的旧文件（providers.json、mcp.json 等）。

1. 启动程序

# 方式一：使用启动脚本（Linux/Mac）
./ag

# 方式二：使用 Python 直接运行
python ag

# 方式三：Windows 系统
./ag.bat

1. 创建软链接（可选，简化使用）

# 创建 ~/.local/bin 目录（如果不存在）
mkdir -p ~/.local/bin

# 创建软链接
ln -s "$(pwd)/ag" ~/.local/bin/ag

# 确保 ~/.local/bin 在 PATH 中（如果不在，添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc）
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

之后就可以直接使用 ag 命令了！

1. 配置 AI Providers

ag 支持多个 AI Provider，通过 providers.json 配置文件管理。

创建 ~/.ask-agent/providers.json 配置文件（示例）：

{
  "model": "deepseek/deepseek-chat",
  "thinking": "enabled",
  "reasoning_effort": "high",
  "providers": {
    "deepseek": {
      "name": "DeepSeek",
      "enabled": true,
      "options": {
        "baseURL": "https://api.deepseek.com/v1",
        "apiKey": "your_api_key_here",
      },
      "models": {
        "deepseek-v4-flash": {
          "name": "DeepSeek V4 Flash",
          "thinking": "enabled"
        },
        "deepseek-v4-pro": {
          "name": "DeepSeek V4 Pro"
        }
      }
    },
    "openai": {
      "name": "OpenAI",
      "enabled": true,
      "options": {
        "baseURL": "https://api.openai.com/v1",
        "apiKey": "your_api_key_here"
      },
      "models": {
        "gpt-4o": {
          "name": "GPT-4o"
        },
        "gpt-4-turbo": {
          "name": "GPT-4 Turbo"
        }
      }
    },
    "mimo": {
      "name": "MiMo",
      "enabled": true,
      "options": {
        "baseURL": "https://api.xiaomimimo.com/v1",
        "apiKey": "env:MIMO_API_KEY",
        "thinking": "enabled"
      },
      "models": {
        "mimo-v2.5": {
          "name": "Mimo V2.5",
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "audio"],
            "output": ["text"]
          }
        },
        "mimo-v2.5-pro": {
          "name": "Mimo V2.5 Pro"
        },
        "mimo-v2.5-tts-voiceclone": {
          "name": "Mimo V2.5 TTS VoiceClone"
        }
      }
    }
  }
}

API Key 设置：

支持环境变量引用（推荐），格式为 env:ENV_VAR_NAME。

方式一：环境变量（推荐用于长期使用）

# Linux
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-api-key-here"
export OPENAI_API_KEY="sk-openai-api-key-here"

# Windows
$env:DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-api-key-here"
$env:OPENAI_API_KEY="sk-openai-api-key-here"

# 为了永久设置，添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-api-key-here"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

方式二：直接在配置文件中设置

"options": {
  "baseURL": "https://api.deepseek.com/v1",
  "apiKey": "sk-your-api-key-here"
}

方式三：命令行参数（不推荐，仅用于单次测试）

ag --api-key "sk-your-api-key-here" "你的问题"

方式四：.env 文件

在项目根目录创建 .env 文件：

# DeepSeek API 配置
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-api-key-here

# OpenAI API 配置
OPENAI_API_KEY=sk-openai-api-key-here

# 日志配置
LOG_LEVEL=ERROR

.env 文件会自动被加载，无需手动设置环境变量。

1. 配置文件路径管理

Ask Agent 支持全局配置和项目本地配置两种方式，配置文件存储规则如下：

| 配置文件 | 存储位置 | 查找规则 | |----------|---------|---------| | config.json | ~/.ask-agent/config.json | 固定存储在用户目录 | | roles.json | ./roles.json 或 ~/.ask-agent/roles.json | 优先项目目录，备选用户目录 | | agents.json | ./agents.json | 优先项目目录，备选用户目录 | | providers.json | ~/.ask-agent/providers.json | 优先用户目录，备选项目目录 | | command.json | 当前目录 command.json | 优先项目目录，备选用户目录 | | roles/ 目录 | ./roles/ | 优先项目目录（有文件），备选用户目录 | | agents/ 目录 | ./agents/ | 优先项目目录（有文件），备选用户目录 |

配置目录结构： `` ~/.ask-agent/ ├── config.json # 全局配置文件（模式、设置等） ├── providers.json # 全局 AI Provider 配置 ├── roles.json # 全局角色配置 ├── roles/ # 全局角色文件 │ ├── frieren.md │ └── 纳西妲.md ├── agents/ # 全局智能体文件 │ ├── coding-agent.md │ └── command-line-agent.md ├── skills/ # 技能目录 │ ├── pdf/ │ │ └── SKILL.md │ └── mcp-builder/ │ └── SKILL.md ├── command/ # 自定义命令目录 │ ├── review.md │ └── explain.md ├── voices/ # 语音样本目录（用于音色克隆） │ └── nahida.mp3 └── cache/ # 缓存目录 ├── ask/ ├── agent/ ├── translate/ └── role/ ``

首次使用：

• 程序会自动创建 ~/.ask-agent/ 目录
• 配置文件会在首次使用时生成或从示例创建

1. 获取 API 密钥

访问以下官网获取 API 密钥：

DeepSeek： 访问 DeepSeek 官网 获取 API 密钥：

1. 前往 https://platform.deepseek.com/
2. 注册或登录账户
3. 进入 API Keys 页面
4. 创建新的 API 密钥
5. 在 providers.json 中设置环境变量引用或直接设置

使用

1. 交互模式 - 持续对话

ag

# 或者使用完整路径
python ag
./ag

输入问题后，ag 会保持对话历史，支持多轮交互。

支持的命令：

| 命令 | 说明 | |------|------| | exit 或 /exit | 退出程序 | | /ask | 进入问答模式 | | /agent | 进入智能体模式 | | /agent | 进入指定智能体 | | /agent -l | 列出所有可用智能体 | | /agents | 交互式选择智能体 | | /e | 进入翻译模式 | | /role | 进入角色扮演模式 | | /role | 进入指定角色 | | /role -l | 列出所有可用角色 | | /roles | 交互式选择角色 | | /voice | 显示当前角色语音状态 | | /voice enable | 启用角色语音 | | /voice disable | 禁用角色语音 | | /model | 交互式选择模型 | | /model | 切换到指定ID的模型 | | /model -l | 列出所有可用模型 | | /new | 创建新会话（清空对话历史） | | /clear | 清除当前对话历史 | | /compact | 压缩对话历史，将前 3/4 的消息压缩为摘要 | | /session | 列出当前模式的所有会话 | | /load | 加载指定会话（使用 /session 查看 ID） | | /skills | 列出所有可用的 Skills | | /commands | 列出所有自定义命令 | | /memories | 列出所有跨会话记忆 | | /memories -d | 删除指定记忆 | | /mcp | 交互式选择并连接 MCP 服务器 | | /mcp -l | 列出所有可用的 MCP 服务器 | | /bot | 启动 Telegram Bot（需设置 TELEGRAMBOTTOKEN） | | /qqbot | 启动 QQ Bot（需设置 QQAPPID 和 QQAPPSECRET） | | /webot | 启动微信 Bot（通过 QR 码扫码登录） | | /team | 列出所有团队成员及状态（需 --agent-team） | | /inbox | 读取并清空团队收件箱（需 --agent-team） | | /help | 显示帮助信息 | | !command | 执行shell命令（如 !ls, !pwd） |

模型切换

ag 支持在多个 AI Provider 之间切换模型：

# 列出所有可用模型
ag
/model -l

# 切换到指定模型
/model deepseek/deepseek-chat
/model openai/gpt-4o

# 交互式选择模型
/model

选择的模型会自动保存为默认模型，下次启动时自动使用。

智能体切换

ag 支持多个智能体配置，可以快速切换：

# 列出所有可用智能体
ag
/agent -l

# 切换到指定智能体
/agent coding-agent
/agent command-line-agent
/agent builtin  # 使用内置智能体

# 交互式选择智能体
/agents

智能体配置存放在 agents/ 目录下的 .md 文件中，每个文件定义一个智能体的系统提示词。

角色切换

ag 支持多个角色配置，可以快速切换：

# 列出所有可用角色
ag
/role -l

# 切换到指定角色
/role frieren
/role 纳西妲

# 交互式选择角色
/roles

2. 一问一答模式

ag "你的问题" -q

回答后直接退出，不进入交互模式。

3. 翻译模式

# 使用 -e 选项进入翻译模式
ag -e "computer"

# 或在交互模式中输入 /e 进入翻译模式
ag -e

4. Shell命令模式

在交互模式中，可以执行shell命令。命令和输出都会添加到消息历史，便于AI助手基于命令结果进行后续分析：

ag

# 进入后输入以下命令
!ls                    # 列出当前目录
!pwd                   # 显示当前路径
!cat filename          # 查看文件内容

5. 管道模式

从管道读取输入：

echo "解释一下这个命令" | ag

# 或配合管道处理
cat file.py | ag "这段代码有什么问题？"

6. 无上下文模式

不记忆对话历史，每次问答后清空历史：

ag "第一个问题" -n

# 或在交互模式中使用
ag -n

这对需要独立问答的场景很有用。

命令行选项

usage: ag [-q] [-a] [-e] [-n] [--agent] [--agent-team] [--acp] [--api-key API_KEY] [--log-level LOG_LEVEL] [query]

Ask Agent - DeepSeek 聊天客户端

positional arguments:
  query                要提问的内容（如果未提供，将从标准输入读取）

optional arguments:
  -q, --quit           一问一答模式，回答后直接退出
  -a, --after          管道模式中，回答后进入连续对话模式
  -e, --translate      进入翻译模式
  --agent              进入智能体模式
  --agent-team         启用智能体团队模式（需配合 --agent 使用）
  --acp                以 ACP Agent 模式运行（用于 IDE 集成）
  -n, --no-memory      不记忆上下文，每次问答后只保留系统提示词
  --api-key API_KEY    API 密钥（临时覆盖配置文件中的设置，不推荐长期使用）
  --log-level LOG_LEVEL  设置日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）

使用示例

查询系统信息

ag "如何查看系统内存使用情况?"

分析代码

cat app.js | ag "这段代码有什么性能问题？"

调试脚本

./script.sh 2>&1 | ag "为什么会出现这个错误？"

翻译英语单词

ag -e "computer"

无上下文问答

ag -n "这是独立的问题，不需要记忆历史"

使用命令行指定 API 密钥

ag --api-key "sk-your-api-key" "你的问题"

建议使用 providers.json 配置文件管理 API 密钥。

学习和讨论

ag
# 进入交互模式后可以持续追问
# 输入 /e 进入翻译模式
# 输入 /ask 返回问答模式
# 输入 !ls 执行 ls 命令，结果会添加到对话历史

智能体模式

# 使用 --agent 选项进入智能体模式
ag --agent "帮我写一个 Python 脚本来读取文件"

# 或在交互模式中输入 /agent 进入智能体模式
ag
/agent

智能体模式支持以下功能：

• 文件读写操作
• Shell 命令执行
• 任务管理
• 子智能体调用
• 技能加载
• MCP 服务器工具调用
• Agent Team 团队协作（需 --agent-team）
• 图片识别和分析（支持 URL 和本地文件）

角色扮演模式

# 使用 /role 命令进入角色扮演模式
ag
/role

# 或使用 /role  直接指定角色
/role frieren

# 进入角色扮演模式后，使用 /roles 切换角色
/roles

角色扮演模式支持以下功能：

• 多角色管理，每个角色独立对话历史
• 自动保存和加载角色对话历史
• 支持中英文角色名称
• 角色配置存储在 roles.json，提示词存放在 roles/ 目录

使用 MCP 工具

# 1. 进入智能体模式
ag --agent

# 2. 连接 MCP 服务器
/mcp
# 选择需要的服务器编号

# 3. 智能体将自动使用 MCP 提供的工具
帮我读取 /tmp 目录下的文件列表

Telegram Bot 集成

Ask Agent 支持通过 Telegram Bot 远程控制，让你可以从手机发送任务给智能体处理。

设置步骤

1. 获取 Bot Token

1. 打开 Telegram 应用（手机或桌面版均可）
2. 在搜索栏输入 @BotFather 并进入对话
3. 发送命令 /newbot
4. 按照提示输入机器人名称（显示名称，可随意填写）
5. 输入机器人用户名（必须以 bot 结尾，如 my_assistant_bot）
6. BotFather 会返回一个 HTTP API Token，格式如：123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ
7. 复制并保存此 Token

> 提示： 如果忘记 Token，可以向 BotFather 发送 /mybots 查看已创建的机器人。

2. 配置环境变量

在项目根目录的 .env 文件中添加：

TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ

或设置系统环境变量：

# Linux/macOS
export TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ"

# Windows PowerShell
$env:TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ"

3. 启动 Bot

# 方式一：在交互模式中启动
ag
/bot

# 方式二：直接启动（如果已配置默认智能体）
ag --agent
/bot

启动成功后会显示：机器人已启动！按 Ctrl+C 停止

使用 Bot

基本操作：

• 向 Bot 发送文本消息，智能体会自动处理你的任务
• 发送图片，Bot 会自动识别图片内容（需模型支持图片理解）
• 发送语音消息，Bot 会自动识别语音内容并处理（需模型支持音频理解）
• 支持所有智能体模式的功能（代码编辑、文件操作等）
• 处理结果会通过 Telegram 返回

支持的命令：

| 命令 | 说明 | |------|------| | /start | 显示欢迎信息 | | /help | 显示帮助信息 | | /save | 保存当前会话 | | /exit | 保存会话并退出 Bot |

注意事项：

• Bot 运行期间会持续监听消息，按 Ctrl+C 可停止
• 建议使用智能体模式（/agent）以获得完整功能
• 图片识别需要当前模型支持 modalities.input 包含 "image"
• 语音识别需要当前模型支持 modalities.input 包含 "audio"

群组配置

Telegram Bot 支持在群组中使用，可以通过 config.json 配置群组消息行为。

配置文件位置： ~/.ask-agent/config.json

完整配置示例：

{
  "mode": 0,
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "groupPolicy": "allowlist",
      "groupAllowFrom": ["123456789"],
      "groups": {
        "*": {
          "requireMention": true,
          "historyLimit": 50,
          "toolPolicy": "full"
        },
        "-1001234567890": {
          "name": "技术交流群",
          "requireMention": false,
          "ignoreOtherMentions": true,
          "historyLimit": 20,
          "toolPolicy": "restricted",
          "prompt": "在这个群里请用通俗易懂的语言回答，可以适当使用表情包。",
          "allowFrom": ["123456789", "987654321"]
        }
      }
    }
  }
}

配置说明：

| 配置项 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| | enabled | bool | 是否启用该频道 | | groupPolicy | string | 群组策略：allowlist(白名单) / blocklist(黑名单) / disabled(禁用) | | groupAllowFrom | array | 全局用户白名单/黑名单（用户 ID） | | groups | object | 群组配置（* 为默认配置） |

群组配置：

| 配置项 | 类型 | 默认值 | 说明 | |--------|------|--------|------| | name | string | "" | 群组友好名称（日志显示） | | requireMention | bool | true | 是否需要 @机器人才响应 | | ignoreOtherMentions | bool | false | 忽略提及他人但未提及机器人的消息 | | historyLimit | int | 50 | 保留的历史消息数量 | | toolPolicy | string | "full" | 工具策略：full(全部) / restricted(受限) / none(禁用) | | prompt | string | "" | 群组专属提示词 | | allowFrom | array | [] | 群组级别用户白名单（覆盖全局配置） | | blockFrom | array | [] | 群组级别用户黑名单 |

群组策略说明：

| 策略 | 说明 | |------|------| | allowlist | 白名单模式 - 默认拒绝，只允许列表中的用户/群组 | | blocklist | 黑名单模式 - 默认允许，只拒绝列表中的用户/群组 | | disabled | 禁用群组 - 不响应任何群组消息，只处理私聊 |

获取群组 ID：

1. 将 Bot 添加到群组
2. 向群组发送消息
3. 查看 Bot 控制台输出的群组 ID（格式如 -1001234567890）

获取用户 ID：

1. 向 Bot 发送私聊消息
2. 查看控制台输出的用户 ID

消息缓冲配置

Telegram Bot 支持消息缓冲功能，允许用户连续发送多条消息后，Bot 一次性回复，更像真人聊天。

配置示例：

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "messageBuffer": {
        "enabled": true,
        "timeout": 3.0,
        "groupOnly": true
      }
    }
  }
}

配置说明：

| 配置项 | 类型 | 默认值 | 说明 | |--------|------|--------|------| | enabled | bool | false | 是否启用消息缓冲 | | timeout | float | 3.0 | 超时时间（秒），收到消息后等待多久再处理 | | groupOnly | bool | true | 是否只在群组中启用（false 时私聊也启用） |

工作原理：

1. 收到消息后不立即处理，启动超时计时器
2. 如果在超时时间内收到新消息，重置计时器并累积消息
3. 超时后，将所有累积的消息合并，一次性发送给 AI 处理

示例效果：

# 启用缓冲前（一问一答）
用户: 我想问一个问题
Bot: [立即] 请说
用户: 关于 Python 的
Bot: [立即] 什么问题？

# 启用缓冲后（像真人聊天）
用户: 我想问一个问题
用户: 关于 Python 的
用户: 关于列表推导式
Bot: [3秒后] 好的，请问关于 Python 列表推导式什么问题？

建议超时时间：

| 超时时间 | 适用场景 | |---------|---------| | 3.0 秒 | 快速连续输入（推荐） | | 5.0 秒 | 需要更多思考时间 |

QQ Bot 集成

Ask Agent 支持通过 QQ Bot远程控制智能体。

设置步骤

1. 创建 QQ 机器人

1. 前往 QQ 开放平台 注册并创建机器人
2. 获取 AppID 和 AppSecret

2. 配置环境变量

在项目根目录的 .env 文件中添加：

QQ_APP_ID=1903967151
QQ_APP_SECRET=c9UbVSEm6IG4ez52

或设置系统环境变量：

# Linux/macOS
export QQ_APP_ID="your_app_id"
export QQ_APP_SECRET="your_app_secret"

# Windows PowerShell
$env:QQ_APP_ID="your_app_id"
$env:QQ_APP_SECRET="your_app_secret"

3. 启动 Bot

# 方式一：在交互模式中启动
ag
/qqbot

# 方式二：直接启动（如果已配置默认智能体）
ag --agent
/qqbot

启动成功后会显示：QQ Bot已启动！按 Ctrl+C 停止

使用 Bot

基本操作：

• 向 Bot 发送文本消息，智能体会自动处理你的任务
• 支持所有智能体模式的功能（代码编辑、文件操作等）
• 处理结果会通过 QQ 返回（支持 Markdown 格式）

支持的命令：

| 命令 | 说明 | |------|------| | /start | 显示欢迎信息 | | /help | 显示帮助信息 | | /save | 保存当前会话 | | /exit | 保存会话并退出 Bot | | /new | 创建新会话 | | /clear | 清除对话历史 |

注意事项：

• Bot 运行期间会持续监听消息，按 Ctrl+C 可停止
• 建议使用智能体模式（/agent）以获得完整功能
• 模块详细文档见 [core/bot/qqbot/README.md](core/bot/qqbot/README.md)

QQ Bot 消息缓冲配置

QQ Bot 同样支持消息缓冲功能，配置方式与 Telegram 相同。

配置示例：

{
  "channels": {
    "qqbot": {
      "messageBuffer": {
        "enabled": true,
        "timeout": 3.0,
        "groupOnly": true
      }
    }
  }
}

配置说明：

| 配置项 | 类型 | 默认值 | 说明 | |--------|------|--------|------| | enabled | bool | false | 是否启用消息缓冲 | | timeout | float | 3.0 | 超时时间（秒） | | groupOnly | bool | true | 是否只在群组中启用 |

微信 Bot 集成

Ask Agent 支持通过微信 Bot 远程控制智能体。

设置步骤

1. 获取微信 Bot 凭证

微信 Bot 使用 iLink 协议，通过 QR 码扫码登录。

2. 启动 Bot

# 方式一：在交互模式中启动
ag
/webot

启动后会显示 QR 码，使用微信扫码登录。

启动成功后会显示：`微信Bot已启动！按 Ctrl+C

…

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: lanlinju
• Source: lanlinju/ask-agent
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.