AIOps实践:基于 Dify+LangBot 实现飞书智能体对话机器人

AIOps实践:基于 Dify+LangBot 实现飞书智能体对话机器人

文章目录

AIOps实践:Dify接入飞书实现与智能体对话

前言

前端时间把dify的智能体接入到了Prometheus和夜莺上,实现了与智能体的基本对话,并可以调取Prometheus数据进行分析,在那之后就开始深度研究AIOps实现原理于深度赋能运维的可能性,所以正在研究AIOps的核心:MCP Server;现在还并未成型,在研究的过程中,就想到了可否基于dify的agent,连接自建的mcp服务器,对接到飞书的机器人上,这样就可以和智能体进行对话,配合成型的mcp,就可以基本实现AIOps。

这里需要借助一个三方的开源工具LangBot,LangBot是一个生产级多平台 LLM 机器人开发平台。那么就开始实践吧:

在这里插入图片描述

MCP Server开发的当前阶段:

在这里插入图片描述

后续会开源至github。

环境搭建

1、Docker环境搭建

安装Docker和docker compose

# 安装必要的工具包sudoapt-get update sudoapt-getinstall ca-certificates curl gnupg lsb-release # 创建密钥环目录并添加Docker的官方GPG密钥(用于验证软件包)sudoinstall -m 0755 -d /etc/apt/keyrings curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg |sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg sudochmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg # 将Docker仓库添加到APT源echo"deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"|sudotee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudoapt-get update # 安装Dockersudoapt-getinstall docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin # 配置国内镜像源,当然也可以不配置,可以配一个Docker代理,让Docker坐上VPN,在此不再展示vim /etc/docker/daemon.json {"registry-mirrors":["https://docker.1ms.run", "https://docker.1panel.live", "https://hub.rat.dev", "https://docker.m.daocloud.io", "https://do.nark.eu.org", "https://dockerpull.com", "https://dockerproxy.cn", "https://docker.awsl9527.cn"], "exec-opts":["native.cgroupdriver=systemd"]} systemctl daemon-reload systemctl start docker# 验证配置docker info 

2、LangBot搭建

# 拉取代码 (该代码在gitcode,如果拉取不下来请在web端登陆下载zip)git clone https://gitcode.com/RockChinQ/LangBot 

启动服务

unzip LangBot-master.zip cd LangBot-master/docker # 启动容器docker compose up -d 

访问 http://ip:5300,首次登录需要初始化。

在这里插入图片描述

注册,登陆即可。

3、编辑流水线

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

点击AI能力,填写相关配置,在dify上查询智能体的URL与密钥,获取参数:

在这里插入图片描述

填写参数:

在这里插入图片描述

保存完成。

4、配置飞书机器人

由于本人使用的是个人账户,所以才可以这样胡作非为哈哈哈哈哈,有企业认证的大佬们就要谨慎了,这个需要管理员审核的。

打开飞书开放平台(https://open.feishu.cn/),点击企业自建应用,点击添加机器人能力:

在这里插入图片描述

配置相关权限:

左侧点击权限管理,右侧点击开通权限,搜索im:message,全部选择:

在这里插入图片描述

再次搜索:cardkit:card:write,开启该权限:

在这里插入图片描述

配置事件回调:

在这里插入图片描述

点击下放的添加事件,配置相关事件:

在这里插入图片描述

当一切都配置完成后发布机器人:

在这里插入图片描述

保存发布即可。

此时,去复制关键信息,LangBot接入飞书的关键凭证:

在这里插入图片描述

复制这两项信息。

到此,飞书配置完成。

5、创建机器人

在这里插入图片描述

配置相关信息:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

保存即可。

6、进行测试

点击飞书的工作台,选择我们自己创建的机器人:

在这里插入图片描述

进行对话:

在这里插入图片描述

当dify接入了mcp后:

在这里插入图片描述

哈哈哈哈哈,后续会开源这个mcp-server服务器的,敬请期待啦。

附:遇到的问题

如若遇到相关问题,可以查看日志,在LangBot项目的Docker目录下存在log文件夹,查看日志解决问题:

在这里插入图片描述

解决:

访问:

https://open.feishu.cn/app/cli_a9d5778e15389cef/auth?q=cardkit:card:write&op_from=openapi&token_type=tenant 

开通该权限即可。

Read more

Local Moondream2实战案例:独立开发者用其构建AI绘画灵感助手App

Local Moondream2实战案例:独立开发者用其构建AI绘画灵感助手App 你有没有遇到过这样的创作瓶颈?脑子里有个模糊的画面,却怎么也找不到合适的词语来描述它,AI绘画工具生成的图片总是差那么点意思。或者,在网上看到一张惊艳的图片,想学习它的构图和风格,却不知从何分析起。 对于独立开发者或小型创意团队来说,聘请专业的设计师或购买昂贵的创意工具往往成本高昂。今天,我要分享一个实战案例:如何利用一个名为 Local Moondream2 的超轻量级工具,快速构建一个完全运行在你个人电脑上的“AI绘画灵感助手”,彻底解决上述痛点。 1. 为什么选择Local Moondream2? 在开始动手之前,我们先搞清楚这个工具到底能做什么,以及它为何适合独立开发者。 简单来说,Local Moondream2 是一个给你的电脑装上“眼睛”的本地化应用。你上传任何图片,它都能“看懂”,并用英文告诉你图片里有什么。它的核心能力有三项,每一项都对创意工作者极具价值: * 详细描述图片:它能生成一段极其详尽的英文描述,远超简单的“一只猫在沙发上”。这段描述可以直接用作AI绘画(如S

【保姆级教程】Coze(扣子)从入门到发布全流程:手把手教你打造AI智能体(建议收藏)

【保姆级教程】Coze(扣子)从入门到发布全流程:手把手教你打造AI智能体(建议收藏)

最近小红薯上的这种内容特别火?但是手动制作这种图文内容真的太费时间了! 要查资料、写文案、做排版、找配图…,一套流程下来已经过去大半天了。 今天就来教大家一个超实用的技巧——用扣子(Coze)工作流搭建一个智能体,只需输入一个名词,3分钟就能批量生成这种爆款图文。 废话不多说,直接上干货。 第一步、注册扣子 进入扣子官网(https://www.coze.cn),点击左上角「登录扣子」,通过手机号即可注册登录。 第二步、创建智能体 登陆扣子后,点击页面左上角⊕,选择创建智能体。 创建智能体有两种形式: 第一种是「手动创建」,输入智能体「名称」和「功能介绍」,然后单击图标旁边的生成图标,自动生成一个头像。 第二种就是「AI 创建」,输入你的智能体创建需求,扣子会根据你的描述自动创建一个专属于你的智能体。 第三步、编排智能体 任意选择一种创建形式后,单击确认进入「智能体编排页面」 「手动创建」

【前端进阶之旅】50 道前端超难面试题(2026 最新版)|覆盖 HTML/CSS/JS/Vue/React/TS/ 工程化 / 网络 / 跨端

【前端进阶之旅】50 道前端超难面试题(2026 最新版)|覆盖 HTML/CSS/JS/Vue/React/TS/ 工程化 / 网络 / 跨端

文章目录 * 前言 * 一、原生开发(HTML/CSS/JavaScript) * 二、框架核心(Vue2/3、React16/18/19) * 三、网络协议 * 四、工程化 * 五、跨端开发(uniapp、uniappX) * 六、TypeScript * 写在最后 前言 作为前端开发者,想要突破中高级面试瓶颈,仅掌握基础语法远远不够 —— 大厂面试更侧重底层原理、手写实现、场景分析与跨领域综合能力。本文整理了50 道无答案版前端超难面试题,覆盖原生开发、框架核心、网络协议、工程化、跨端开发、TypeScript 六大核心方向排序且聚焦高频难点,适合自测、复盘或作为面试出题参考,建议收藏反复琢磨! 一、原生开发(HTML/CSS/JavaScript) 原生能力是前端的根基,

WebView 并发初始化竞争风险分析

WebView 并发初始化竞争风险分析

1. 问题背景 本次验证聚焦以下场景: * 后台线程异步调用 WebSettings.getDefaultUserAgent() * 主线程在冷启动阶段首次调用 new WebView() * 两者并发进入 WebView provider / Chromium 初始化链 目标不是验证“预热是否一定提速”,而是确认: * 是否存在共享初始化链竞争 * 主线程是否会因此被拖慢或阶段性阻塞 * 是否具备演化为 ANR 的风险 2. 关键修正结论 结合当前所有日志,更准确的结论应为: getDefaultUserAgent() 与首次 new WebView() 并发时,二者并不是始终“卡死”在 WebViewFactory.getProvider() 这一行;更真实的表现是:它们会共享同一条 WebView provider / Chromium 初始化链,在不同阶段交错推进,并在部分关键节点出现阶段性等待、锁竞争或串行化,进而放大主线程耗时。 也就是说,问题本质更接近: * 交错执行