前言

随着DeepSeek大模型的火热，最近各地的政务、企业业务等都在纷纷接入DeepSeek大模型，大家希望利用大模型的能力赋能自身业务的进一步提质增效，本地化部署有着高昂的成本，所以很多中小企业还是采用了api接入的方式实现。在此火热状态下，DeepSeek可以使智能客服聊天机器人能力更上一层台阶，让那些死板的自动回复话术更加灵活，本文主要记录DeepSeek在wx自动回复的过程，代码具有局限性，仅供参考学习，不可直接使用，慎重有wx强制登出的情况(为了你的账号安全，请重新登陆。)，尝试的后果自负。

思路

PC端运行过程如下：启动程序 → 绑定微信窗口 → 监控消息列表 → 发现未读消息 → 点击消息 → 识别联系人 → 过滤群聊 → 生成回复 → 发送消息
其中api接口采用的是openai：调用OpenRouter（兼容OpenAI API）的官方库，uiautomation：用于控制Windows桌面应用的UI自动化库。

效果

硬核

自制游戏望支持

实现

一、模块导入与初始化

import numpy as np
from uiautomation import WindowControl
import requests
import json
import time
from openai import OpenAI

其中requests用于调api，json解析数据，time控制操作间隔防止频繁请求。

二、微信窗口绑定

wx = WindowControl(Name='微信', searchDepth=1)
wx.SwitchToThisWindow()
hw = wx.ListControl(Name='会话')

定位微信主窗口并绑定消息列表控件。

三、过滤机制

是否AI自动聊天的检测逻辑

def is_ai_chat(contact_name):
    # 跳过的关键字
    skip_keywords = ['总','雷军', '沟通', '群']
    for keyword in skip_keywords:
        if keyword in contact_name:
            return False
return True

通过名称关键词识别，可通过修改 skip_keywords 列表自定义跳过AI自动聊天。

四、处理主循环

1. 消息检测

while True:
    we = hw.TextControl(searchDepth=4)
    while not we.Exists(): pass

持续扫描会话列表中的未读消息控件（TextControl）。

2. 消息点击与识别

we.Click(simulateMove=False)
contact_name = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name

点击未读消息激活聊天窗口，通过遍历消息列表最后一个子控件获取联系人/群聊名称。

五、AI回复请求

1. API配置

client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="sk-or-v1-xxxxxxxx"
)

​关键参数：
base_url：指向OpenRouter的API端点
api_key：用户认证密钥（需替换为实际值）

2. 模型调用

completion = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-r1:free",
    messages=[{"role": "user", "content": last_msg}]
)
reply_content = completion.choices[0].message.content

使用 deepseek-r1:free 模型（免费版），单轮对话模式（仅传递用户消息），返回结果通过结构化数据访问。

六、消息发送机制

1. 内容格式化

formatted_reply = result.replace('\n', '{Shift}{Enter}')

将换行符转换为微信支持的换行快捷键。

2. 模拟操作

wx.SendKeys(formatted_reply, waitTime=1)
time.sleep(2)
wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=1)

输入回复内容，等待2秒，发送回车键提交消息。

源码

完整源码如下

import numpy as np
from uiautomation import WindowControl
import requests
import json
import time
from openai import OpenAI  # 新增OpenAI库导入

# 绑定微信主窗口
wx = WindowControl(
    Name='微信',
    searchDepth=1
)

# 切换窗口
wx.SwitchToThisWindow()

# 初始化OpenAI客户端（新增配置）
client = OpenAI(
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key="",  # 替换为你的OpenRouter API密钥
)

# 寻找会话控件绑定
hw = wx.ListControl(Name='会话')

# 是否AI自动聊天的检测逻辑
def is_ai_chat(contact_name):
    # 跳过的关键字
    skip_keywords = ['总','雷军', '沟通', '群']
    for keyword in skip_keywords:
        if keyword in contact_name:
            return False
    return True


while True:
    we = hw.TextControl(searchDepth=4)

    while not we.Exists():
        pass

    if we.Name:
        we.Click(simulateMove=False)
        contact_name = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name
        #print(f"当前会话人: {contact_name}")

        if not is_ai_chat(contact_name):
            print("检测到关键词，跳过自动回复")
            continue

        last_msg = wx.ListControl(Name='消息').GetChildren()[-1].Name
        print(f"收到消息: {last_msg}")

        try:
            # 调用DeepSeek API获取回复（修改核心部分）
            completion = client.chat.completions.create(
                model="deepseek/deepseek-r1:free",
                messages=[
                    {
                        "role": "user",
                        "content": last_msg
                    }
                ],
                extra_headers={
                    "HTTP-Referer": "http://localhost:8080",  # 可选配置
                    "X-Title": "WeChat Bot"  # 可选配置
                }
            )
            reply_content = completion.choices[0].message.content
            result = f'AI自动回复：{reply_content}'
        except Exception as e:
            result = "自动回复生成失败，请稍后再试"
            print(f"API调用错误: {str(e)}")

        print(f"回复内容: {result}")

        time.sleep(3)
        # 处理换行符（根据模型返回格式调整）
        formatted_reply = result.replace('\n', '{Shift}{Enter}')
        wx.SendKeys(formatted_reply, waitTime=1)

        time.sleep(2)
        wx.SendKeys('{Enter}', waitTime=1)

        wx.TextControl(SubName=result[:5]).RightClick()
        time.sleep(5)