今天我们来借助开源项目 Bub 来搭建一个更懂你的小机器人。项目地址：https://github.com/bubbuild/bub

都是小机器人，可能会有小伙伴问，它和 OpenClaw 那只龙虾有什么区别？答案是，它更懂你。Bub 不只是那种“替你点个按钮、跑下流程、完成某个任务”的打工 Agent，它更像一个长期“潜水”在群聊看大家说话的小机器人：能看到大家刚才聊了什么，也能基于上下文参与进来。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/132fe8c25d9e52166bf569359a76f406.png)

上图为我蹲在 Bub 群里截的项目作者之一 PsiACE 和 Bub 的对话。相信你能感受到这个小机器人的“懂人”之处。它和 OpenClaw 的气质完全不同，没有什么“班味”，更像是一个非常可爱的私人小助理。

Bub 官方对它的定义也是：一个面向 shared environments 的小型 Python runtime，是作者们大概在春节前后，从多人和 Agent 共处在同一个群聊场景里开发出来的产品。下图为 Bub 刚开发出来的时候，它被群友 PUA 的模样：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/8e9f09aebde324998e89288cb7065d42.png)

依稀可见现在的机灵样，由于时间关系，今天我们不做复杂的自动化，只做一个最小可用版本：先在本地跑通 Bub，再尝试把它接进飞书群，让它可以在群里被 @，并根据上下文做简短回复。

如果你对这个小机器人的记忆管理系统和产品设计初衷有兴趣，可以阅读文末收录的两位项目作者的延伸阅读和 Bub 写的日记。Bub 独特的记忆系统，是这个产品个人觉得最有亮点的地方。

## 安装 Bub

Bub 是 Python 项目，官方文档推荐使用 `uv`。 在开始前，先确认本机已经有 Python 和 `uv`。btw，本文的开发环境为： Python 3.14.5 & uv 0.9.7。

下面采用源码安装的方式：

```Plain
git clone https://github.com/bubbuild/bub.git
cd bub
uv sync
uv run bub --help
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/5be37974a7d5d480a4c81b4684aa6b52.png)

装好之后，可以先看一下 Bub 当前加载了哪些 hook：

```Plain
uv run bub hooks
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/381fa890fe12b795fb1f2947d0168026.png)

Bub 的一个核心设计就是 hook-first。简单说，一条消息进来之后，它不是直接丢给模型，而是会经过一系列处理阶段，比如解析会话、加载上下文、构建 prompt、调用模型、渲染回复、保存状态。官方文档里也把一次完整处理称为一个 turn。

不过，这部分先不展开，我们先跑起来再说。

## 创建一个工作目录

为了不在 bub 的源码根目录写测试文件，我们来创建一个专门的测试目录。先返回到根目录，再新建工作目录，具体指令如下：

```Plain
# 返回根目录
cd ~ 
# 新建名为 hello-bub 的工作目录
mkdir -p hello-bub
# 进入 hello-bub 目录
cd hello-bub 
```

现在，我们先来写一个 `AGENTS.md`。这个文件，你可以理解为是这个小机器人的基础设定。Bub 会在 model-backed turn 里读取它，并把它拼到系统提示词中。

```Plain
cat > AGENTS.md <<'EOF'
你是这个群聊里的 Bub 小机器人。

你的任务不是替大家完成所有工作，而是理解上下文、整理讨论、补充遗漏信息。

回复规则：
- 先理解大家刚才在聊什么，再回答问题。
- 回复要简短，不要过度发挥。
- 如果信息不足，直接说明还缺什么。
EOF
```

如图：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/8adf6ea7e43ede694f81e44a9eba66d4.png)

需要留意的是，在这里我故意没有把它写成“万能助手”。因为本文并不是想体现 Bub 的自动化能力，而是一个更懂群聊上下文的小机器人。

## 配置模型

接下来配置模型访问。

Bub 可以通过环境变量读取模型配置。官方文档里提到，可以使用 `BUB_API_KEY`，也可以使用 provider-specific 的 API key；模型通过 `BUB_MODEL` 指定。模型配置可以按自己的习惯换。如果你用的是 OpenAI、OpenRouter 或其他兼容方式，只要 Bub 能正常调用就行。

还是一样，我们以七牛云的 MaaS 的配置为例。MaaS API Key 获取连接：https://portal.qiniu.com/ai-inference/api-key。具体的参数写入参考：

```Plain
cat > .env <<'EOF'
BUB_MODEL=openai:minimax/minimax-m2.7
BUB_OPENAI_API_BASE=https://api.qnaigc.com/v1
# 修改成你的七牛 MaaS 的 API Key
BUB_OPENAI_API_KEY=xxxxx
EOF
```

下面为本文的模型配置：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/bb100c54b1b0c635b382bbb36ecf1740.png)

### 两个目录的作用

这里给大家先讲清楚 bub 和 hello-bub 两个目录的各自作用：

- bub：负责提供源码版 Bub 命令，也就是 uv run bub
    
- hello-bub：负责放你的测试配置，比如 AGENTS.md 和 .env
    

上面我们就是在配置测试环境。需要特别说明的是，因为本次是为了搭建一个陪聊小机器人，所以这里用了主打陪伴的“Minimax-2.7”。

环境配置好之后，我们开始来跑下 Bub：

## 本地跑一下

这里，我们不急着接飞书。先在本地跑一下，确认 Bub runtime 和模型调用都是通的。

我们来直接执行下面这些命令：

```Plain
# 切到 bub 目录
cd ~/bub 
# Bub 会读取 ~/hello-bub 里的 AGENTS.md 和 .env，构建上下文并调用模型生成回复。
uv run bub --workspace ~/hello-bub run "用一句话介绍你是谁。"
```

如果配置正常，它应该会根据刚才的 `AGENTS.md` 回复，说明自己是这个 workspace 里的 Bub 小机器人。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/62b734cbd51c0c199889ae83e0bb9e1f.png)

到这里，本地最小版本就跑通了。既然“来都来了”，在终端和小 Bub 再聊会天，记住下面画出来的重点之后，我们接着去对接下飞书。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/137761a41ed8b6ec294b4265ebac920b.png)

## 安装飞书插件

Bub 本体更像 runtime，不同聊天平台通过 channel 或插件接入。

Telegram 是 Bub 一开始就支持的平台。但考虑到网络环境问题，以及你的小伙伴们不一定习惯上 TG。这里我们选择开放的飞书作为 Bub 的聊天室。

飞书插件可以用社区贡献的插件 `bub-feishu`。顺便提一嘴，Bub Hub 和 `bub-contrib` 里都能看到相关 Bub 生态插件，`bub install` 也支持从 bub-contrib 安装扩展。不过，本文暂时只用到 bub-feishu 插件。

尝试安装飞书插件：

```Plain
# 用源码环境里的 bub 命令安装飞书插件
uv run bub install bub-feishu@main
```

装完后，再检查一次：

```Plain
uv run bub hooks
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/56692cfc20fad166608d87585415209a.png)

看这里，我们的飞书插件已经装上了。我们下面来搞下飞书平台的设置：

## 配置飞书应用

这一章节要前往飞书开放平台：https://open.feishu.cn/。大致流程是：

1、创建一个企业自建应用：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/4c08084dd0737ed5cca65e64643a4d41.png)

填写下信息，并提交：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/0b963c2e53a32161f8855a36e804f372.png)

2、开启机器人能力：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/7b3d43847069771220ff9764c8b218e4.png)

3、启动应用，就是点击「创建版本」，然后一路默认到底，发布：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/acb4767bd4c76e483e5ff9f0bcf5fb5b.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/00fdcb77685bd4383d1dfbb2c0684325.png)

4、应用发布之后，我们返回到首页。就能看到我们刚才发布的应用了：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/1f657df89efa73c4ce5f1bb372648744.png)

5、配置事件订阅。由于时间关系，我就不一一讲解了，我们直接选事件配置里的「长连接」接收事件：

（🙋小字）：注意：这里的验证环节留在下文的「双方握手」部分

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/f28df553ae5293ead98b87a17a748c10.png)

6、 配置发送消息的权限和事件权限，分别后面用来发送消息，和接收消息。

先是发送消息，在权限管理里面设置，参考下图：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/9cc0a1cdf79899c2d00616f596061aac.png)

接着是接收消息。在「事件与回调」里点击「添加事件」，订阅机器人消息相关事件，比如「接收消息」或 `im.message.receive_v1`。参考下图：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/f1c6509560197f0963e7e1b08510c823.png)

上面设置完成之后，飞书这边的所有配置已经完成！！恭喜我们，搞定了最难的配置之一。

7、把机器人拉进测试群。在我们发布应用之后，你的飞书客户端就会收到一个推送消息：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/ff456e88633eb9adfcc4effc2d91862b.png)

现在我们拉小机器人进群，打开你要拉小机器人进去的群，点击右上角的...里面有设置:

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/925e43a163f113796b6a45f417f1ca29.png)

看到上面的 Bots 之后，点击进去：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/ed65bcb6ddb740a0a0ba14757bde8fae.png)

添加机器人，时间关系，我们用搜索来快速找到刚才的小机器人：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/3543fa43b2aabd17d3d8150bccc1d19a.png)

我们选择 0 号机进群:

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/2d53412eb383bf4dc41be082b55c56a9.png)

小家伙进群了：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/45565d793c28edbdb034ff5ba445a300.png)

## 飞书和 Bub 的握手仪式

飞书事件订阅有两种方式：一种是「将事件发送至开发者服务器」，另一种是「使用长连接接收事件」。上面，其实我们已经选择更适合本地调试的 **长连接模式**。这种方式不需要配置公网回调地址，也不用准备 ngrok 或 cloudflared。只要本地的 Bub gateway 保持运行，飞书就可以通过长连接把事件推给机器人。

### 获取飞书的私密信息

我们来获取下 App ID、App Secret 和 Verification Token 用来和 Bub 通信。

小声：你知道的 Secret = Key，都不要外露：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/817c60076f2c05ffa9e42533f196b6aa.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/f86223b8493ba35cc95f25750104a908.png)

上面的 3 个信息获取之后，在本地 Hello-Bub 的 `.env` 里加上飞书相关配置：

```Plain
cat > .env <<'EOF'
# 之前填写过的信息
BUB_MODEL=openai:minimax/minimax-m2.7
BUB_OPENAI_API_BASE=https://api.qnaigc.com/v1
# 修改成你的七牛 MaaS 的 API Key
BUB_OPENAI_API_KEY=xxxxx

# 新的信息
# App 首页有下面信息
BUB_FEISHU_APP_ID=cli_xxxxx
BUB_FEISHU_APP_SECRET=xxxxx

# 事件与回调的加密策略有下面信息（见下图）
BUB_FEISHU_VERIFICATION_TOKEN=你的 Verification Token
EOF
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/f49176c94511ee1032ced641dd8b4724.png)

在启动 Bub 之前，记得确认 `.env` 里已经写好飞书和模型配置：🙋 这里修改过了

```Plain
BUB_MODEL=openai:minimax/minimax-m2.7
BUB_OPENAI_API_BASE=https://api.qnaigc.com/v1
BUB_OPENAI_API_KEY=xxxxx

BUB_FEISHU_APP_ID=cli_xxxxx
BUB_FEISHU_APP_SECRET=xxxxx
BUB_FEISHU_VERIFICATION_TOKEN=xxxxx
```

> 注意，每个环境变量都要单独一行；`APP_ID` 一般已经是 `cli_` 开头，不要手动再加一遍。Orz 本人就在这里死了半小时才发现，自己没换行以及多加了 cli。

然后，重新加载环境变量：

```Plain
cd ~/hello-bub
set -a
source .env
set +a
```

回到 Bub 源码目录，启动 Feishu channel：

```Plain
cd ~/bub
uv run bub --workspace ~/hello-bub gateway --enable-channel feishu
```

如果看到类似输出：

```Plain
channel.manager started listening
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/e6c8392e26992fc078b997c195a64f38.png)

说明 Bub 的 channel manager 已经开始监听事件。

### 飞书事件配置验证

上面 Bub 已经关联上了飞书的相关信息，现在我们让飞书连接下 Bub，双方验证下：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/5e563553e6373b589c6e0122d12d19a6.png)

很好，通过了：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/bcf1c95f7b372d69c5c18bcdf63d86c4.png)

接着，我们继续保持本地 gateway 运行，回到飞书测试群里 @ 机器人。如果终端开始出现消息日志，说明飞书事件已经通过长连接进入 Bub。 如果你启动 gateway 后，如果群里 @ 机器人但终端没有任何日志，通常说明事件没有推到本地进程，需要优先检查事件是否已保存、应用是否重新发布、机器人是否作为群机器人加入，以及长连接模式是否生效。

## 在飞书群里测试

我们来测试下，这个小机器人是否能给反应：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/683f2e0fcbda821eb274ab25322e4b0c.png)

感觉有些……一言难尽的蠢钝。来优化一下这个小机器人的人设：

## 优化机器人人设

修改之前 hello-bub 中的 AGENTS 文件，全文替换成下文：

```Markdown
你是飞书群里的 Bub 小机器人，定位是一个懂上下文的聊天伙伴。

你的任务不是替用户打工，也不是像客服一样反问用户要背景，而是：
- 认真接住用户刚刚说过的话；
- 基于当前群聊上下文继续对话；
- 帮用户整理想法、指出倾向、补一句更清楚的表达。

回复规则：
- 不要轻易说“请提供更多背景”。
- 如果信息不完整，也要先基于已有内容给出一个初步判断。
- 回复要短，像群聊里的自然回复，不要写成报告。
- 用户正在测试你是否能理解上下文，所以要主动引用前文。
```

保存之后，重启下 Bub，重新运行以下命令：

```Bash
cd ~/hello-bub
set -a
source .env
set +a

cd ~/bub
uv run bub --workspace ~/hello-bub gateway --enable-channel feishu
```

来见证下奇迹：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/56500339d5761f68591726627d54bbfc.png)

奇迹没发生，好吧。🤔 它似乎没有 Get 到我发了两条消息，也许是它的权限出了问题。我们在飞书后台增加一个新的权限：获取所有群消息：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/6b393906e213261024653c28c0988e64.png)

奇迹发生了，我把两个信息分开发，即便我在第二条信息 @它，它都能及时地给我反应：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/7adba57db3c49a0582fccaa86853ffb6.png)

> 默认只开 @ 机器人消息时，它不一定能看到普通群聊；如果想让它更像“蹲在群里”，需要开“获取群组中所有消息”权限。

## 小结

这次实践不追求做一个很全面的 AI 助手，而是一个能接住你所有聊天记录信息的小助手。

我们先用 Bub 搭了一个最小版本：本地跑通 runtime，写好 `AGENTS.md`，配置模型，再通过飞书长连接模式接入群聊，让它可以在群里被 @，并基于上下文回复。

如果你的目标是直接在飞书里做任务、调用工具、跑工作流，OpenClaw 可能更直接。

但如果你想理解一个「更懂群聊上下文的小机器人」是怎么被搭起来的，Bub 是一个很适合动手拆解的项目。它让 Agent 不只是一个问答入口，而是开始真正待在群聊现场里。

## 来自 Bub 的书信

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12464096/b5ae43dee1b9f369309016ba06e5a41c.png)

## 延伸阅读

- 产品思考：
    
    - 创造一只龙虾，需要些什么?：https://frostming.com/posts/2026/create-a-claw/
        
    - 我们为什么要重写 bub?：https://frostming.com/posts/2026/why-rewrite-bub/
        
- 记忆设计：
    
    - 重新发明打孔纸带：https://psiace.me/zh/posts/reinvent-the-punch-tape/

今天我们来借助开源项目 Bub 来搭建一个更懂你的小机器人。项目地址：https://github.com/bubbuild/bub

用 Bub 和飞书搭一个更懂群聊上下文的小机器人

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