WeChatAuto.SDK：面向AI的现代化微信自动化框架，让微信操作更智能

摘要

WeChatAuto.SDK是基于.NET与UI自动化技术的微信PC客户端自动化框架，支持消息收发、群聊管理等多种功能，专为AI集成设计，兼容.NET 4.8+及6.0+，需微信3.9.12.55版本，可轻松实现微信自动化操作。

一、什么是WeChatAuto.SDK？

如果你经常需要在电脑上对微信进行大量重复操作，比如批量发送消息、管理群聊、监控朋友圈动态，或者想把微信和人工智能（比如大语言模型）结合起来实现智能回复，那WeChatAuto.SDK可能正是你需要的工具。

简单来说，WeChatAuto.SDK是一款面向AI的微信PC客户端自动化框架，它基于.NET技术和UI自动化技术开发。不管是消息的收发、转发，群聊的创建与管理，还是朋友圈的点赞评论，它都能帮你实现自动化操作。而且，它特别适合和人工智能场景结合，比如让大语言模型根据聊天上下文自动回复消息，让微信操作变得更智能、更高效。

二、WeChatAuto.SDK有哪些核心特性？

WeChatAuto.SDK的功能非常丰富，几乎覆盖了微信日常操作的方方面面，同时还考虑到了不同场景下的使用需求，具体来看：

• 消息操作全面：能发送文字、表情、文件，支持@提醒好友，还能转发消息。不管是一对一聊天还是群聊，消息相关的操作基本都能搞定。
• 群聊管理便捷：可以创建群聊，添加或移除群成员，更新群公告等。如果你需要管理多个微信群，这些功能能帮你节省不少时间。
• 朋友圈功能完善：支持点赞、评论朋友圈，还能监听朋友圈动态。想及时了解好友的朋友圈更新，或者批量互动，都很方便。
• 通讯录管理智能：能自动添加好友、管理联系人，还能处理新的好友请求。对于需要拓展人脉或者维护客户关系的人来说很实用。
• 事件监听及时：可以监听消息（还能提供LLM上下文，方便AI处理）、朋友圈动态、新好友请求等。一旦有相应事件发生，能及时做出反应。
• 降低风控风险：同时支持纯软件自动化和结合硬件键鼠模拟器的自动化操作。不同的业务需求和安全等级场景，都能找到合适的操作方式。
• 易于集成现有项目：支持依赖注入，这意味着它可以轻松融入你已经在开发的项目中，不用为了使用它而重构整个项目。
• 多微信实例支持：能同时管理多个微信客户端实例。如果需要同时操作多个微信账号，这个功能就很有用了。
• AI友好集成：原生支持LLM上下文对接，还提供了MCP Server，方便对接主流智能体与平台（如MEAI、SK、MAF），让智能应用的集成更高效。

三、使用WeChatAuto.SDK需要什么系统环境？

要使用WeChatAuto.SDK，你的电脑需要满足这些条件：

• 操作系统：必须是Windows系统，因为它是针对微信PC客户端的自动化框架，目前只支持Windows。
• .NET框架：需要.NET Framework 4.8及以上版本，或者.NET 6.0及以上的Windows版本，具体支持的框架包括net48、net481、net6.0-windows、net7.0-windows、net8.0-windows、net9.0-windows、net10.0-windows。
• 微信客户端：需要安装并运行微信PC客户端，而且要注意，这个SDK是基于微信PC客户端3.9.12.55版本的UI结构开发的，不同版本可能会有兼容性问题，所以最好使用这个版本的微信。

四、如何快速开始使用WeChatAuto.SDK？

如果你想试试WeChatAuto.SDK，按照下面的步骤操作，很快就能上手。

1. 安装WeChatAuto.SDK

最简单的方式是通过NuGet安装，在命令行中输入下面的命令：

dotnet add package WeChatAuto.SDK

2. 基本使用示例

下面通过几个示例，带你看看如何用WeChatAuto.SDK实现具体功能。

示例一：给好友（或群聊昵称）发送消息

步骤一：新建一个项目，在命令行中输入：

dotnet new console -n demo01

步骤二：修改项目文件demo01.csproj，把TargetFramework改成net10.0-windows，修改后的内容如下：

  <PropertyGroup>
    <OutputType>Exe</OutputType>
    <TargetFramework>net10.0-windows</TargetFramework>
    <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <Nullable>enable</Nullable>
  </PropertyGroup>

这里要注意，必须把TargetFramework设置为netxx.0-windows，否则编译时可能会出现警告，因为这个项目只支持Windows系统。

步骤三：安装所需的依赖，在命令行中输入：

dotnet add package WeChatAuto.SdK
dotnet add package Microsoft.Extensions.DependencyInjection

步骤四：修改Program.cs文件，代码如下：

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using WeChatAuto.Components;
using WeChatAuto.Services;

// 初始化WeAutomation服务
var serviceProvider = WeAutomation.Initialize(options =>
{
    options.DebugMode = true;   //开启调试模式，调试模式会在获得焦点时边框高亮，生产环境建议关闭
    //options.EnableRecordVideo = true;  //开启录制视频功能，录制的视频会保存在项目的运行目录下的Videos文件夹中
});

using var clientFactory = serviceProvider.GetRequiredService<WeChatClientFactory>();
Console.WriteLine($"当前客户端打开的微信客户端为：{string.Join(",", clientFactory.GetWeChatClientNames())}，共计{clientFactory.GetWeChatClientNames().Count}个微信客户端。");
//获取当前打开的微信客户端名称列表
var clentNames = clientFactory.GetWeChatClientNames();    
//获取第一个微信客户端
var wxClient = clientFactory.GetWeChatClient(clentNames.First());  
 //通过微信客户端发送消息给好友昵称AI.Net，测试时请把AI.Net修改成自己的好友昵称
wxClient?.SendWho("AI.Net","你好，欢迎使用AI.Net微信自动化框架！"); 

这段代码的作用是初始化服务，获取当前打开的微信客户端，然后给指定的好友发送一条消息。需要注意的是，如果你是手动管理WeChatClientFactory，要在应用结束时运行clientFactory.Dispose()，或者像示例中这样把代码放在using块里自动释放；如果把WeChatAuto.SDK加入到依赖注入容器，就没有这个问题了。另外，WeAutomation.Initialize()方法有两个重载，分别适用于加入外部依赖注入和使用内部依赖注入的情况。

示例二：监听好友（或者群聊昵称）的消息并回复

前置步骤：安装依赖，在命令行中输入：

dotnet add package WeChatAuto.SdK
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting

然后修改Program.cs文件，代码如下：

using Microsoft.Extensions.Hosting;
using WeChatAuto.Services;
using WeChatAuto.Components;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Logging;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

WeAutomation.Initialize(builder.Services, options =>
{
    //开启调试模式，调试模式会在获得焦点时边框高亮，生产环境建议关闭
    options.DebugMode = true;
    //开启录制视频功能，录制的视频会保存在项目的运行目录下的Videos文件夹中
    //options.EnableRecordVideo = true;  
});

//这里注入自已的服务（或者对象），如LLM服务等
builder.Services.AddSingleton<LLMService>();

var serviceProvider = builder.Services.BuildServiceProvider();
var clientFactory = serviceProvider.GetRequiredService<WeChatClientFactory>();
// 得到名称为"Alex"的微信客户端实例，测试时请将AI.net替换为你自己的微信昵称
var client = clientFactory.GetWeChatClient("Alex");
// 监听微信群测试11
await client.AddMessageListener("测试11", (messageContext) =>
{
    var index = 0;
    //打印收到最新消息
    foreach (var message in messageContext.NewMessages)
    {
        index++;
        Console.WriteLine($"收到消息：{index}：{message.ToString()}");
        Console.WriteLine($"收到消息：{index}：{message.Who}：{message.MessageContent}");
    }
    //打印收到所有消息的后十条
    var allMessages = messageContext.AllMessages.Skip(messageContext.AllMessages.Count - 10).ToList();
    index = 0;
    foreach (var message in allMessages)
    {
        index++;
        Console.WriteLine($"...收到所有消息的前10条之第{index}条：{message.Who}：{message.MessageContent}");
        Console.WriteLine($".................详细之第{index}条：{message.ToString()}");
    }
    //是否有人@我
    if (messageContext.IsBeAt())
    {
        var messageBubble = messageContext.MessageBubbleIsBeAt().FirstOrDefault();
        if (messageBubble != null)
        {
            messageContext.SendMessage("我被@了！！！！我马上就回复你！！！！", new List<string> { messageBubble.Who });
        }
        else
        {
            messageContext.SendMessage("我被@了！！！！我马上就回复你！！！！");
        }
    }
    //是否有人引用了我的消息
    if (messageContext.IsBeReferenced())
    {
        messageContext.SendMessage("我被引用了！！！！");
    }
    //是否有人拍了拍我
    if (messageContext.IsBeTap())
    {
        messageContext.SendMessage("我被拍一拍了[微笑]！！！！");
    }
    if (!messageContext.IsBeAt() && !messageContext.IsBeReferenced() && !messageContext.IsBeTap())
    {
        //回复消息，这里可以引入大模型自动回复
        messageContext.SendMessage($"我收到了{messageContext.NewMessages.FirstOrDefault()?.Who}的消息：{messageContext.NewMessages.FirstOrDefault()?.MessageContent}");
    }
    //可以通过注入的服务容器获取你注入的服务实例，然后调用你的业务逻辑,一般都是LLM的自动回复逻辑
    var llmService = messageContext.ServiceProvider.GetRequiredService<LLMService>();
    llmService.DoSomething();
});


var app = builder.Build();
await app.RunAsync();

/// <summary>
/// 一个包含LLM服务的Service类，用于注入到MessageContext中
/// </summary>
public class LLMService
{
    private ILogger<LLMService> _logger;
    public LLMService(ILogger<LLMService> logger)
    {
        _logger = logger;
    }
    public void DoSomething()
    {
        _logger.LogInformation("这里是你注入的服务实例，可以在这里编写你的业务逻辑  ");
    }
}

这个示例主要展示了如何监听指定群聊的消息，并且根据不同的消息情况（比如被@、被引用、被拍一拍等）进行回复。同时，还演示了如何通过依赖注入获取自己的服务实例（比如LLM服务），执行自定义的业务逻辑，这对于集成大模型进行智能回复非常有用。

示例三：MCP Server的使用（以vscode为例）

步骤一：进入源码的.vscode\mcp.json，修改配置如下：

{
	"servers": {
		"wechat_mcp_server": {
			"type": "stdio",
			"command": "dotnet",
			"args": [
				"run",
                "--project",
                "改成你的WeChatAuto.MCP.csproj的路径"
			]
		}
	}
}

步骤二：在mcp.json页面点击“Start”按钮启动mcp server。

步骤三：启动GitHub Copilot Chat，在Chat页提问：请帮我给微信好友:AI.Net发送消息：Hello world! 这样就能通过MCP Server实现相关操作了。

五、WeChatAuto.SDK的架构是怎样的？

WeChatAuto.SDK的架构设计比较清晰，采用了POM（页面对象模型）设计思想，针对微信的各类操作场景提供了清晰、模块化的对象抽象，这能大大提升自动化脚本的可读性和可维护性。

1. 架构图

目前WeChatAuto.SDK的架构图可以参考这里：WeChatAuto.SDK架构图，后续还会持续更新，除了微信聊天自动化，后期还会提供对腾讯会议、微信公众号/订阅号等的自动化与MCP Server。

2. 主要类与关系

主要类之间的关系可以参考这张图：WeChatAuto.SDK 主要类关系示意，通过这些类的协作，实现了各种微信自动化功能。

六、WeChatAuto.SDK的开发计划有哪些？

WeChatAuto.SDK一直在持续迭代优化，目前已经完成了不少功能，还有一些功能在计划开发中，具体如下：

未来，开发团队会持续迭代优化核心功能，提升稳定性与兼容性，推出更丰富的自动化操作场景，完善开发文档与示例，并且会优先考虑社区的需求，欢迎大家反馈建议。

七、使用WeChatAuto.SDK需要注意什么？

使用WeChatAuto.SDK时，有几个重要的注意事项需要了解，避免出现问题：

1. 风控风险

微信有严格的风控机制，频繁操作可能会触发风控，导致账号受限等问题。所以使用时建议：

• 尽量使用键鼠模拟器来降低风险，因为它模拟的输入更接近人工操作。
• 控制操作频率，不要在短时间内进行大量重复操作。
• 避免短时间内大量添加好友、发送相同消息等可能被判定为异常的行为。

2. 微信版本兼容

WeChatAuto.SDK是基于微信PC客户端3.9.12.55版本的UI结构开发的，不同版本的微信客户端UI可能会有变化，这可能导致SDK的某些功能无法正常使用。所以最好使用指定版本的微信，如果要使用其他版本，建议先测试兼容性。

3. 多实例支持

虽然SDK支持同时管理多个微信客户端实例，但每个实例都是独立的，操作时要注意区分，避免混淆不同的微信账号。

八、什么是键鼠模拟器，为什么要用它？

键鼠模拟器是一种专门的硬件设备，它能模拟物理键盘和鼠标的真实输入。可能你会问，直接用软件调用API（比如PostMessage、SetInput）来模拟输入不行吗？

其实，传统的软件方式模拟输入往往会留下可被识别的痕迹，很容易被微信等应用检测出是自动化行为，从而引发风控。而键鼠模拟器是通过硬件底层发送信号，模拟出的输入和人手操作几乎一样，很难被识别出是自动化操作，在风控安全性和隐蔽性方面更有优势。

实际测试发现，在微信的一些高敏感操作场景（比如在群聊里加好友），用键鼠模拟器能有效降低被风控的概率。不过要注意，就算是手动操作，在一些极端高风险情况下也可能触发风控。所以，在高敏感度和易风控的场景，建议优先考虑使用键鼠模拟器，并且规范操作。

WeChatAuto.SDK同时支持纯软件自动化和结合硬件键鼠模拟器的自动化操作，你可以根据自己的业务需求和安全等级来选择。如果想更深入地了解键鼠模拟器，可以参考：键鼠模拟器。

九、微信4.X版本有什么新进展？

微信4.x.x版本目前正在研发中，新的方案是基于机器视觉实现的。不过，目前受限于机器视觉技术，对聊天记录的监控还存在难度，暂时不支持在生产环境中使用。如果你有更好的解决思路或建议，欢迎交流讨论。

十、VIP服务有什么特别之处？

由于开发团队的时间和精力有限，为了更好地投入研发和持续改进产品，目前只为已购买VIP服务的客户提供优先和深入的技术支持。这样做是为了通过区分服务对象，专注为VIP客户带来更高品质、更有保障的体验。

当然，普通用户依然可以通过Issue反馈和交流，只是服务响应的优先级和深度会有所不同。

VIP客户可享受的专属服务保障：

• BUG优先响应：出现Bug时，会第一时间定位和解决，保障VIP项目的稳定运行。
• 完整开发文档：提供详细、及时更新的API开发文档，帮助快速集成与开发。
• 系统教学视频：涵盖从入门到进阶的全流程教学视频，让用户能高效掌握SDK的使用。
• VIP技术交流群：专属的VIP交流群，能优先、及时地解答问题，提供实时高效的支持。
• 专属VIP私有仓库：VIP客户会获得专属的私有仓库，里面会不定期提供丰富的应用层扩展与独享内容。

非VIP客户：

WeChatAuto.SDK的非VIP与VIP在核心代码层面完全一致，非VIP没有任何功能与代码层面的限制。欢迎非VIP用户通过Issue提问或反馈问题，开发团队会在时间允许的情况下进行处理，只是响应和解决可能会有延迟，敬请谅解。

如果想升级成为VIP，或者了解VIP的具体权益和支持方案，可以联系开发团队。

十一、WeChatAuto.SDK的许可证是什么？

本项目采用MIT许可证，具体详情可以查看LICENSE文件。

十二、常见问题（FAQ）

1. WeChatAuto.SDK支持Mac或Linux系统吗？

不支持，目前WeChatAuto.SDK只能在Windows操作系统上使用。

2. 安装WeChatAuto.SDK后，编译时出现警告怎么办？

这很可能是因为项目的TargetFramework没有设置为netxx.0-windows，比如net10.0-windows。修改项目文件中的TargetFramework为对应的Windows版本即可。

3. 为什么我的微信版本是3.9.12.55，但有些功能还是不能用？

虽然SDK基于该版本开发，但可能存在一些特殊的环境差异或操作场景没有覆盖到。可以检查操作步骤是否正确，或者通过Issue反馈具体问题。

4. 使用WeChatAuto.SDK会导致微信账号被封吗？

存在一定的风控风险，频繁或不当操作可能会触发微信的风控机制。建议遵循注意事项中的建议，控制操作频率，必要时使用键鼠模拟器。

5. 非VIP用户能使用WeChatAuto.SDK的所有功能吗？

是的，非VIP用户和VIP用户在功能和代码层面没有任何区别，只是在技术支持的优先级和深度上有所不同。

6. 如何将自己的服务（比如LLM服务）集成到WeChatAuto.SDK中？

可以通过依赖注入的方式，像示例二中那样，将自己的服务注入到服务容器中，然后在消息监听等场景中获取并使用。

7. WeChatAuto.SDK的开发计划中，哪些功能会优先开发？

开发团队会优先考虑社区的需求反馈，同时持续优化已有的核心功能，提升稳定性和兼容性。

8. 微信4.X版本什么时候能投入生产使用？

目前微信4.X版本还在研发中，受限于机器视觉技术对聊天记录监控的难度，暂时没有明确的生产环境投入时间，需要等待技术成熟后才能确定。

通过以上内容，相信你对WeChatAuto.SDK已经有了全面的了解。如果你有进一步的需求，比如具体功能的实现细节，或者在使用过程中遇到问题，都可以参考官方文档或通过Issue进行交流。希望WeChatAuto.SDK能帮你实现高效的微信自动化操作，让工作和生活更便捷。