用 Node.js 开发 Bridge Profile

最后更新：2026-06-26

本教程带你从零开始，用 Node.js 编写一个能接收微信消息、调用 AI API、返回回复的 Bridge Profile，并将它接入 iLink Hub Bridge。

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前置要求

• Node.js 18+
• 已安装并运行 ilink-hub（参见快速开始）
• 已安装 ilink-hub-bridge（brew install jeffkit/tap/ilink-hub）

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第一步：创建项目

mkdir my-ai-profile && cd my-ai-profile
npm init -y
npm install agentproc

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第二步：编写 handler

创建 handler.js：

const { createProfile } = require('agentproc');

createProfile(async ({ message, sessionId, fromUser }) => {
  // 这里写你的 AI 调用逻辑
  // 示例：简单的 echo 回复
  return `你说的是：${message}`;
});

createProfile 帮你做了所有样板工作：

• 读取 AGENT_MESSAGE、AGENT_SESSION_ID 等环境变量
• 调用你的 handler 函数
• 按 P0 协议把回复写到 stdout

调用真实 AI（以 OpenAI 为例）

npm install openai

const { createProfile } = require('agentproc');
const OpenAI = require('openai');

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

createProfile(async ({ message }) => {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages: [{ role: 'user', content: message }],
  });
  return completion.choices[0].message.content;
});

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第三步：本地测试

不需要启动完整的 bridge，直接用环境变量模拟调用：

AGENT_MESSAGE="你好，介绍一下自己" \
AGENT_SESSION_ID="" \
AGENT_FROM_USER="test-user" \
node handler.js

你会看到类似这样的输出：

你说的是：你好，介绍一下自己

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第四步：接入 Bridge

创建 profiles.yaml：

profiles:
  my-ai:
    script: ./handler.js    # bridge 自动用 node 运行
    timeout_secs: 60

routing:
  default_profile: my-ai

启动 bridge：

ilink-hub-bridge --config profiles.yaml

现在发微信消息给你的 ClawBot，就会触发 handler.js！

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第五步：支持多轮对话

如果你直接调用 LLM API（不用 Claude Code），可以用 SDK 的历史管理功能保存上下文：

const { createProfile, loadHistory, appendHistory } = require('agentproc');
const OpenAI = require('openai');

const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

createProfile(async ({ message, sessionId }) => {
  // 读取历史对话
  const history = loadHistory(sessionId);
  const messages = [
    { role: 'system', content: '你是一个友好的 AI 助手。' },
    ...history.map(e => ({ role: e.role, content: e.content })),
    { role: 'user', content: message },
  ];

  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'gpt-4o-mini',
    messages,
  });
  const reply = completion.choices[0].message.content;

  // 写入历史，下次对话时使用
  appendHistory(sessionId, [
    { role: 'user', content: message },
    { role: 'assistant', content: reply },
  ]);

  return { response: reply, sessionId };
});

历史文件保存在 ~/.ilink-hub/sessions/<session_id>.jsonl，自动按会话隔离。

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完整示例：接入 Gemini

npm install @google/generative-ai

// gemini-profile.js
const { createProfile } = require('agentproc');
const { GoogleGenerativeAI } = require('@google/generative-ai');

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY);

createProfile(async ({ message }) => {
  const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-pro' });
  const result = await model.generateContent(message);
  return result.response.text();
});

profiles.yaml：

profiles:
  gemini:
    script: ./gemini-profile.js
    env:
      GEMINI_API_KEY: "your-api-key-here"
    timeout_secs: 30

routing:
  default_profile: gemini

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发布为 npm 包（可选）

如果你想分享 profile 给其他人：

# 把 handler.js 变成可执行的 CLI
chmod +x handler.js

在 package.json 中添加：

{
  "bin": {
    "my-ai-profile": "./handler.js"
  }
}

发布：

npm publish

其他用户安装后，在 YAML 中用 command 引用：

profiles:
  my-ai:
    command: my-ai-profile

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下一步

• P0 协议规范 — 完整技术规范
• Python 版本教程 — 用 Python 编写同等功能的 Profile
• 接入 Claude Code — 使用内置 claude-code profile