用三行代码将DeepSeek 接入小程序| 腾讯云开发官方指南

最新推荐文章于 2025-04-07 20:21:33 发布
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文章标签： 小程序 腾讯微搭低代码 AI DeepSeek
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随着 DeepSeek 近期的爆火，有越来越多的小程序开发者也想将自己的小程序接入 DeepSeek，实现智能对话、文本生成等功能，这篇文章就教大家如何通过腾讯云开发这个平台来快速接入 DeepSeek。

准备工作​

  • 注册一个微信小程序账号，并且创建本地小程序工程项目
  • 小程序基础库需要在 3.7.1 及以上版本，具备 wx.cloud.extend.AI 对象
  • 小程序需要开通「云开发」，可在小程序开发工具中点击工具栏里的「云开发」按钮进行开通，并创建环境（PS：对于首次使用云开发的用户，第一个月套餐免费）：

指引一：调用大模型，实现文本生成​

在小程序中，直接调用大模型的文本生成能力，实现最简单的文本生成。 这里以一个“七言绝句”生成器的简单 Demo 为例：

第 1 步：初始化云开发环境​

在小程序代码中，通过以下代码进行云开发环境初始化：

wx.cloud.init({
  env: "<云开发环境ID>",
});

其中 "<云开发环境ID>" 需替换为实际云开发环境 ID。初始化成功后，就可使用 wx.cloud.extend.AI 调用 AI 能力。

第 2 步： 创建 AI 模型，并调用生成文本​

在小程序基础库 3.7.1 及以上，以调用 DeepSeek-R1 模型为例，小程序端的代码如下：

// 创建模型实例，这里我们使用 DeepSeek 大模型
const model = wx.cloud.extend.AI.createModel("deepseek");

// 我们先设定好 AI 的系统提示词，这里以七言绝句生成为例
const systemPrompt =
  "请严格按照七言绝句或七言律诗的格律要求创作，平仄需符合规则，押韵要和谐自然，韵脚字需在同一韵部。创作内容围绕用户给定的主题，七言绝句共四句，每句七个字；七言律诗共八句，每句七个字，颔联和颈联需对仗工整。同时，要融入生动的意象、丰富的情感与优美的意境，展现出古诗词的韵味与美感。";

// 用户的自然语言输入，如‘帮我写一首赞美玉龙雪山的诗’
const userInput = "帮我写一首赞美玉龙雪山的诗";

// 将系统提示词和用户输入，传入大模型
const res = await model.streamText({
  data: {
    model: "deepseek-r1", // 指定具体的模型
    messages: [
      { role: "system", content: systemPrompt },
      { role: "user", content: userInput },
    ],
  },
});

// 接收大模型的响应
// 由于大模型的返回结果是流式的，所以我们这里需要循环接收完整的响应文本。
for await (let str of res.textStream) {
  console.log(str);
}
// 输出结果：
// "# 咏玉龙雪山\n"
// "皑皑峻岭入云巅，玉骨冰肌傲九天。\n"
// "雪影岚光添胜景，神山圣境韵绵绵。\n"

可见，仅需几行小程序代码，就可以通过云开发直接调用大模型的文本生成能力。

指引二：通过 Agent（智能体）实现智能对话​

通过调用大模型的文本生成接口，可以快速实现一问一答的场景。但对于一个完整的对话功能来说，仅仅有一个大模型的输入、输出还不够，还需要把大模型变为完整的 Agent，才能更好地与用户进行对话。

云开发的 AI 能力不仅提供了原始的大模型接入，还提供了 Agent 接入的能力，开发者可以在云开发上定义自己的 Agent，然后通过小程序直接调用 Agent 进行对话。

第 1 步：初始化云开发环境​

在小程序代码中，通过以下代码进行云开发环境初始化：

wx.cloud.init({
  env: "<云开发环境ID>",
});

其中 "<云开发环境 ID>" 需替换为实际云开发环境 ID。初始化成功后，就可使用 wx.cloud.extend.AI 调用 AI 能力。

第 2 步：创建一个 Agent​

进入云开发平台-AI+，创建一个新的 Agent。

这里可以选择模板创建，也可以自行输入提示词和欢迎语，创建一个自定义的 Agent。 为了简单，我们直接创建一个模板：

点击页面中上方的“复制 ID”，我们会获得一个 bot-id，即 Agent 的唯一标识，在下面的代码中会用到。

第 3 步：在小程序中实现与 Agent 的对话​

刚才创建了一个“小程序开发专家”的 Agent 智能体，下面来试试与它进行对话，看他能不能处理云开发常见的报错问题。 在小程序中，使用以下代码直接调用刚刚我们创建的 Agent，进行对话：

// 初始化
wx.cloud.init({
  env: "<云开发环境ID>",
});

// 用户的输入，这里我们以某个报错信息为例
const userInput =
  "我的小程序这个报错是什么意思：FunctionName parameter could not be found";

const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.sendMessage({
  data: {
    botId: "xxx-bot-id", // 第2步中获取的Agent唯一标识
    msg: userInput, // 用户的输入
    history: [], // 历史对话的内容，这里我们是第一轮对话，所以可以不传入
  },
});
for await (let x of res.textStream) {
  console.log(x);
}
// 输出结果：
// "### 报错解释\n"
// "**错误信息：** `FunctionName \n"
// "parameter could not be found` \n
// "这个错误通常表示在调用某个函数时，\n"
// "指定的函数名参数没有找到。具体来说，\n"
// "可能是以下几种情况之一：\n"
// ……

我们也可以把对话内容记录下来，重复调用 Agent 的接口，从而实现多轮对话

const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.sendMessage({
  data: {
    botId: "xxx-bot-id", // 第2步中获取的Agent唯一标识
    msg: userInput,  // 用户的输入
    history: [
      { role: "user", message: "我这个报错是什么意思？……"},
      { role: "bot", message: "### 报错解释……" },
      { role: "user"，message: "那我要如何操作来修复呢？" }
      // ……
    ]
  },
});
第 4 步：实现更加丰富的聊天功能​

云开发在 SDK 中提供了一整套接入 Agent（智能体）的 API 接口，包括基础对话、对话历史保存、对话反馈收集、次轮问题推荐等。

小程序开发者可在云开发平台中创建 Agent，然后在小程序前端代码中直接调用 wx.cloud.extend.AI 下的各类接口直接与 Agent 进行交互，包含：

  • 获取聊天记录
  • 发送、获取用户反馈
  • 获取推荐次轮问题

下面是一些代码示例：

获取聊天记录​
await wx.cloud.extend.AI.bot.getChatRecords({
  botId: "botId-xxx",
  pageNumber: 1,
  pageSize: 10,
  sort: "asc",
});

传入 botId 、分页信息和排序方式，获取指定 Agent 的聊天记录。

发送反馈与获取反馈​

发送用户反馈：

const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.sendFeedback({
  userFeedback: {
    botId: "botId-xxx",
    recordId: "recordId-xxx",
    comment: "非常棒",
    rating: 5,
    tags: ["优美"],
    aiAnswer: "落英缤纷",
    input: "来个成语",
    type: "upvote",
  },
});
获取次轮推荐问题​
const res = await wx.cloud.extend.AI.bot.getRecommendQuestions({
  data: {
    botId: "xxx-bot-id",
    msg: "介绍一下 Python 语言",
  },
});
for await (let x of res.textStream) {
  console.log(x);
}

在 data 参数中设置 botId 和用户消息 msg，通过遍历 textStream 获取推荐问题。

指引三：使用云开发 AI 对话组件，快速接入 AI 对话​

为了方便开发者快速在自己的小程序里实现 AI 对话功能，云开发提供了一个 AI 对话的小程序组件供开发者直接使用，效果如下图：

第 1 步：下载对话组件代码包​

组件下载地址：https://weda.cloud.tencent.com/ai-resource/agent-ui.zip 下载组件包后，解压，然后将组件包放入小程序项目内，假设放在小程序根目录下的 components/agent-ui 目录下：


由于对话组件的体积较大，开发者使用小程序子包的形式来引入。在小程序项目的 app.json 中，我们引入组件包：

{
  "lazyCodeLoading": "requiredComponents",
  "subpackages": [
    {
      "root": "components/agent-ui",
      "name": "agent-ui",
      "pages": []
    }
  ]
}

同时在 project.config.json 中 setting 配置中添加过滤无依赖文件设置：

{
  "setting": {
    /* 添加下述配置 */
    "ignoreDevUnusedFiles": true,
    "ignoreUploadUnusedFiles": true
  }
}
第 2 步：对话组件初始化​

接下来在小程序中使用上文里植入的对话组件。 首先实现对话组件的异步加载，以及初始化，由于整体存在于分包中，有两种初始化选择，可根据特点选择一种，建议在分包中初始化保证时序：

  • 方式1：在分包中初始化，可以保证组件在使用时，sdk 一定初始化完成，保证时序。 修改./components/agent-ui/index.js文件，添加初始化逻辑：
import * as sdk from "@cloudbase/weda-client";
sdk.init({
  envID: "<云开发环境ID>",
});

在./components/agent-ui/dist/Agent-UI/index.js组件头部添加引用import '../../index'，使组件在加载时立即初始化 sdk。

  • 方式 2：在主包中初始化，需要保证组件使用在初始化完成之后。检查./components/agent-ui/index.js文件，确保包含导出:
export * as clientSDK from "@cloudbase/weda-client";

在 app.js 中，onLauch 生命周期内，异步初始化 sdk

// app.js
App({
  onLaunch: function () {
    wx.cloud.init({
      env: "<云开发环境ID>",
    });

    require.async("./components/agent-ui/index.js").then((module) => {
      module.clientSDK.init({
        envID: "<云开发环境ID>", // 云开发环境Id
      });
    });
  },
});
第 3 步：创建新页面，引入组件，实现对话交互

创建一个新的小程序页面，作为对话组件的载体。

在页面的index.json配置文件中，我们声明引入对话组件：

{
  "usingComponents": {
    "agent-ui": "/components/agent-ui/dist/Agent-UI/index"
  },
  "componentPlaceholder": {
    "agent-ui": "block"
  }
}

随后便可以直接在页面中使用 AI 对话组件了：

<!--index.wxml-->
<!-- 注意容器外层需要有 id 为 `wd-page-root` 的组件 -->
<view id="wd-page-root" class="container">
  <agent-ui bot="{{ bot }}"></agent-ui>
</view>
// index.js
Page({
  data: {
    bot: {
      botId: "<填入 Agent ID>",
    },
  },
});


总结​

这篇文章一共介绍了云开发的以下三种方式接入大模型，分别适用于不同的场景：

  1. 通过 SDK 直接调用大模型：适用于非对话类的通用场景，如文本生成、智能补全、智能翻译等。
  2. 通过 SDK 调用 Agent（智能体）对话能力：这种方式适合专门的 AI 对话场景，支持配置欢迎语、提示词、知识库等对话中需要的能力。
  3. 使用 AI 对话组件：这种方式对于专业前端开发者更友好，可以基于云开发提供的 UI 组件，快速在小程序中植入 AI 对话能力。

以上的三种小程序接入 AI 的方式，云开发将完整的代码示例放在了代码仓库中，供大家参考：

当然，不只是小程序，云开发的 AI 能力也支持通过 Web 应用、Node.js、 HTTP API 来对大模型进行调用，可以参考以下文档：

未来，云开发计划推出更多的 AI 能力，如 Tool Calling（工具调用）、多 Agent 串联、工作流编排等，敬请期待，可访问以下内容获取更多信息：

更多详细问题，点击下方链接了解： 小程序接入云开发 AI 能力指引 | 云开发 CloudBase - 一站式后端云服务

常见问题 FAQ | 云开发 CloudBase - 一站式后端云服务

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