LarkAgentX 让你的飞书账号直连本地的 coding agent。扫码登录后,收到的消息交给本机的 Claude Code 或 Codex 处理,回复以你的账号发出。无需配置飞书机器人,飞书和 Lark 都支持。
飞书协议来自 OpenFeiShuApis。
Vectrust @ OpenDev Org & NextRouter Alliance
git clone https://github.com/cv-cat/LarkAgentX.git && cd LarkAgentX
pip install -e .
lark web # 打开 http://127.0.0.1:8765 ,扫码添加账号本机需要装好 Claude Code 或 Codex。扫码用飞书 App 里的「扫一扫」。
账号、聊天记录、回复方式、agent 和触发规则都在这里管理,保存后立即生效。在线体验
- 不用建机器人。 直接用你自己的飞书账号收发消息。
- 接本地的 agent。 Claude Code 或 Codex 都行,每个会话有自己的上下文。
- 多账号。 飞书和 Lark 账号可以同时在线,同一个账号只会运行一处。
- 数据在本地。 登录凭证和消息都存在
~/.larkx/。
lark auth qr # 扫码登录,Lark 账号加 --region lark
lark listen --agent # 收消息并交给 agent
lark send <chat_id> <text> # 发消息;-m 按 markdown 发,--image、--file 发图片和文件,--mention 真正 @ 人
lark recall <msg_id> # 撤回自己发的消息
lark forward <msg_id> --to <id> # 转发;--merge 合并成一条聊天记录
lark memory add "<内容>" # 长期记忆;lark memory 查看,edit、rm 修改和删除
lark task add --in 30m "<内容>" # 定时任务;也可以用 --at、--daily,lark task 查看
lark history <chat_id> --save # 拉历史消息
lark api <type> '<json>' # 调任意网关接口配置写在 .env,见 .env.example。agent 以免确认模式运行,可以执行任意命令,只对信任的会话开启。
欢迎提交 Issue 和 Pull Request。前端在 webui/,npm run build 输出到 larkx/web/static/。
如果你对爬虫和 AI Agent 感兴趣,可以加入群聊一起讨论~
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