大模型配合的核心不是把大模型塞进微信而是Eyun API 作为微信侧标准化接口层大模型作为决策层两者在 3 个协同节点对接。本文不讲怎么连接而是讲大模型在每个节点做什么决策。节点 1消息语义决策——大模型当门卫Eyun 的 Webhook 回调收到消息后大模型先做首轮轻量判断是有效用户请求还是闲聊还是广告骚扰按照 Eyun 开发文档的回调规范Webhook 含content消息内容、fromUserName发送者等字段。大模型输出分类valid进入后续流程、chat走闲聊回复、spam直接过滤。大白话大模型先当门卫——看看这条消息是正经事、闲聊还是垃圾再决定要不要往下传。节点 2意图决策——大模型当项目经理有效请求进入后大模型做意图理解 任务拆解输出结构{intent: 查询价格, steps: [{action: query_db}, {action: call_eyun, api: sendText}]}steps里如果有call_eyun类型执行器就调 Eyun 接口落实。大白话大模型当项目经理——用户说一句话拆解成先做 A、再做 B的步骤清单执行器照着干。节点 3回复策略决策——大模型当文案师步骤执行完后大模型再做一轮决策回复格式文本/图片/文件 回复语气正式/亲切/专业。按照 Eyun 开发文档 的规范sendText需要传wId实例 ID、toUser接收人、content内容三个必填参数鉴权用 HTTP Header 带Token。大白话大模型不光想回复什么还决定用什么格式发、用什么语气说。3 节点对比表决策节点大模型做什么Eyun 角色大白话消息语义决策分类有效/闲聊/骚扰提供 Webhook 回调门卫意图决策意图理解 任务拆解提供 RESTful API项目经理回复策略决策格式 语气 内容sendText/sendImage/sendFile文案师落地建议3 个决策节点让大模型从被动生成回复升级到主动参与全流程决策。Eyun API 本身不做决策只做执行器——标准化 RESTful 接口、JSON 参数格式、wId Token 鉴权、Webhook 5 秒超时 3 次重试这些都是大模型可以稳定依赖的基础。实际落地建议先跑通节点 2 节点 3再接节点 1 的消息过滤。遇到 1000/1001/1002/1004 这类 Eyun 错误码优先检查 wId 和 Token 是否匹配。接口规范详见 Eyun 开发文档。
