0.引言
2026年,AI Agent迎来关键性跃迁------从"被动等待指令"到"主动嵌入办公场景",飞书作为国内企业协作的核心阵地,成为AI落地的主战场,却有太多开发者被三大难题困住:想搭定制化办公机器人,要么被云端模型的高token成本劝退,要么担心核心数据出域的合规风险,要么卡在复杂的环境配置与权限调试上。MemU Bot的出现,为这一困境提供了另一种解题思路。
这款基于memU记忆框架的AI助手,主打本地优先 架构------数据全程本地存储,网络请求仅限LLM推理阶段;通过结构化知识图谱实现跨会话记忆,避免重复携带大量上下文;安装流程相对简洁,原生适配飞书生态,支持Skills扩展与MCP工具调用。与追求"全能执行"的OpenClaw不同,MemU Bot更偏向轻量化助理定位,适合对数据隐私敏感、希望快速落地飞书场景的用户。
本文基于实际部署体验,客观记录搭建飞书AI办公机器人的流程,既不回避安装过程中的配置细节,也不夸大其能力边界,带你低成本、高效率落地一款真正能用、好用的办公AI分身。
1.memU bot对接飞书
电脑最好先安装好Node.js、npmm和ollama
打开https://open.feishu.cn/app,登录后点击创建企业自建应用

简单填写你的应用名称和应用描述,点击创建

点击凭证与基础信息,复制你的APP ID和APP Secret

打开https://memu.bot/#quickstart,根据你的电脑系统选择版本下载安装

安装好点击设置,再点击平台,下拉找到飞书

记得点击保存

回到飞书,点击应用能力,再点击机器人中的"添加"按钮

点击权限管理,再点击开通权限,输入如下7个权限,以"以应用的身份发消息"为例,点击打勾框,确认7个权限允许后(缺少任何一个都会导致功能异常),点击确认开通权限
在开通权限的搜索框中,可以依次搜索并选中以下 7 个权限:
1)管理应用自身资源
2)获取通讯录基本信息
3)通过手机号或邮箱获取用户 ID
4)获取群组信息
5)获取与发送单聊、群组消息
6)读取用户发给机器人的单聊消息
7)以应用的身份发消息

点击确认


点击创建版本

输入版本号,填写更新说明

对于企业版飞书可能有"对外共享"按钮
如果公司账号,勾选了这个之后,需要管理员审核通过。
如果个人使用,建议先不开,不用审核直接可用。
点击保存,然后点击确认发布


过几秒就显示已发布,这说明配置飞书完成,没有的话刷新页面

回到memU bot,点击飞书,再点击启动

点击"事件与回调"按钮,再点击订阅方式的编辑按钮

选择长连接,点击保存

点击添加事件

依次搜索四个事件并添加:1)用户进入与机器人的会话 2)解散群 3)机器人进群 4)接收消息



再次打开memU bot,点击设置,再点击安全,并点击生成安全码按钮


打开飞书,点击打开应用


发现没有对话框,点击创建版本

填写版本号和更新说明,再次点击保存,并点击确认发布


打开飞书,点击打开应用

出现聊天框了

再次打开memU bot生成安全码

打开飞书,发送/bind 安全码 激活成功

回到memU bot,点击设置,再点击通用,LLM供应商可根据需要选择云端模型api(目前只支持Claude、Zenmux和MiniMax)或本地ollama(即Custom Provider),填写API地址,API key可以填ollama,模型名称是你在ollama已安装的模型的名称Name任意一个,点击保存

测试效果,回复是和图片相关,但看起来比较生硬,像思考过程,可能是memU bot内置模板的问题或模型太小?

2.memU bot配置MCP
打开https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@amap/amap-maps,准备配置高德地图mcp,点击stdio

填写你的api,点击连接


打开memU bot,点击添加MCP服务器

填写对应配置及高德地图的密钥,点击添加mcp服务器

过一会显示出工具的数量,这说明在memU bot配置成功高德地图的mcp服务

同样打开https://www.modelscope.cn/mcp/servers/antvis/mcp-server-chart配置可视化图表mcp

过一会显示出工具的数量,这说明在memU bot配置成功可视化图表的mcp服务

为了方便快速看效果,后面改用云端模型API测试效果
机器人没找到高德工具mcp


终端测试npx @amap/amap-maps-mcp-server -y命令,确认不是命令本身的问题,应该是memU bot的bug?

尝试搜索,发现使用内置浏览器mcp缺失浏览器



让ai调查近期热门商品情况,生成可视化图表
ai默认采用有头模式打开Chrome浏览器


发现来源是网上的ai生成,让它核实



验证结果,可以发现ai是被提到商品的文字顺序误导了,没有读图片,所以产生了部分错误,但这是可以理解的,而且这个过程ai做到了飞书上的互动、安装浏览器、联网搜索和生成图像,已经基本达成目的。如需要提高效果,可以换更智能的模型或加入ocr识别图片类的skills/mcp

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参考: