讓你的AI Agent接入電報機器人！

作者：JavaEdge 2024-07-09 14:15:48

萬事萬物都經不起審視，因為世上沒有同樣的成長環境，也沒有同樣的認知水平，更「沒有適用于所有人的解決方案」。

0.數據架構

+-----+
        | TTS |
        +--+--+
           |
           v
     +------------+
     | Server api |
     +-----+------+
           |
     +-----v-----+
     |   Agent   |
     +-----+-----+
       |       |
   +---v---+ +-v------+
   | tools | | memory |
   +-------+ +--------+

從 memory 向上流動到TTS，再向下流動到tools。

1.申請機器人KEY

搜索關注 BotFather，注意有藍標官方認證的，很多假冒，如：

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這個才是正版！

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1.1 新建一個機器人

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1.2 編輯機器人信息

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編輯“關于”信息：

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設置機器人頭像

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行了，直接訪問 bot 吧！

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2.引入telebot包

import telebot
# 之前獲取的 user token
bot = telebot.TeleBot('xxx:xxx')

3.編寫客戶端代碼

@bot.message_handler(commands=['start'])
def start_message(message):
    bot.send_message(message.chat.id, '你好我是JavaEdge，歡迎光臨!')

python tele-qwen.py

啟動項目，對話 bot，即可看到

3.1 指定回復

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3.2 引用&&回復

@bot.message_handler(commands=['start'])
def start_message(message):
    bot.reply_to(message, '你好!')

4.將 bot 關聯到 server 端

即關聯到 chat 接口：

@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def echo_all(message):
    # bot.reply_to(message, message.text)
    try:
        encoded_text = urllib.parse.quote(message.text)
        response = requests.post('http://localhost:8090/chat?query=' + encoded_text, timeout=100)
        if response.status_code == 200:
            ai_say = json.loads(response.text)
            if "msg" in ai_say:
                bot.reply_to(message, ai_say["msg"]["output"])
                audio_path = f"{ai_say['id']}.mp3"
                asyncio.run(check_audio(message, audio_path))
            else:
                bot.reply_to(message, "對不起,我不知道怎么回答你")
    except requests.RequestException as e:
        bot.reply_to(message, "對不起,我不知道怎么回答你")


async def check_audio(message, audio_path):
    while True:
        if os.path.exists(audio_path):
            with open(audio_path, 'rb') as f:
                bot.send_audio(message.chat.id, f)
            os.remove(audio_path)
            break
        else:
            print("waiting")
            await asyncio.sleep(1)


bot.infinity_polling()

這樣就能將 LLM 的回復響應給 tg 用戶：

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參考：

tg api

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責任編輯：武曉燕來源： JavaEdge

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