让你的AI Agent接入电报机器人！-51CTO.COM

0.数据架构

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

从 memory 向上流动到TTS，再向下流动到tools。

1.申请机器人KEY

搜索关注 BotFather，注意有蓝标官方认证的，很多假冒，如：

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这个才是正版！

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1.1 新建一个机器人

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1.2 编辑机器人信息

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编辑“关于”信息：

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设置机器人头像

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行了，直接访问 bot 吧！

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2.引入telebot包

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

3.编写客户端代码

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

python tele-qwen.py

启动项目，对话 bot，即可看到

3.1 指定回复

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3.2 引用&&回复

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

4.将 bot 关联到 server 端

即关联到 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, "对不起,我不知道怎么回答你")
    except requests.RequestException as e:
        bot.reply_to(message, "对不起,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()

这样就能将 LLM 的回复响应给 tg 用户：

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参考：

tg api

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