用python写一个AI Agent对接企业微信上下游协同的案例

要实现一个AI Agent对接企业微信上下游协同,我们可以使用Python编写一个企业微信机器人,用于接收和处理来自企业微信的消息。在此示例中,我们将使用`wechatpy`库来实现企业微信机器人,并使用`requests`库实现与上下游系统的通信。

首先,确保安装了`wechatpy`和`requests`库:

```bash pip install wechatpy requests ```

接下来,编写一个简单的企业微信机器人:

```python import os from wechatpy import WeChatRobot from wechatpy.utils import check_signature from requests import request

企业微信机器人配置 corp_id = 'your_corp_id' secret = 'your_secret' token = 'your_token'

创建企业微信机器人实例 robot = WeChatRobot(corp_id, secret, token)

处理消息 def handle_message(message):

提取消息内容 content = message.get('content', '')

根据内容执行相应操作 if content.startswith('查询'): # 发送查询请求 url = 'https://your_upstream_system_api/search' params = {'keyword': content[2:], 'corp_id': corp_id} response = request('GET', url, params=params) result = response.json()

发送回复消息 reply_message = '查询结果:' + result['result_message'] robot.send_private_msg(message['user_id'], reply_message) elif content.startswith('提交'):

发送提交请求 url = 'https://your_downstream_system_api/submit' params = {'corp_id': corp_id, 'data': message['form_data']} response = request('POST', url, json=params) result = response.json() # 发送回复消息 reply_message = '提交结果:' + result['result_message'] robot.send_private_msg(message['user_id'], reply_message)

验证请求签名 def check_signature(signature, timestamp, nonce): return check_signature(corp_id, secret, token, signature, timestamp, nonce)

接收企业微信消息 def receive_message(message): if message['message_type'] == 'private': # 处理私人消息 handle_message(message)

启动企业微信机器人 robot.start()

示例:模拟发送消息 send_message = {'user_id': '123', 'content': '查询产品信息'} robot.send_private_msg(send_message['user_id'], send_message['content']) ```

请注意,您需要将`your_corp_id`、`your_secret`、`your_token`以及上下游系统API的地址替换为实际值。此外,本示例仅作为演示,实际应用中可能需要根据具体需求进行扩展和优化。 在此示例中,我们创建了一个简单的企业微信机器人,能够接收和处理来自企业微信的消息。当收到查询或提交消息时,机器人会分别发送请求至上下游系统API,并将回复结果发送给用户。这样,我们就实现了一个AI Agent对接企业微信上下游协同的案例。

相关推荐
Victory_orsh11 分钟前
“自然搞懂”深度学习系列(基于Pytorch架构)——03渐入佳境
人工智能·pytorch·深度学习
Fuly102422 分钟前
AI 大模型应用中的图像,视频,音频的处理
人工智能·音视频
掘金安东尼32 分钟前
Cursor 2.0 转向多智能体 AI 编程,并发布 Composer 模型
人工智能
Small___ming32 分钟前
【人工智能数学基础】如何理解方差与协方差?
人工智能·概率论
程序员皮皮林33 分钟前
Java 25 正式发布:更简洁、更高效、更现代!
java·开发语言·python
好家伙VCC35 分钟前
**发散创新:AI绘画编程探索与实践**随着人工智能技术的飞速发展,AI绘
java·人工智能·python·ai作画
兔兔爱学习兔兔爱学习37 分钟前
2025年语音识别(ASR)与语音合成(TTS)技术趋势分析对比
人工智能·语音识别
中杯可乐多加冰43 分钟前
服务编排搭建案例详解|基于smardaten实现协同办公平台复杂交互
人工智能·低代码
AndrewHZ1 小时前
【图像处理基石】图像匹配技术:从原理到实践,OpenCV实现与进阶方向
图像处理·人工智能·opencv·图像匹配·算法原理
有点笨的蛋1 小时前
从零构建你的 AIGC 后端:pnpm + dotenv + OpenAI SDK 的现代工程实践
人工智能·node.js