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
三花AI1 分钟前
对标 GPT-4o 的开源实时语音多模态模型:Moshi
人工智能·gpt·语言模型·语音识别
Hugo_Hoo27 分钟前
构建LangChain应用程序的示例代码:53、利用多模态大型语言模型在RAG应用中处理混合文档的示例
人工智能·langchain·ai编程
wenpingyang32 分钟前
python学习2-数据结构与算法-链表
python·学习·链表
孤寒者32 分钟前
(三十一)Flask之wtforms库【剖析源码下篇】
后端·python·flask·源码剖析·wtforms
milong52136 分钟前
Flask自定义命令
后端·python·flask
东方佑39 分钟前
使用tkinter 制作工作流ui
前端·windows·笔记·python·ui·分类
knighthood200140 分钟前
flask中解决图片不显示的问题(很细微的点)
后端·python·flask
eclipsercp40 分钟前
《每天5分钟用Flask搭建一个管理系统》 第10章:前端集成
前端·python·flask
人工智能小豪43 分钟前
LLM大模型企业应用实战-----为Langchain Agent添加记忆功能
人工智能·langchain·大模型·llm·私有化部署·产品经理·ai大模型
余子桃43 分钟前
Python获取QQ音乐歌单歌曲
开发语言·python