Python WhatsApp Bot: 使用纯Python构建AI驱动的WhatsApp机器人

WhatsApp机器人开发:从零到AI的完整指南

在当今即时通讯盛行的时代,WhatsApp凭借其庞大的用户群体成为了最受欢迎的消息平台之一。随着技术的发展,在消息平台中集成自动化机器人已经成为提升用户交互和参与度的重要手段。本文将指导您如何使用纯Python和Meta Cloud API构建一个功能强大的WhatsApp机器人,并通过集成OpenAI赋予其人工智能能力。

开发环境准备

在开始开发之前,我们需要准备好必要的开发环境:

安装Python 3.6或更高版本。

创建并激活虚拟环境:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # 在Windows上使用 venv\Scripts\activate

安装必要的库:
```
pip install Flask requests
```
选择一个适合的IDE,如PyCharm、Visual Studio Code或Jupyter。

连接WhatsApp API

要开始使用WhatsApp API,您需要:

注册Meta开发者账号。
创建一个业务应用。
在应用中添加WhatsApp功能。
获取API令牌和电话号码ID。

发送第一条消息

使用以下Python代码发送您的第一条WhatsApp消息:

import requests

url = "https://graph.facebook.com/v12.0/YOUR_PHONE_NUMBER_ID/messages"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "messaging_product": "whatsapp",
    "to": "RECIPIENT_PHONE_NUMBER",
    "type": "text",
    "text": { "body": "Hello, World!" }
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

确保替换YOUR_PHONE_NUMBER_ID、YOUR_ACCESS_TOKEN和RECIPIENT_PHONE_NUMBER为实际值。

配置Webhook接收消息

要接收实时消息,您需要设置Webhook:

使用Flask创建一个简单的Web服务器。
使用ngrok将本地服务器暴露到互联网。
在Meta开发者平台配置Webhook URL。

基本的Flask应用示例:

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/webhook', methods=['GET', 'POST'])
def webhook():
    if request.method == 'GET':
        # 处理验证请求
        if request.args.get('hub.verify_token') == 'YOUR_VERIFY_TOKEN':
            return request.args.get('hub.challenge')
        return 'Invalid verification token'
    
    # 处理接收到的消息
    data = request.json
    # 处理消息逻辑...
    return jsonify({"status": "success"})

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

集成AI功能

为机器人添加AI功能,我们可以使用OpenAI的API:

安装OpenAI库: pip install openai
设置OpenAI API密钥。
创建一个函数来生成AI响应:

import openai

openai.api_key = 'YOUR_OPENAI_API_KEY'

def generate_ai_response(message):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=message,
        max_tokens=150
    )
    return response.choices[0].text.strip()

将此函数集成到您的Webhook处理逻辑中,即可实现AI驱动的回复。