企业微信二次开发新玩法:用API接口打造会执行任务的智能机器人
最近做的企微二开要求机器人不只是聊天——客户说帮我查下张三的订单然后通知销售机器人要能拆解成多个任务、分别调接口执行、把结果汇总回客户。和之前聊的大模型工具接入不同那篇重点是工具注册和调用循环这篇重点是任务拆解→多接口协同执行→结果汇总回写的完整闭环。把调了哪些接口记下来。Eyun 平台开放的企微 API统一 POSTJSON鉴权用 App Token 加 appidAuthorization: Bearer eyk_xxxx路径{BASE_URL}/wx-api/api/模块/动作响应封套{code, data, detail, message, time}code 为 0 成功。任务拆解AI 拆成多个步骤客户说一句复杂的话AI 先拆解成多个执行步骤def decompose_task(user_msg, context): prompt f 用户请求{user_msg} 可用工具query_customer, query_order, send_message, update_label, create_ticket 请拆解成具体执行步骤每步调一个工具。 steps llm.plan(prompt) return stepsAI 返回步骤列表每步指定调哪个工具、传什么参数。比如查张三订单通知销售拆成query_customer(张三) 拿到客户 uinquery_order(uin) 拿到订单send_message(销售 uin, 订单信息) 通知销售步骤执行调企微接口每个步骤对应一次企微接口调用。步骤间有依赖——后一步要用前一步的结果import requests BASE https://api.eyun.com HEADERS {Authorization: Bearer eyk_xxxx, Content-Type: application/json} def execute_steps(appid, steps, context): results {} for step in steps: tool step[tool] args fill_args(step[args], results) # 用前一步结果填参数 if tool query_customer: results[step[id]] query_customer(appid, args[keyword]) elif tool query_order: results[step[id]] query_order(appid, args[uin]) elif tool send_message: results[step[id]] send_message(appid, args[to], args[content]) elif tool update_label: results[step[id]] update_label(appid, args[uin], args[labels]) return results def fill_args(arg_template, results): # 把 $step1.uin 这种引用替换成实际值 for key, val in arg_template.items(): if isinstance(val, str) and val.startswith($): parts val[1:].split(.) step_id parts[0] field parts[1] arg_template[key] results[step_id][field] return arg_templatefill_args处理步骤间依赖——第二步的参数引用第一步的结果。查客户调联系人接口def query_customer(appid, keyword): if keyword.isdigit() and len(keyword) 11: resp requests.post( f{BASE}/wx-api/api/contact/phoneNumberSearch, headersHEADERS, json{appid: appid, phone: keyword} ) else: resp requests.post( f{BASE}/wx-api/api/contact/search, headersHEADERS, json{appid: appid, keyword: keyword} ) data resp.json()[data] return {uin: data.get(uin), name: data.get(nickName, )}通知销售调消息接口def send_message(appid, to_uin, content): resp requests.post( f{BASE}/wx-api/api/message/sendText, headersHEADERS, json{appid: appid, to: to_uin, content: content} ) return resp.json()[code] 0打标签调标签接口def update_label(appid, uin, labels): resp requests.post( f{BASE}/wx-api/api/label/updateLabel, headersHEADERS, json{appid: appid, uin: uin, labels: labels} ) return resp.json()[code] 0结果汇总AI 组织回复所有步骤执行完AI 把结果汇总成自然语言回客户def summarize_and_reply(appid, from_uin, user_msg, results): summary llm.summarize(user_msg, results) requests.post( f{BASE}/wx-api/api/message/sendText, headersHEADERS, json{appid: appid, to: from_uin, content: summary} )AI 拿到所有步骤的结果生成已查到张三的订单 SO-123金额 300 元已通知销售王五这种汇总回复。不汇总客户只看到最后一步的结果不知道前面查了什么。完整闭环def handle_complex_task(appid, from_uin, content): # 1. 拆解任务 steps decompose_task(content, {}) # 2. 执行步骤 results execute_steps(appid, steps, {}) # 3. 汇总回复 summarize_and_reply(appid, from_uin, content, results)客户一句话进来拆解、执行、汇总、回复整个闭环调多个企微接口。关于消息和联系人接口在Eyun 企业微信 API 平台有说明。执行失败的兜底某步失败要兜底——不能整条链崩def execute_steps_safe(appid, steps, context): results {} for step in steps: try: results[step[id]] execute_step(appid, step, results) except Exception as e: results[step[id]] {error: str(e)} if step.get(required, True): # 关键步骤失败终止并回复 break return results关键步骤失败终止并回复客户查询失败非关键步骤失败继续执行后续。不做兜底一步失败全链崩客户等半天没回复。写在最后会执行任务的智能机器人这套东西本质是把企微多个接口用任务拆解串起来——AI 拆解任务、按步骤调 phoneNumberSearch/sendText/updateLabel 等接口、步骤间传结果、汇总回复。把任务拆解做对、步骤依赖处理好、失败兜底做实机器人真正能执行复杂任务——而不是只会一问一答。

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