телеграм бот примеры кода

Простой Telegram-бот на Python за 30 минут

На Хабре, да и не только, про ботов рассказано уже так много, что даже слишком. Но заинтересовавшись пару недель назад данной темой, найти нормальный материал у меня так и не вышло: все статьи были либо для совсем чайников и ограничивались отправкой сообщения в ответ на сообщение пользователя, либо были неактуальны. Это и подтолкнуло меня на написание статьи, которая бы объяснила такому же новичку, как я, как написать и запустить более-менее осмысленного бота (с возможностью расширения функциональности).

Часть 1: Регистрация бота

Самая простая и описанная часть. Очень коротко: нужно найти бота @BotFather, написать ему /start, или /newbot, заполнить поля, которые он спросит (название бота и его короткое имя), и получить сообщение с токеном бота и ссылкой на документацию. Токен нужно сохранить, желательно надёжно, так как это единственный ключ для авторизации бота и взаимодействия с ним.

Часть 2: Подготовка к написанию кода

Как уже было сказано в заголовке, писать бота мы будем на Python’е. В данной статье будет описана работа с библиотекой PyTelegramBotAPI (Telebot). Если у вас не установлен Python, то сперва нужно сделать это: в терминале Linux нужно ввести

После, в терминале Linux, или командной строке Windows вводим

Теперь все готово для написания кода.

Часть 3: Получаем сообщения и говорим «Привет»

Небольшое отступление. Телеграмм умеет сообщать боту о действиях пользователя двумя способами: через ответ на запрос сервера (Long Poll), и через Webhook, когда сервер Телеграмма сам присылает сообщение о том, что кто-то написал боту. Второй способ явно выглядит лучше, но требует выделенного IP-адреса, и установленного SSL на сервере. В этой статье я хочу рассказать о написании бота, а не настройке сервера, поэтому пользоваться мы будем Long Poll’ом.

Открывайте ваш любимый текстовый редактор, и давайте писать код бота!

Первое, что нужно сделать это импортировать нашу библиотеку и подключить токен бота:

Теперь объявим метод для получения текстовых сообщений:

В этом участке кода мы объявили слушателя для текстовых сообщений и метод их обработки. Поле content_types может принимать разные значения, и не только одно, например

Будет реагировать на текстовые сообщения, документы и аудио. Более подробно можно почитать в официальной документации

Теперь добавим в наш метод немного функционала: если пользователь напишет нам «Привет», то скажем ему «Привет, чем я могу помочь?», а если нам напишут команду «/help», то скажем пользователю написать «Привет»:

Данный участок кода не требует комментариев, как мне кажется. Теперь нужно добавить в наш код только одну строчку (вне всех методов).

Теперь наш бот будет постоянно спрашивать у сервера Телеграмма «Мне кто-нибудь написал?», и если мы напишем нашему боту, то Телеграмм передаст ему наше сообщение. Сохраняем весь файл, и пишем в консоли

Где bot.py – имя нашего файла.

Теперь можно написать боту и посмотреть на результат:

Часть 4: Кнопки и ветки сообщений

Отправлять сообщения это несомненно весело, но ещё веселее вести с пользователем диалог: задавать ему вопросы и получать на них ответы. Допустим, теперь наш бот будет спрашивать у пользователя по очереди его имя, фамилию и возраст. Для этого мы будем использовать метод register_next_step_handler бота:

И так, данные пользователя мы записали. В этом примере показан очень упрощённый пример, по хорошему, хранить промежуточные данные и состояния пользователя нужно в БД, но мы сегодня работаем с ботом, а не с базами данных. Последний штрих – запросим у пользователей подтверждение того, что все введено верно, да не просто так, а с кнопками! Для этого немного отредактируем код метода get_age

И теперь наш бот отправляет клавиатуру, но если на нее нажать, то ничего не произойдёт. Потому что мы не написали метод-обработчик. Давайте напишем:

Остаётся только дописать в начало файла одну строку:

Вот и всё, сохраняем и запускаем нашего бота:

Источник

Пишем диалоговые Telegram-боты на Питоне

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

Как зачать бота?

На этот вопрос лучше всего отвечает официальная документация. Выглядит процесс примерно так:

Просто, не правда ли? (Будьте благоразумны и не занимайте хорошие никнеймы без убедительной причины!)

Самый простой бот

Сперва глянем в туториал нашего базового пакета, чтобы понять, с чего начинается простенький бот. Следующий код

создаёт бота, который сухо отвечает «Здравствуйте.» при нажатии на кнопку Start (или ручном вводе команды /start ) и многозначительно молчит при любых последующих действиях с вашей стороны.

(За дальнейшими подробностями с чистой совестью отсылаю к документации python-telegram-bot.)

Нагруженные этим теоретическим минимумом, мы можем наконец подумать, как нам писать своего нетривиального бота. Для начала давайте вернёмся к постановке задачи. Под диалоговым ботом я подразумеваю бота, который главным образом ведёт обычный текстовый диалог с пользователем — с вопросами, ответами, нелинейным сюжетом, разочаровывающими концовками и всем в таком духе (играли в «Бесконечное лето»?) Напротив, не попадают в сферу наших текущих интересов боты, разным образом расширяющие функционал Telegram (вроде бота для лайков); соответственно, мы опустим добавление всяких плюшек вроде инлайнового режима, игр, обновления элементов управления на лету и всего такого прочего.

50 оттенков yield

Куда менее известными навыками слова yield являются способности… возвращать значения и бросать исключения! Да-да, если мы напишем:

Но и это ещё не всё. Начиная с Python 3.3, генераторы умеют делегировать выполнение друг другу с помощью конструкции yield from : вместо

она позволяет нам писать

А ещё yield from тоже умеет возвращать значение: для этого функциям-генераторам вернули право на нетривиальный (то есть возвращающий что-то, а не просто заканчивающий выполнение) return :

К чему я всё это? Ах да. Эти фокусы, вместе взятые, позволят нам легко и естественно писать наших диалоговых ботов.

Пишем обёртку

Итак, пусть диалог с каждым пользователем ведётся генератором. yield будет выдавать наружу сообщение, которое надо отправить пользователю, и возвращать внутрь его ответ (как только он появится). Давайте напишем простенький класс, который умеет это делать.

Что ж, осталось сочинить диалог, который мы будем отыгрывать! Давайте поговорим о Питоне.

И это работает! Результат выглядит примерно так:

Добавляем разметку

Боты в Telegram сильны тем, что могут кидаться в своих пользователей HTML- и Markdown-разметкой; эту возможность обойти стороной нам было бы непозволительно. Чтобы понять, как послать сообщение с разметкой, давайте взглянем на описание функции Bot.sendMessage :

Теперь отправка сообщений будет выглядеть так:

Для демонстрации давайте модифицируем ask_yes_or_no() :

Добавляем кнопки

Единственное, чего нам не хватает и что могло бы вполне себе пригодиться при написании диалоговых ботов — клавиатура с выбором вариантов ответа. Для создания клавиатуры нам достаточно добавить в Message.options ключ reply_markup ; но давайте постараемся максимально упростить и абстрагировать наш код внутри генераторов. Здесь напрашивается решение попроще. Пусть, например, yield выдаёт не один объект, а сразу несколько; если среди них есть список или список списков со строками, например:

, то мы считаем, что это кнопки клавиатуры, и хотим получить примерно следующий результат:

_send_answer() тогда преобразуется в нечто такое:

В качестве демонстрации поменяем ask_yes_or_no() и discuss_bad_python() :

Заключение

Генераторы в Питоне — мощный инструмент, и использование его в нужных ситуациях позволяет значительно сокращать и упрощать код. Посмотрите, как красиво мы, например, вынесли вопрос «да или нет» в отдельную функцию, притом оставив за ним право проводить дополнительное общение с пользователем. Так же мы могли бы вынести в отдельную функцию и вопрошание имени, и научить его уточнять у пользователя, верно ли мы его поняли, и так далее, и тому подобное. Генераторы сами хранят за нас состояние диалога, и сами умеют продолжать его с требуемого момента. Всё для нас!

Надеюсь, эта статья была кому-то полезной. Как водится, не стесняйтесь сообщать обо всех опечатках, орфографических и грамматических ошибках в личку. Весь код к статье лежит в репозитории на Github (ветка habrahabr-316666 ). На бота ссылку не дам и живым его держать, конечно, ближайшее время не буду, иначе хабраэффект накроет его вместе с моим компьютером. Успехов в создании своих диалоговых ботов 😉

Источник

Создание и хостинг телеграм бота. От А до Я

Привет, хабрчане! Какой бы заезженной не была тема создания телеграм бота на python3, я не нашёл инструкций, где показан путь от первой строчки кода до деплоинга бота (по крайней мере все методы, что я видел, немного устарели). В этой статье я хочу показать процесс создания бота от написания BotFather-у до деплоинга бота на Heroku.

Статья получилась длинной, советую пробежаться глазами по содержанию и кликнуть по интересующему вас пункту.

P.S. Пишите если нужна статья по созданию более сложного бота, т.е. с вебхуками, БД с настройками юзеров и т.д.

BotFather

Для начала нам надо зарегистрировать нашего бота в Telegram. Для этого:

В поиске вбиваем @BotFather и переходим в диалог с Отцом Ботов.

Пишем /newbot. Указываем имя бота (то, что отображается в диалогах). Указываем его логин, по которому его можно булет найти.

P.S. Оно должно заканчиваться на Bot/bot

Вот. Нам дали API ключ и ссылку на бота. Желательно сохранить API ключ и перейти в диалог с ботом, чтобы потом не копаться в переписке с BotFather

Дальше добавим ему пару команд: пропишем /setcommands и одним сообщением, т.к. /setcommands не добавляет команды, а задаёт их с нуля, пошлём ему команды.

На этом работа с BotFather закончилась, перейдём к следующей части.

Установка и настройка pipenv. Первый запуск.

Для начала создадим файл, в котором будет основной код бота bot.py. Если бот большой, то сразу создавайте файлы, куда вы вынесете функции, классы и т.д, иначе читаемость кода стремится к нулю. Я добавлю parser.py

Установим pipenv, если его конечно ещё нет.

Установим pipenv в папку проекта.

Установим интересующие нас библиотеки. Я буду работать с PyTelegramBotAPI. Также для парсинга добавим BeautifulSoup4.

Начинаем писать код!

Открываем bot.py, импортируем библиотеки и создаём главные переменные.

Запустим бота. Посмотри наличие ошибок.

Если ошибок не появилось, то продолжим.

Хэндлеры. Отвечаем на команды и сообщения

Пришло время научить бота отвечать нам. Возможно даже сделать его ответы полезными.

Основы взаимодействия. Ответ на команды

Для взаимодействия с пользователем, т.е. для ответа на его команды и сообщения используются хэндлеры.

Начнём с самого простого: ответим на команды /start и /go

Сейчас разберёмся что это и как это работает. Передаём в message_handler параметр commands равный массиву со строками — командами, на которые он будет отвечать описанным ниже образом. (На все эти команды он ответит одинаково). Далее используем send_message, в него записываем id чата (его можно достать из message.chat.id), в который отправить сообщение и, собственно, само сообщение. Нельзя забыть написать bot.polling() в конце кода, иначе бот сразу же выключиться. Почему так мы узнаем позже.

Теперь можно запустить бота и написать ему /start или /go и он ответит.

P.S. Сообщение может быть не только строкой, а, в принципе, чем угодно.

Это json объект, хранящий информацию об отправителе, чате, и самом сообщении.

Основы взаимодействия. Ответ на текстовые сообщения.

Теперь обработаем текстовые сообщения бота. Самое важное что нам нужно знать это то, что текст сообщения храниться в message.text и то, что, чтобы обрабатывать текст в message_handler нужно передавать content_types=[‘text’].

Добавим вот такой код.

Тут мы довабили пару переменных: вынесли текст сообщения (в нижнем регистре, чтобы не было лишних проблем с теми кто пишет капсом, заборчиком и т.д.) в переменную text, вынесли message.chat.id в отдельную переменную, чтобы каждый раз не обращаться к message. Также мы построили небольшое ветвление, для ответа на определённые сообщения, а также ответ на случай непонятного боту сообщения.

Основы взаимодействия. Ответ на картинки, документы, аудио и прочие.

Для ответа на картинки, стикеры, документы, аудио и т.д. нужно всего лишь поменять content_types=[‘text’].

Рассмотрим пример с картинкой, добавив этот код.

text, audio, document, photo, sticker, video, video_note, voice, location, contact, new_chat_members, left_chat_member, new_chat_title, new_chat_photo, delete_chat_photo, group_chat_created, supergroup_chat_created, channel_chat_created, migrate_to_chat_id, migrate_from_chat_id, pinned_message

Строим цепочку ответов.

Пришло время закончить с элементарными действиями и начать что-то серьёзное. Попробуем построить цепочку ответов. Для этого нам понадобиться register_next_step_handler(). Создадим простой пример, на котором и разберёмся как работает register_next_step_handler().

И так, в первой функции добавился bot.register_next_step_handler(msg, askAge), в него мы передаём сообщение, которые хотим послать, и следующий щаг, к которому перейти после ответа пользователя.

Во второй функции всё поинтересней, здесь идёт проверка ввёл ли пользователь число, и, если нет, то функция рекурсивно вызывает сама себя, с сообщением «Возраст должен быть числом, введите ещё раз.». Если пользователь ввёл всё верно, то он получает ответ.

Но, есть тут проблема. Можно повторно вызвать команду /go или /start, и начнётся бардак.

Пофиксить это несложно, добавим переменную для проверки состояния выполнения скрипта.

С построением простых цепочек мы разобрались, пойдём дальше.

Добавляем парсер в цепочку.

Для начала нужен сам парсер. Обратим внимание на то, что во вкладках «Лучшее» и «Всё подряд» есть дополнительные фильтры: сутки, неделя, месяц и ≥10, ≥25, ≥50, ≥100 соответственно.
Парсер конечно можно написать и в 1 функцию, но я разобью на 2, так будет проще читать код.

По итогу парсер возвращает нам строку с заголовками статей, основываясь на наших запросах.
Пробуем, используя полученные знания, написать бота связанного с парсером. Я решил создать отдельный класс (это скорее всего неправильный метод, но это уже относится к питону, а не к основной теме статьи), и в объекте этого класса хранить изменяемые данные.

Теория. Методы взаимодействия с ботом.

Мы используем long polling для получения данных о сообщениях от бота.

Есть же вариант использовать в корне другой метод — вебхуки. Так бот сам будет отправлять нам данные о получении сообщения и т.д. Но этот метод сложнее в настройке, и, для простого показательного бота я решил его не использовать.

Также в дополнительных материалах будут ссылки на всё, что использовалось и о чём говорилось.

Маркапы. Добавляем клавиатуры для быстрого ответа.

Наконец основной код дописан. Теперь можно передохнуть и написать маркапы. Я думаю вы неоднократно видели их, но всё же, приложу скриншот. [SCREENSHOT]

Я выведу маркапы в отдельный файл — markups.py.

В параметры маркапа указываем ширину строки и изменение размеров кнопок, иначе они огромны.

Применим полученные знания к нашему боту.

Ура! С кодом впринципе разобрались. Теперь самое важное — деплоинг бота не хероку.

Деплоим бота на Heroku.

Для начала надо зарегистрироваться на Хероку и на Гитхабе.

Теперь создаём репозиторий на гитхабе. (нажмите плюсик слева от вашего аватара)
Сейчас нам нужен Procfile (Procfile.windows для windows). Создаём его и записываем в него bot: python3 bot.py

Теперь удаляем TOKEN из bot.py, здесь он не нужен, ведь мы будем загружать этот файл на гитхаб. Через тот же терминале, что использовали для запуска бота, заливаем файлы на гитхаб. (Предворительно удалите папку __pycache__).

Гит просит логин и пароль, спокойно вводим и преступаем к деплоингу бота на хероку. Пишем всё в том же терминале.

Теперь возвращаем TOKEN в bot.py, здесь он нужен, ведь мы будем загружать этот файл на хероку.

Поздравляю!

Работа окончена, бот работает удалённо.

Ссылки

Заключение

Если кому-то было интересно, то цель написания статьи выполнена. Если кому-то хочется увидеть статью про более сложного бота (с вебхуками, подключенной БД с настройками пользователей и т.д.) — пишите.

Источник

Пишем простого чат-бота для Telegram на PHP

Шукюров Заур, разработчик @KinomanBot и @GaidarForum_bot, написал руководство по созданию простого чат-бота на PHP.

24 июня 2015 года разработчики Telegram открыли платформу для создания ботов (программ, которые выполняют определенные действия по заданному алгоритму).

За полтора года работы платформы набралось много интересных чат-ботов, решающих множество проблем и позволяющих с пользой провести время в мессенджере.

Шаг 1: регистрация бота у @BotFather

Прежде чем начать писать код, нового бота нужно зарегистрировать у «папы всех ботов» — @BotFather, чтобы получить токен (ключ) для работы с Telegram API.

Регистрация проходит в 5 простых этапов:

1) Открываете чат с @BotFather;
2) Вводите или выбираете из списка команду /newbot;
3) Отправляете желаемое название для бота;
4) Пишете юзернейм бота, по которому его будут находить через поиск. Обязательно на конце вашего юзернейма должно быть слово «bot» или «_bot». Например, NetologyRSSbot;
5) По желанию можно сразу настроить полное или краткое описание, список команд и аватарку.

По итогу регистрации получаем наш токен — 375466075:AAEARK0r2nXjB67JiB35JCXXhKEyT42Px8s.
Будьте осторожны: никогда и никому не показывайте токен, иначе ваш бот может быть скомпрометирован. Если по несчастливой случайности кто-то нехороший все-таки узнал ваш токен, то заменить его можно всё в том же @BotFather, нажав на кнопку «Revoke current token» в разделе «API Token».

Шаг 2: выбираем способ обработки запросов

Исходя из официальной документации, Telegram API основан на простых HTTP-запросах. Существует всего два различных способа обрабатывать запросы, которые пользователи будут посылать боту:

1) проверять «вручную», используя «Long Polling»;
2) доверить всё Telegram, поставив «Webhook». В этом случае любой запрос от пользователя Telegram сам будет посылать нам на сервер.

Мы остановимся на втором варианте, но у него есть ограничение: у вас на сайте обязательно должен быть установлен SSL-сертификат, чтобы все запросы проходили через безопасный протокол HTTPS. Самоподписанные и бесплатные сертификаты «Let’s Encrypt», которые поддерживает большинство хостингов, также подходят.

Пример настройки самоподписанного сертификата из официальной документации Telegram.

Шаг 3: пишем код

Писать код бота будем на PHP, но чтобы не изобретать заново колесо, воспользуемся уже готовой и очень удобной библиотекой.

Открыв в браузере эту ссылку, должен прийти JSON-ответ со значением «Webhook was set», что будет означать, что вебхук установлен, и теперь все запросы от пользователей будут присылаться по адресу файла-обработчика.

Переходим к самому главному — обработке этих самых запросов и написанию функционала бота.

Ниже представлен полный листинг файла-обработчика:

Разберем всё по порядку.

1. Сначала мы подключаем скачанную библиотеку, указав путь (лучше полный) до файла автозагрузчика.

2. Создаем экземпляр класса в переменной $telegram и передаем в него наш токен.

В переменной $result получаем информацию о сообщении, которое пришлет нам Telegram.

3. Затем определяем главные переменные: текстовое сообщение, уникальный идентификатор пользователя и его юзернейм. Если предстоит работа с БД, то не забывайте про фильтрацию (или лучше используйте PDO).

4. Создаем нашу клавиатуру, состоящую из трех кнопок.

5. Теперь, когда мы обозначили все переменные, можно перейти к обработке полученного сообщения. Для этого можно использовать конструкцию switch-case либо if-else. Так как принципиальной разницы между ними нет, остановимся на втором варианте, как наиболее привычном.

В самом начале проверяем, заполнена ли переменная $text и является ли сообщение пользователя текстовым.

Если нет, то отправляем пользователю с помощью метода sendMessage сообщение с просьбой ввести текстовое сообщение.

6. Рассмотрим вариант, когда пользователь прислал сообщение с командами /start или /help

В этом случае помимо текста из переменной $reply будет подгружаться клавиатура, состоящая из трёх кнопок: «Последние статьи», «Картинка» и «Гифка».

Реализуется это с помощью метода replyKeyboardMarkup, параметрами которого являются:

8. Для отправки картинки используется метод sendPhoto, для отправки гифки – sendDocument. В обоих случаях Telegram позволяет передавать прямую ссылку на файл, что безусловно очень удобно, но не так быстро, как если бы мы передавали file_id уже отправленной на сервера Telegram картинки или гифки.

9. Для получения последних статей используется простой парсинг RSS ленты Нетологии при помощи встроенной в PHP функции simplexml_load_file.

В параметрах метода sendMessage можно заметить два новых значения:

10. В качестве смайла (стрелка вправо) используются символы \xE2\x9E\xA1. Список всех смайлов в таком виде можно найти на специальном сайте.

11. После того, как вы протестируете бота и будете уверены в его работоспособности, можно отправлять его на всеобщее обозрение.

Благодаря удобному API, боты Telegram могут стать хорошей платформой для автоматизации рутинных действий, настройки уведомлений, удобному и быстрому получению информации и созданию игр.

Бесплатными площадками для продвижения могут послужить каталоги ботов Telegram Bot Store, TeleChappy или 50bots.

А анализировать активность пользователей можно с помощью бесплатного инструмента для аналитики ботов от Яндекса — Botan.

Источник

Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python

Сегодня мне в голову пришла мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Сейчас сделать это совсем легко, поэтому, недолго думая, я принялся к написанию кода.
Языком я выбрал Python, т.к. на нём легче всего работать с подобного рода приложениями.

Итак, для создания Telegram чат-бота с ИИ нам потребуется:

1. API Telegram. В качестве обёртки я взял проверенную библиотеку python-telegram-bot

2. API ИИ. Выбрал я продукт от Google, а именно Dialogflow. Он предоставляет довольно-таки неплохое бесплатное API. Обёртка Dialogflow для Python

Шаг 1. Создаём бота в Telegram

Придумываем имя нашему боту и пишем @botfather. После создания бота нам придёт API токен, который желательно бы где-то сохранить, т.к. в дальнейшем он нам понадобится.

Шаг 2. Пишем основу бота

Создаём папку Bot, в которой потом создаём файл bot.py. Здесь будет код нашего бота.
Открываем консоль и переходим в директорию с файлом, устанавливаем python-telegram-bot.

После установки мы уже можем написать «основу», которая пока что будет просто отвечать однотипными сообщениями. Импортируем необходимые модули и прописываем наш токен API:

Далее напишем 2 обработчика команд. Это callback-функции, которые будут вызываться тогда, когда будет получено обновление. Напишем две таких функции для команды /start и для обычного любого текстового сообщения. В качестве аргументов туда передаются два параметра: bot и update. Bot содержит необходимые методы для взаимодействия с API, а update содержит данные о пришедшем сообщении.

Теперь осталось лишь присвоить уведомлениям эти обработчики и начать поиск обновлений.
Делается это очень просто:

Итого, полная основа скрипта выглядит вот так:

Теперь мы можем проверить работоспособность нашего нового бота. Вставляем на 2 строке наш API токен, сохраняем изменения, переносимся в консоль и запускаем бота:

После запуска пишем ему. Если всё настроено правильно, то Вы увидите вот это:

Основа бота написана, приступаем к следующему шагу!
P.s. не забывайте выключить бота, для этого вернитесь в консоль и нажмите Ctrl + C, подождите пару секунд и бот успешно завершит работу.

Шаг 3. Настройка ИИ

В первую очередь, идём и регистрируемся на Dialogflow (просто входим с помощью своего Google аккаунта). Сразу после авторизации мы попадаем в панель управления.

Жмём на кнопку Create agent и заполняем поля по усмотрению (это никакой роли не сыграет, это нужно лишь для следующего действия).

Жмём на Create и видим следующую картину:

Расскажу, почему созданный нами ранее «Агент» никакой роли не играет. Во вкладке Intents есть «команды», по которым работает бот. Сейчас он умеет лишь отвечать на фразы типа «Привет», и если не понимает, то отвечает «Я вас не понял». Не сильно впечатляет.
После создания нашего пустого агента, у нас появилась куча других вкладок. Нам нужно нажать на Prebuilt Agents (это уже специально обученные агенты, которые имеют множество команд) и из всего представленного списка выбрать Small Talk.

Наводим на него и жмём Import. Далее ничего не меняя, жмём Ok. Агент импортировался и теперь мы можем его настроить. Для этого в левом верхнем углу жмём на шестерёнку возле Small-Talk и попадаем на страницу настроек. Теперь мы можем изменить имя агента, как захотим (я оставляю как было). Меняем часовой пояс и во вкладке Languages проверяем, чтобы был установлен русский язык (если не установлен, то ставим).

Возвращаемся на вкладку General, спускаемся немного вниз и копируем Client access token

Теперь наш ИИ полностью настроен, можно возвращаться к боту.

Шаг 4. Собираем всё вместе

ИИ готов, основа бота готова, что дальше? Дальше нам нужно скачать обёртку API от Dialogflow для питона.

Установили? Возвращаемся к нашему боту. Добавляем в нашу секцию «Настройки» импорт модулей apiai и json (нужно, чтобы в будущем разбирать json ответы от dialogflow). Теперь это выглядит вот так:

Переходим к функции textMessage (которая отвечает за получение любого текстового сообщения) и посылаем полученные сообщения на сервера Dialogflow:

Этот код будет посылать запрос к Dialogflow, но нам нужно также извлечь ответ. Дописываем парочку строк, итого textMessage выглядит вот так:

Немного пояснений. С помощью

получается ответ от сервера, закодированный в байтах. Чтобы декодировать его, просто применяем метод

и после этого «заворачиваем» всё в

чтобы распарсить json ответ.

Если ответа нет (точнее, json приходит всегда, но не всегда есть сам массив с ответом ИИ), то это означает, что Small-Talk не понял пользователя (обучением можно будет заняться позже). Поэтому если «ответа» нет, то пишем пользователю «Я Вас не совсем понял!».
Итого, полный код бота с ИИ будет выглядеть вот так:

Сохраняем изменения, запускаем бота и идём проверять:

Вот и всё! Бот в 30 строк с ИИ написан!

Шаг 5. Заключительная часть

Думаю, Вы убедились, что написать бота с ИИ – дело 10 минут. Осталось лишь теперь его учить и учить. Делать это, кстати, можно во вкладке Training. Там можно посмотреть все сообщения, которые писались и что на них ответил бот (или не ответил). Там же его можно и обучать, говоря боту где он ответил правильно, а где нет.

Надеюсь, статья была Вам полезна, удачи в обучении!

Источник