Clawdbot汉化版代码实例：Python脚本调用Clawdbot API批量处理客户咨询
1. 什么是Clawdbot？——你的私有AI客服中枢
Clawdbot不是另一个云端聊天机器人，而是一个真正属于你自己的AI助手。它不依赖第三方服务器，所有对话、记忆和逻辑都运行在你本地的电脑或私有服务器上。你可以把它理解成一个“可安装的ChatGPT”，但关键区别在于：它能无缝嵌入你每天使用的通讯工具里。
最实用的一点是——现在它支持企业微信入口了。这意味着你不再需要切换App、复制粘贴、手动转发，客户在企业微信里发来的每一条咨询，都能被Clawdbot自动接收、理解、生成专业回复，并原路返回。整个过程无需人工干预，也不经过任何外部平台，数据全程不出内网。
它之所以值得中小企业和独立开发者关注，是因为四个不可替代的优势：
- 微信原生集成：不只是“能连微信”，而是深度适配企业微信API，支持会话上下文、客户标签、部门路由等真实业务能力
- 零订阅成本：不收月费、不设用量上限，你只需承担自己服务器的电费和AI模型的显存开销
- 完全可控的数据流：聊天记录存在
/root/.clawdbot/agents/main/sessions/下，是纯文本JSON，你能随时打开、搜索、导出、加密或删除 - 开机即服务：通过systemd或启动脚本注册为系统服务，断电重启后自动拉起网关和AI代理，真正24小时待命
这不是概念演示，而是已经跑在几十家电商客服后台、SaaS公司技术支持台、甚至律所客户初筛流程里的生产级工具。
2. 从命令行到Python：为什么需要脚本化调用？
Clawdbot自带的node dist/index.js agent命令非常方便，适合调试和单次交互。但当你面对真实的客户服务场景时，它就显得力不从心了：
- 客户咨询是批量涌入的（比如促销期间每分钟10+条消息）
- 回复需要带业务逻辑（查订单状态→调用ERP接口→生成结构化摘要）
- 同一问题要分渠道推送（企业微信回复文字，邮件附PDF报告，短信发简短链接）
- 需要错误重试、超时控制、结果落库、人工兜底开关
这时候，你就需要一个可编程的桥梁——用Python写一个轻量级调度器，把Clawdbot的AI能力当作一个“智能函数”来调用。
好消息是：Clawdbot的网关（gateway）默认开启HTTP API服务，监听http://127.0.0.1:18789，所有命令行操作背后都是对这个API的封装。我们不需要改源码，也不用逆向协议，直接调用即可。
3. Python调用实战：三步构建批量客服处理器
3.1 理解API核心端点与数据结构
Clawdbot网关提供两个关键HTTP接口（需携带Authorization: Bearer dev-test-token）：
| 端点 | 方法 | 用途 | 关键参数 |
|---|---|---|---|
/v1/agent/message | POST | 发送单条消息并获取AI回复 | agent（如main）、message（字符串）、thinking（low/medium/high）、session_id（可选） |
/v1/agent/batch | POST | 批量发送多条消息（实验性） | messages（消息对象列表）、agent |
我们重点使用第一个。它的请求体示例：
{ "agent": "main", "message": "客户订单号是ORD-2024-7890，请查询当前物流状态", "thinking": "medium", "session_id": "sess_abc123" }响应体结构简洁清晰：
{ "id": "msg_789xyz", "content": "已为您查询到订单 ORD-2024-7890 的最新物流信息：\n 已发货，快递单号 SF123456789CN\n📦 预计明天14:00前送达\n 当前位置：深圳市中转中心", "timestamp": "2024-06-15T10:22:33.123Z" }注意：content字段就是你要拿去发给客户的最终回复，无需再解析Markdown或做格式清洗。
3.2 编写基础调用函数（含重试与超时）
下面这段Python代码，是你后续所有自动化工作的基石。它做了三件关键事：自动重试失败请求、强制10秒超时、统一错误处理。
# file: clawdbot_client.py import requests import time import logging from typing import Optional, Dict, Any # 配置日志 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) class ClawdbotClient: def __init__(self, base_url: str = "http://127.0.0.1:18789", token: str = "dev-test-token"): self.base_url = base_url.rstrip('/') self.token = token self.session = requests.Session() self.session.headers.update({ "Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json" }) def send_message( self, message: str, agent: str = "main", thinking: str = "medium", session_id: Optional[str] = None, max_retries: int = 3, timeout: int = 10 ) -> Optional[Dict[str, Any]]: """ 向Clawdbot发送消息并获取AI回复 Args: message: 客户原始咨询内容 agent: 使用的AI代理名（默认main） thinking: 思考级别（low/medium/high） session_id: 会话ID，用于维持上下文 max_retries: 最大重试次数 timeout: 单次请求超时秒数 Returns: 成功时返回包含content的字典，失败返回None """ payload = { "agent": agent, "message": message, "thinking": thinking } if session_id: payload["session_id"] = session_id for attempt in range(max_retries + 1): try: response = self.session.post( f"{self.base_url}/v1/agent/message", json=payload, timeout=timeout ) if response.status_code == 200: result = response.json() logger.info(f" AI回复成功 | 消息: '{message[:30]}...' | 时长: {response.elapsed.total_seconds():.2f}s") return result elif response.status_code == 429: # 被限流，等待后重试 wait_time = 2 ** attempt logger.warning(f" 请求被限流，等待{wait_time}秒后重试...") time.sleep(wait_time) continue else: logger.error(f"❌ API请求失败 | 状态码: {response.status_code} | 响应: {response.text}") return None except requests.exceptions.Timeout: logger.error(f"❌ 请求超时（{timeout}秒）| 尝试第{attempt + 1}次") if attempt < max_retries: time.sleep(1) else: return None except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"❌ 网络请求异常 | 错误: {e}") if attempt < max_retries: time.sleep(1) else: return None return None # 快速测试 if __name__ == "__main__": client = ClawdbotClient() reply = client.send_message("你好，我的订单还没收到，能查下吗？") if reply: print("AI回复：", reply.get("content", "无内容"))重要提示：请将此文件保存为
clawdbot_client.py，并确保你的Clawdbot网关正在运行（ps aux | grep clawdbot-gateway能看到进程）。首次运行会打印日志，确认连接成功后再进行下一步。
3.3 批量处理客户咨询：企业微信消息接入示例
假设你已通过企业微信官方API接收到客户消息（例如用Flask搭建了一个接收Webhook的服务），现在要把这些消息喂给Clawdbot，并把回复发回给客户。
以下是一个精简但生产可用的处理流程：
# file: wecom_handler.py from flask import Flask, request, jsonify import json import threading from clawdbot_client import ClawdbotClient app = Flask(__name__) client = ClawdbotClient() # 复用上面的客户端 def process_wecom_message(msg_data: dict) -> str: """ 处理单条企业微信消息的核心逻辑 """ # 1. 提取关键信息 sender = msg_data.get("FromUserName", "unknown") content = msg_data.get("Content", "").strip() if not content: return "您好！请发送具体问题，我会尽快为您解答。" # 2. 构建增强提示词（让AI更懂业务语境） enhanced_prompt = f""" 【客户身份】企业微信用户，ID: {sender} 【当前对话】{content} 【回复要求】 - 用中文，口语化，带emoji（但不超过2个） - 如果涉及订单/物流，请明确告知查询方式（如“请提供订单号”） - 不要编造信息，不确定时说“我帮您转接人工客服” - 结尾加一句：“需要其他帮助随时告诉我哦~” """ # 3. 调用Clawdbot获取AI回复 result = client.send_message( message=enhanced_prompt, thinking="medium", session_id=sender # 用用户ID作为会话ID，实现个性化记忆 ) if result and "content" in result: return result["content"].strip() else: return "抱歉，AI暂时无法处理您的请求。已为您转接人工客服，请稍候。" @app.route('/wecom/webhook', methods=['POST']) def wecom_webhook(): """ 企业微信Webhook入口 注意：实际部署需添加签名验证（此处省略以聚焦核心逻辑） """ try: # 企业微信发送的是XML，这里简化为JSON示例 # 真实场景请用xmltodict或etree解析 data = request.get_json() or {} # 模拟从企业微信获取的消息结构 mock_msg = { "FromUserName": data.get("user_id", "test_user"), "Content": data.get("text", "").get("content", "你好") } reply_text = process_wecom_message(mock_msg) # 4. 构造企业微信回复XML（简化示意） # 实际需调用企业微信API发送消息 response_xml = f"""<xml> <ToUserName><![CDATA[{mock_msg['FromUserName']}]]></ToUserName> <FromUserName><![CDATA[weibot]]></FromUserName> <CreateTime>{int(time.time())}</CreateTime> <MsgType><![CDATA[text]]></MsgType> <Content><![CDATA[{reply_text}]]></Content> </xml>""" return response_xml, {'Content-Type': 'application/xml'} except Exception as e: logger.error(f"处理企业微信消息异常: {e}") return jsonify({"errcode": 500, "errmsg": "服务器内部错误"}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=False)这段代码展示了如何把Clawdbot变成你企业微信客服的“大脑”。它不只做简单问答，还通过enhanced_prompt注入业务规则，用session_id绑定用户身份实现记忆，最后返回标准XML供企业微信渲染。
4. 进阶应用：让AI客服更聪明的三个技巧
4.1 给AI注入知识库——告别“我不知道”
Clawdbot默认只依赖模型自身知识。但你的产品FAQ、退换货政策、常见技术问题，都是结构化知识。我们可以用“上下文拼接”方式喂给AI：
def get_knowledge_context(question: str) -> str: """根据问题关键词，从本地JSON知识库匹配相关段落""" # 示例：加载faq.json with open("/root/clawd/kb/faq.json", "r", encoding="utf-8") as f: faq = json.load(f) # 简单关键词匹配（生产环境建议用Embedding+相似度检索） for item in faq: if any(kw in question for kw in item.get("keywords", [])): return f"【知识库参考】{item['answer']}\n" return "" # 在process_wecom_message中调用： context = get_knowledge_context(content) enhanced_prompt = f"{context}【客户问题】{content}\n【回复要求】..."4.2 自动识别咨询类型——分流到不同AI专家
不是所有问题都该由同一个AI回答。你可以训练一个轻量级分类器（甚至用正则），把咨询路由给不同agent：
def route_to_agent(question: str) -> str: """根据问题内容选择最合适的AI代理""" question_lower = question.lower() if "订单" in question_lower or "物流" in question_lower or "发货" in question_lower: return "order_agent" # 专门处理订单的agent elif "退款" in question_lower or "退货" in question_lower or "赔偿" in question_lower: return "refund_agent" # 专门处理售后的agent elif "API" in question_lower or "开发" in question_lower or "对接" in question_lower: return "dev_agent" # 面向开发者的agent else: return "main" # 默认主agent # 调用时传入： result = client.send_message(message=..., agent=route_to_agent(content))4.3 人工审核开关——安全兜底的关键设计
全自动回复有风险。在关键业务场景（如涉及金额、法律声明、敏感投诉），必须有人工审核环节：
def should_human_review(content: str) -> bool: """判断是否需要人工审核""" review_keywords = ["投诉", "律师", "起诉", "赔偿", "损失", "报警", "违规", "封号"] return any(kw in content for kw in review_keywords) # 在process_wecom_message末尾： if should_human_review(content): # 发送消息到内部钉钉/企微群，@客服主管 send_to_internal_group(f"🚨 人工审核请求 | 用户: {sender} | 内容: {content[:50]}...") return "您的问题非常重要，我们的客服主管正在紧急处理，请稍候。"5. 部署与运维：让脚本稳定跑在生产环境
写完脚本只是开始。要让它7×24小时可靠工作，还需三步：
5.1 用Supervisor守护Python进程
创建/etc/supervisor/conf.d/wecom-handler.conf：
[program:wecom-handler] command=/usr/bin/python3 /root/clawd/wecom_handler.py directory=/root/clawd user=root autostart=true autorestart=true redirect_stderr=true stdout_logfile=/var/log/wecom-handler.log然后执行：
supervisorctl reread supervisorctl update supervisorctl start wecom-handler5.2 日志集中管理——快速定位问题
在clawdbot_client.py中，把日志同时输出到文件：
# 添加文件处理器 file_handler = logging.FileHandler('/var/log/clawdbot-client.log') file_handler.setLevel(logging.INFO) formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') file_handler.setFormatter(formatter) logger.addHandler(file_handler)5.3 健康检查脚本——主动发现故障
新建/root/clawd/health-check.sh：
#!/bin/bash # 检查Clawdbot网关是否存活 if ! curl -s --head --fail http://127.0.0.1:18789/health; then echo "$(date): Clawdbot网关离线，尝试重启..." >> /var/log/clawdbot-health.log bash /root/restart-gateway.sh sleep 5 # 再次检查 if ! curl -s --head --fail http://127.0.0.1:18789/health; then echo "$(date): 重启失败，发送告警邮件" >> /var/log/clawdbot-health.log # 这里可集成邮件或企微机器人通知 fi fi加入crontab每5分钟执行一次：
*/5 * * * * /root/clawd/health-check.sh6. 总结：你已掌握AI客服自动化的完整链路
回顾一下，我们完成了什么：
- 理解本质：Clawdbot不是一个黑盒SaaS，而是一个可编程的本地AI服务，其HTTP API是连接业务系统的标准接口
- 打通管道：用Python封装了健壮的API客户端，具备重试、超时、日志等生产必需能力
- 落地场景：以企业微信为切入点，实现了消息接收→AI理解→业务增强→精准回复的闭环
- 持续进化：通过知识库注入、智能路由、人工审核三板斧，让AI客服从“能答”走向“答得准、答得稳、答得安全”
- 保障稳定：用Supervisor、健康检查、结构化日志，构建了可运维的基础设施
这不再是“试试看”的技术玩具，而是能立刻部署、产生真实价值的生产力工具。你不需要成为AI专家，只需要像调用数据库一样调用它——而这篇博客，就是你手边那本最实用的操作手册。
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