Telegram AI 助手机器人

概述

Telegram AI 助手机器人是一个基于推理的人工智能代理，名为Cortex-R，设计用于通过Telegram与用户交互。它使用多个模型上下文协议（MCP）服务器执行各种任务，如网络搜索、文档处理、数学计算以及Google服务集成（例如Gmail和Google Sheets）。该机器人采用stdio和sse传输协议与这些MCP服务器通信。

特性

• Telegram集成：机器人通过Telegram与用户互动，响应用户的查询和任务。
• 多MCP服务器支持：利用多个MCP服务器实现多种功能。
  • 集成Gmail进行电子邮件管理。
  • 集成Google Sheets进行电子表格操作。
  • 使用DuckDuckGo进行网络搜索能力。
  • 文档处理和语义搜索。
  • 数学计算。
• 动态工具发现：在初始化时自动从MCP服务器中发现工具。
• 可定制代理策略：支持不同的策略，如保守型、重试一次和探索所有。
• 内存管理：检索并存储记忆项以增强任务解决能力。
• 可配置角色：允许自定义语气、冗长程度和行为。

架构

机器人由以下组件构建：

1. Telegram机器人集成

机器人在telegram_agent.py中实现，使用python-telegram-bot库。它处理用户消息和命令，如/start和/help。用户查询由Cortex-R代理处理。

2. 核心组件

• 代理循环（core/loop.py）：管理代理的主要执行循环，包括感知、规划和工具执行。
• 会话管理（core/session.py）：使用stdio和sse传输协议与多个MCP服务器通信。
• 策略（core/strategy.py）：实现决策制定的规划策略。

3. MCP服务器

机器人与以下MCP服务器交互：

• Gmail服务器（gmail_server.py）：管理电子邮件操作，如发送、阅读和删除邮件。
• Google Sheets服务器（mcp_gdrive_server.py）：处理电子表格操作，如创建、更新和共享Google Sheets。
• 网络搜索服务器（mcp_server_3.py）：使用DuckDuckGo进行网络搜索并获取网页内容。
• 文档处理服务器（mcp_server_2.py）：处理文档以进行语义搜索和索引。
• 数学服务器（mcp_server_1.py）：执行数学计算。

4. 配置

• 配置文件（config/profiles.yaml）：定义代理设置，包括策略、内存配置和MCP服务器详情。
• 模型（config/models.json）：指定用于文本生成和嵌入的模型。
• 环境变量（.env）：存储敏感信息，如API密钥和文件路径。

工作流程

1. 初始化：

   • 机器人从profiles.yaml加载MCP服务器配置。
   • 初始化MultiMCP调度器以从所有配置的MCP服务器中发现工具。

2. 用户交互：

   • 用户通过Telegram与机器人互动。
   • 机器人处理用户消息并确定完成任务所需的工具。

3. 任务执行：

   • 代理使用感知理解用户查询。
   • 使用定义的策略计划下一步行动。
   • 执行来自适当MCP服务器所需工具。
   • 获取结果并回复用户。

4. 内存管理：

   • 存储工具输出和用户查询作为记忆项。
   • 检索相关记忆以协助任务解决。

配置

环境变量

在.env文件中设置以下变量：

• GEMINI_API_KEY：Gemini模型的API密钥。
• SERVICE_ACCOUNT_PATH：Google服务账户JSON文件的路径。
• DRIVE_FOLDER_ID：用于存储文件的Google Drive文件夹ID。
• CREDENTIALS_PATH：OAuth客户端凭据文件的路径。
• TOKEN_PATH：Google API令牌文件的路径。

MCP服务器配置

在config/profiles.yaml中定义MCP服务器：

mcp_servers:
  - id: gmail
    type: stdio
    script: gmail_server.py
    cwd: <server路径>
  - id: gdrive
    type: stdio
    script: mcp_gdrive_server.py
    cwd: <server路径>
  - id: math
    type: sse
    script: mcp_server_1.py
    url: http://localhost:8000/sse
    cwd: <server路径>
  - id: documents
    type: stdio
    script: mcp_server_2.py
    cwd: <server路径>
  - id: websearch
    type: stdio
    script: mcp_server_3.py
    cwd: <server路径>

安装

1. 克隆仓库：

   git clone <仓库URL>
   cd <仓库文件夹>
   

2. 使用uv同步依赖：

   uv sync
   

3. 在.env中设置环境变量。
4. 启动Telegram机器人：

   uv run telegram_agent.py
   

使用

• 使用/start命令在Telegram上启动机器人。
• 向机器人发送查询或任务，例如：
  • "查找当前F1排名并在Google Sheets中分享它们。"
  • "向example@gmail.com发送主题为'Meeting Update'的电子邮件。"

贡献

欢迎贡献！请遵循以下步骤：

1. 分叉仓库。
2. 为您的功能或错误修复创建一个新分支。
3. 提交包含详细更改描述的拉取请求。

许可证

本项目根据MIT许可证发布。详见LICENSE文件。