[]]

import openai
import wxauto
import[id_1058283360]
# 配置OpenAI API密钥
openai.api_key = "your-api-key"
# 初始化微信自动化控制
wx = wxauto.WeChat()
wx.StartMyWeChat()
time.sleep(10)
# 定义获取AI回复的函数
def get_ai_reply(user_message):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",  # 使用GPT-3模型
        prompt=user_message,
        max_tokens=150,  # 设置最大回复字数
        temperature=0.7  # 控制回复的创意度
    )
    return response.choices[0].text.strip()
# 启动消息监听
while True:
    # 获取最新的一条消息
    messages = wx.GetMessages()
    
    for msg in messages:
        # 提取消息内容和发送者
        user_message = msg.Content
        sender_name = msg.FromName
        
        # 判断消息是否需要回复
        if user_message and sender_name != '微信客服':
            print(f"收到消息来自 {sender_name}: {user_message}")
            
            # 获取AI的智能回复
            ai_reply = get_ai_reply(user_message)
            print(f"AI回复: {ai_reply}")
            
            # 发送回复
            wx.SendMessage(ai_reply, to=sender_name)
    
    # 每5秒检查一次新消息
    time.sleep(5)

在这段代码中，我们完成了以下功能：

自定义智能对话：进行自定义的智能对话相关操作。

你能够依据实际的需求去自行设定机器人和用户之间的对话形式。比如说，你可以让机器人去答复一些常见的问题，亦或是依据关键词来启动特定的回复逻辑。

例如，添加简单的关键词检测和回复规则：

def get_custom_reply(user_message):
    # 自定义关键词回复
    if "天气" in user_message:
        return "今天的天气晴，温度适宜！"
    elif "笑话" in user_message:
        return "为什么程序员不喜欢晒太阳？因为他们害怕光照！"
    else:
        # 默认使用AI生成的回复
        return get_ai_reply(user_message)
# 启动消息监听
while True:
    messages = wx.GetMessages()
    
    for msg in messages:
        user_message = msg.Content
        sender_name = msg.FromName
        
        if user_message and sender_name != '微信客服':
            print(f"收到消息来自 {sender_name}: {user_message}")
            
            # 获取自定义回复或AI回复
            reply = get_custom_reply(user_message)
            print(f"机器人回复: {reply}")
            
            # 发送回复
            wx.SendMessage(reply, to=sender_name)
    
    time.sleep(5)

在这个示例里，我们凭借函数依据不同的关键词来生成不同的回复。如此一来，能让聊天机器人在应对一些常见问题时，直接给出固定的答案，进而减少对 AI 模型的调用频次，提升效率。

四、优化与扩展

对话上下文管理：

如果你希望聊天机器人能保持对话的上下文，那么可以考虑使用 API 去处理对话上下文。通过这种方式，机器人能够记住之前的对话内容，进而生成更符合情境的回复。

def get_ai_reply_with_context(messages):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=messages
    )
    return response['choices'][0]['message']['content']
# 创建对话历史
conversation_history = [{"role": "system", "content": "你是一个帮助解答问题的智能助手。"}]
# 启动消息监听
while True:
    messages = wx.GetMessages()
    
    for msg in messages:
        user_message = msg.Content
        sender_name = msg.FromName
        
        if user_message and sender_name != '微信客服':
            print(f"收到消息来自 {sender_name}: {user_message}")
            
            # 将用户消息添加到对话历史
            conversation_history.append({"role": "user", "content": user_message})
            
            # 获取AI回复
            ai_reply = get_ai_reply_with_context(conversation_history)
            print(f"AI回复: {ai_reply}")
            
            # 发送回复
            wx.SendMessage(ai_reply, to=sender_name)
            
            # 将AI回复添加到对话历史
            conversation_history.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})
    
    time.sleep(5)

定时任务与提醒：

机器人可以定时发送消息，也可以根据某些事件进行自动回复。比如，发送定时提醒，还可以发送生日祝福等。

多账户支持：

如果需要支持多个微信账户，可以通过库的多实例管理来实现。

五、总结

我们结合 AI 大模型（例如 GPT-3），就能够实现一个智能微信聊天机器人。这个机器人一方面可以依据用户的文本输入来生成恰当的回复，另一方面还能凭借对话上下文来维持连贯的对话体验。

你能够依据实际的需求，对机器人的功能进行灵活的调整。比如增添关键词检测这一功能，还可以设置定时任务，以及拥有对话记忆等。随着 AI 技术持续地进步，聊天机器人会愈发智能，它能够去处理更加复杂的任务，并且提供更具人性化的服务。

希望本文能对你构建智能微信聊天机器人起到帮助作用，愿你在 AI 开发的道路上能够越走越远。