## 概述
这个n8n工作流自动化了一个Discord机器人，它能够从指定频道获取消息并在线程中发送AI生成的回复。该工作流确保消息处理的流畅性和交互性，非常适合管理社区讨论、客户支持或基于AI的互动。
## 工作原理
1. **消息监听**：机器人在指定的Discord频道中监听新消息
2. **AI处理**：将消息发送到AI模型进行回复生成
3. **线程回复**：AI生成的回复作为线程发布在原始消息下方
4. **内存持久化**：利用Redis进行内存持久化，确保即使工作流重启，对话历史也能保持，提供无缝的用户体验
## 技术架构
### 核心节点
– **Get Discord Messages (Webhook)**：作为来自Discord机器人的消息入口点，接收channel_id、chat_message、timestamp、message_id和user_id
– **Chat Agent (Langchain Agent)**：处理传入的Discord消息，配置为对话代理，集成语言模型和内存以生成适当回复
– **OpenAI -4o-mini (Langchain Language Model)**：连接到OpenAI API，使用gpt-4o-mini-2024-07-18模型生成AI回复
– **Message History (Redis Chat Memory)**：使用Redis管理对话历史，存储和检索聊天消息
– **Calculator (Langchain Tool)**：提供计算器工具，AI代理可在对话中使用
– **Response fromAI (Discord)**：将AI生成的回复发送回Discord频道
### 设置步骤
#### 1. 创建Discord机器人
– 访问Discord开发者门户
– 创建新应用程序并获取机器人令牌
– 启用特权网关意图
– 生成OAuth2 URL并授权到服务器
#### 2. 在Pella上部署机器人
– 创建discord-bot文件夹
– 配置.env文件存储机器人令牌和webhook URL
– 创建main.py文件并复制提供的机器人脚本
– 创建requirements.txt文件
#### 3. Redis设置
– 选择Redis托管提供商
– 获取Redis连接详细信息
– 在n8n工作流中配置Message History节点
## 自定义选项
– **AI模型**：可以轻松将OpenAI节点替换为n8n支持的其他AI服务
– **代理提示**：修改Chat Agent节点中的文本参数以更改AI的角色或提供特定指令
– **附加工具**：可以添加更多Langchain工具节点来扩展AI功能
– **频道过滤**：调整main.py中的LISTEN_CHANNELS列表以包含或排除特定Discord频道ID
## 测试说明
1. 启动Discord机器人
2. 激活n8n工作流
3. 在Discord频道中发送消息
4. 验证机器人是否捕获消息并生成AI回复
5. 检查Redis中对话历史是否正确存储
现在你的机器人已在后台运行！🚀
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