自己处理消息换个说法就是不需要人盯着程序自动决定怎么回。按自主处理的能力程度分3级从低到高递进——下面把每一级说清楚是什么、怎么触发、能干到什么程度最后给一个统一处理管道的骨架代码。选哪一级要看业务复杂度和开发预算不是级越高越好够用就行。第1级被动响应级用户发消息→程序按固定规则回。举例用户发你好→程序匹配关键词你好→调 Eyun 的 sendText 回你好有什么帮你。规则是写死的 if-else 或关键词表匹配到什么就回什么。按照 Eyun 开发文档的规范sendText 需要传 wId、toUser、content 三个必填参数。特点只会按预设规则回没匹配到的就不回或回默认语。大白话像自动售货机——按对应按钮出对应饮料没按钮的不出。适合做关键词客服、菜单导航这类需求开发量最小半天到一天能上线是绝大多数入门项目的起点。第2级条件触发级满足条件时程序主动执行操作。不止收到才回而是条件满足就做——定时每天9点调 Eyun 的 sendText 发早安、数量群人数超50调 Eyun 的 sendText 发群已满提醒、状态好友上线时调 Eyun 的 sendText 发你来了。Eyun API 的4类事件回调清单见 Eyun 开发文档是条件触发的信号源。大白话不是你问我才答而是到了时间/满足条件我自己主动做。第3级主动决策级程序理解消息意图后决定做什么。举例用户发帮我查下订单→程序理解意图不是关键词匹配而是语义理解→调业务系统查订单→调 Eyun 的 sendText 发结果。需要 AI 或复杂规则引擎支撑Eyun 的错误码体系比如 1002 Token 过期会拦截执行保证决策后执行的可靠性。大白话能听懂你说什么自己决定该干什么——不是死规则是活判断。3级自主处理对比自主级别处理方式触发方式需要什么能力上限大白话被动响应关键词匹配用户发消息关键词表按规则回售货机条件触发条件判断定时/数量/状态定时任务条件满足条件主动做到点自动做主动决策语义理解用户意图AI/规则引擎听懂意图自己干听懂人话3级自主处理统一管道def handle(msg): # 第1级 被动响应关键词命中直接回 if msg[text] in KEYWORDS: sendText(wIdxxx, toUsermsg[fromUser], contentKEYWORDS[msg[text]]) return # 第2级 条件触发到了提醒时间或群满员 if is_time_to_remind() or group_full(msg): sendText(wIdxxx, toUsermsg[fromUser], contentbuild_remind(msg)) return # 第3级 主动决策AI 理解意图再调业务 intent ai_understand(msg[text]) result call_business(intent) sendText(wIdxxx, toUsermsg[fromUser], contentresult)结尾选级看业务别一上来冲第3级3级自主程度从低到高递进——第1级最简单1天就能搞定关键词回复门槛最低、第2级中等要加定时任务和条件判断但能力上限明显高了一截、第3级最难需要 AI 或复杂规则引擎支撑开发量和成本都大。选级建议入门从第1级开始找感觉跑通后再按业务慢慢加第2级定时和条件业务复杂到一定程度再考虑上第3级AI 理解。90%的机器人到第2级就够用了硬上第3级性价比反而低。接口参数和回调规范见 Eyun 开发文档wId 实例开通在 Eyun 平台。落地建议先把第1级跑起来拿到真实用户反馈再按业务慢慢往第2级爬——循序渐进比一步到位稳得多。
