Telegram 机器人自动筛线索并转人工

原文要点

原模板事实范围是：Telegram Trigger收新消息；按chat_id维护会话历史、线索分数和状态，并把消息路由到AI打分、暂缓回复、非文本兜底或限流提示；OpenAI返回简短回复和结构化打分；解析后更新会话，再做确定性证据校验，明确高分本身不能触发转人工；合格线索才回复访客、通知团队群、追加Google Sheets并经Gmail发邮件；OpenAI失败仍有错误分支答复，已转人工、被限流和非文本消息各有回复；Sheets与Gmail留占位就跳过。

这次做成什么

做一个可反复演示的资格筛选机器人练习：消息进会话状态→AI产出回复加打分→确定性门槛和证据双闸→合格才执行回复、群通知、表格、邮件四动作，不合格只继续对话或礼貌收尾。

准备什么

• Telegram用BotFather建测试机器人并拿token，只加测试群，不接真实客户
• OpenAI API测试密钥，模型按原模板节点可用版本选择，调用可能收费
• Workflow Configuration里准备业务简介、handoff_threshold、team_chat_id占位值
• 可选Google Sheets与Gmail隔离凭据；不配置时对应分支保持跳过
• 准备一份合成对话，不含真实姓名、电话、邮箱或预算敏感信息

具体怎么做

1. 配置触发与全局参数

   Telegram Trigger使用测试bot token；Workflow Configuration设business_name、service_summary、handoff_threshold=80、rate_limit_seconds=60、team_chat_id=TEST_TEAM_CHAT、sheet_id=REPLACE_OR_SKIP、team_email=team_placeholder@example.test；sheet_id和邮箱保留占位时，日志与邮件分支不启用。

2. 维护会话并分流

   用Code节点以chat_id为键读写workflow静态数据或外部测试KV：history数组最多保留近8条，lead_score、state、handed_off、last_message_at；同chat在rate_limit_seconds内重复来消息走限流回复，非文本走固定提示，state=handed_off走已转人工回复。

3. 构建AI请求

   OpenAI节点User包含business_summary、history、latest_message、current_score、required_evidence列表：明确需求、预算或规模、时间窗、决策角色、联系方式许可；System用下方提示词，要求返回reply、score_delta、score_total、evidence_found、missing_evidence、opt_out、should_continue。

4. 确定性双闸校验

   解析JSON后更新history与score；qualified必须同时满足score_total>=handoff_threshold、evidence_found至少2类、opt_out=false、state!=handed_off、未命中限流。score高但evidence不足时，should_continue=true，回复追问缺口，绝不触发人工。

5. 合格分支四动作

   qualified=true才依次执行：Send Telegram Message回复访客；Send Telegram Message到team_chat_id发摘要；Google Sheets Append一行；Gmail发团队邮件。任一可选凭据缺失只跳过该动作，不影响对访客回复；OpenAI错误分支用固定文案抱歉并保留会话。

可直接复制的材料

你是B2B线索资格助理。根据business_summary、history和latest_message，用中文输出一个JSON对象，不要Markdown：{reply,score_delta,score_total,evidence_found,missing_evidence,opt_out,should_continue}。reply不超过80字，先自然回应，再问一个最关键的缺失信息。score_total为0到100，score_delta是本轮增量；只有明确需求给15，预算或人数规模给20，明确时间窗给20，自称决策角色给15，同意被联系给10，泛泛咨询不加分。evidence_found只能从need,budget_or_scale,timeline,role,contact_permission中选。opt_out在用户说不要再联系、退订、辱骂骚扰时true。should_continue在证据不足且未拒绝时true。不得编造用户没说的预算、公司名或承诺。

{"business_name":"示例云客服演示","service_summary":"为20到200人团队做工单分流与Telegram线索初筛，仅做资格判断，不报价不承诺成交","handoff_threshold":80,"rate_limit_seconds":60,"team_chat_id":"TEST_TEAM_CHAT","required_evidence":["need","budget_or_scale","timeline","role","contact_permission"],"min_evidence_count":2,"google_sheet_id":"REPLACE_OR_SKIP","team_email":"team_placeholder@example.test","session_store":{"max_history":8,"state_values":["new","chatting","handed_off","closed"]}}

timestamp,chat_id,score_total,evidence_count,qualified,action,summary
2026-01-15T10:00:00Z,88001,82,3,true,"reply;team_notice;sheet_append;email","20人团队，两周内上线，愿意被联系"
2026-01-15T10:05:00Z,88002,91,1,false,"reply_only","只问价格，缺时间与角色"

输入与输出示例

本站虚构演示，非原作者结果，未运行真实Telegram/OpenAI/Sheets/Gmail。

输入

Telegram测试消息：chat_id=88001，text=你好，我们约20人客服团队，想两周内上线工单分流，我是运营负责人，可以先发方案到这个测试邮箱吗；history为空，current_score=0。

对应输出

示意AI与判定：reply=可以做初筛演示；为避免误转，请确认是否同意后续通过占位邮箱联系。score_delta=70，score_total=70（明确需求15+规模20+时间窗20+决策角色15），evidence_found=[need,budget_or_scale,timeline,role]，missing_evidence=[contact_permission]，qualified=false，action=reply_only；第二轮用户补一句同意用占位邮箱联系后score_total=80（+contact_permission10）、evidence_count=5、达到handoff_threshold=80且证据>=2类，qualified=true，依次回复访客、通知TEST_TEAM_CHAT、追加CSV同分行、发占位邮件。

做完检查这些

• score_total=91但evidence_count=1时必须reply_only，不通知团队群
• qualified=true需同时过阈值、至少2类证据、未opt_out、未handed_off、未限流
• 同一chat_id在60秒内连续发消息，第二次只收到限流提示且不改分数
• 发送贴纸或图片时走非文本固定回复，不调用OpenAI，不写Sheets
• sheet_id或team_email保留占位时，对应分支跳过，访客仍收到回复

容易卡住的地方

• 门槛、限流窗口和业务定义都在Workflow Configuration，练习值上线前要重设
• 高分不能等于合格，确定性证据校验缺失会导致误转人工
• history过长会推高token成本并稀释判断，演示最多保留近8条
• 团队群ID、表格ID、邮箱用错测试环境会把合成消息发到真实协作者
• 模型版本、Telegram按钮或节点参数没有依据时不要伪造精确路径或按钮名