项目完整落地方案：Mixin 机器人军团自动化系统

在上一篇文章中有提到mixin时代：人机协作的去中心化商业新生态关于mixin机器人群聊的机器人军团的设想，经过和机器人沟通得到了一个初步的方案希望有程序员可以加入帮忙实现最终的功能

提示：

• 学习和理解：在执行每个步骤前，建议先了解相关的背景知识，这有助于你更好地理解系统的工作原理。
• 测试和调试：在每个模块完成后，进行测试，确保其正常运行，再进行下一步。
• 安全性：妥善保管好你的敏感信息，如 API Key、Private Key 等，不要泄露。

项目概述

目标：构建一个由多个 Mixin 机器人组成的自动化系统，通过 Puppeteer 实现网页自动化操作，使用 AI 智能体解析和分发任务，确保系统的稳定性、流畅性和并发运行。

主要组件：

• 总指挥机器人：负责解析用户指令，管理任务分发。
• 子机器人（执行者）：根据任务分工，执行具体的 Puppeteer 自动化任务。
• AI 智能体：每个机器人通过集成 AI 模型来解析任务和决策执行。
• Puppeteer：用于网页自动化操作。
• Mixin Messenger：用于与用户交互，接收指令和反馈执行结果。
• 任务调度、并发控制与容错机制：保证系统能够流畅运行，防止任务卡住、超载或失败。

开发环境准备

1. 安装 Node.js 和 npm

首先，确保你的电脑上安装了 Node.js 和 npm。你可以在 Node.js 官网下载并安装。

2. 创建项目文件夹

在你的电脑上创建一个新的项目文件夹，例如 mixin-bot-army，然后在终端中进入该文件夹。

mkdir mixin-bot-army
cd mixin-bot-army

3. 初始化项目并安装依赖

运行以下命令来初始化项目并安装所需的依赖库。

npm init -y
npm install puppeteer express axios body-parser dotenv node-cron mixin-node-sdk p-limit winston openai

• puppeteer：用于网页自动化操作。
• express：用于搭建 Webhook 服务器。
• axios：用于发送 HTTP 请求。
• body-parser：用于解析请求体。
• dotenv：用于管理环境变量。
• node-cron：用于定时任务调度。
• mixin-node-sdk：用于与 Mixin Messenger API 交互。
• p-limit：用于控制并发数。
• winston：用于日志管理。
• openai：用于集成 OpenAI 的 GPT 模型。

第一步：获取 Mixin Messenger API Key 和创建机器人

1. 注册 Mixin Developer 账号

• 访问 Mixin Developer 平台。
• 注册一个开发者账号。

2. 创建总指挥机器人

• 登录后，创建一个新的机器人，命名为“总指挥机器人”。
• 记录下 Client ID、Client Secret、Session ID、Private Key。

3. 创建子机器人

• 根据需要，创建多个子机器人，例如“子机器人1”、“子机器人2”等。
• 为每个子机器人记录其 Client ID、Client Secret、Session ID、Private Key。

4. 配置 Webhook URL

• 在每个机器人的设置中，将 Webhook URL 配置为你的服务器地址，例如 https://yourserver.com/webhook。
• 如果你在本地开发，建议使用 ngrok 来创建一个临时的公网地址。

5. 保存敏感信息

• 在项目根目录下创建一个 .env 文件，保存所有机器人的配置信息。

.env 示例：

# 总指挥机器人配置
COMMANDER_CLIENT_ID=your_commander_client_id
COMMANDER_CLIENT_SECRET=your_commander_client_secret
COMMANDER_SESSION_ID=your_commander_session_id
COMMANDER_PIN=your_commander_pin
COMMANDER_PRIVATE_KEY=your_commander_private_key

# 子机器人1配置
BOT1_CLIENT_ID=your_bot1_client_id
BOT1_CLIENT_SECRET=your_bot1_client_secret
BOT1_SESSION_ID=your_bot1_session_id
BOT1_PIN=your_bot1_pin
BOT1_PRIVATE_KEY=your_bot1_private_key

# 子机器人2配置（如果有更多子机器人，继续添加）
BOT2_CLIENT_ID=your_bot2_client_id
BOT2_CLIENT_SECRET=your_bot2_client_secret
BOT2_SESSION_ID=your_bot2_session_id
BOT2_PIN=your_bot2_pin
BOT2_PRIVATE_KEY=your_bot2_private_key

# OpenAI API Key
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

注意：确保 .env 文件不被上传到公共代码仓库。

第二步：搭建 Webhook 服务器和日志管理

1. 创建服务器入口文件

在项目根目录下创建一个 index.js 文件，作为服务器的入口。

touch index.js

2. 引入必要的库和配置

在 index.js 中，写入以下内容：

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const axios = require('axios');
const puppeteer = require('puppeteer');
const mixin = require('mixin-node-sdk');
const pLimit = require('p-limit');
const cron = require('node-cron');
const winston = require('winston');
require('dotenv').config();

// 初始化日志管理工具
const logger = winston.createLogger({
  level: 'info',
  format: winston.format.combine(
    winston.format.timestamp(),
    winston.format.json()
  ),
  transports: [
    new winston.transports.Console(),
    new winston.transports.File({ filename: 'combined.log' })
  ]
});

// 设置并发控制
const limit = pLimit(5);  // 控制同时最多执行5个任务

const app = express();
app.use(bodyParser.json());

3. 初始化 Mixin 客户端

为总指挥机器人和子机器人分别初始化 Mixin 客户端。

// 总指挥机器人客户端
const commanderClient = new mixin.Client({
  client_id: process.env.COMMANDER_CLIENT_ID,
  client_secret: process.env.COMMANDER_CLIENT_SECRET,
  session_id: process.env.COMMANDER_SESSION_ID,
  pin: process.env.COMMANDER_PIN,
  private_key: process.env.COMMANDER_PRIVATE_KEY,
});

// 子机器人客户端集合
const botClients = {
  bot1: new mixin.Client({
    client_id: process.env.BOT1_CLIENT_ID,
    client_secret: process.env.BOT1_CLIENT_SECRET,
    session_id: process.env.BOT1_SESSION_ID,
    pin: process.env.BOT1_PIN,
    private_key: process.env.BOT1_PRIVATE_KEY,
  }),
  // 如果有更多子机器人，继续添加
  bot2: new mixin.Client({
    client_id: process.env.BOT2_CLIENT_ID,
    client_secret: process.env.BOT2_CLIENT_SECRET,
    session_id: process.env.BOT2_SESSION_ID,
    pin: process.env.BOT2_PIN,
    private_key: process.env.BOT2_PRIVATE_KEY,
  }),
};

4. 设置 Webhook 路由

处理来自 Mixin 的 Webhook 消息。

app.post('/webhook', async (req, res) => {
  try {
    const data = req.body.data;
    const message = data.data;
    const userId = data.user_id;

    // 解密消息内容
    const messageData = mixin.Message.decrypt({
      category: data.category,
      data: message,
      privateKey: process.env.COMMANDER_PRIVATE_KEY,
    });

    const text = Buffer.from(messageData, 'base64').toString('utf8');

    logger.info(`接收到用户 ${userId} 的消息：${text}`);

    // 检查是否是指令
    if (text.startsWith('/指令')) {
      const command = text.replace('/指令', '').trim();
      await handleCommand(command, userId);
      res.status(200).send('指令已处理');
    } else {
      res.status(200).send('非指令消息');
    }
  } catch (error) {
    logger.error(`Webhook 处理错误：${error.message}`);
    res.status(500).send('服务器错误');
  }
});

5. 启动服务器

const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
  logger.info(`服务器正在运行，端口：${PORT}`);
});

第三步：总指挥机器人功能实现

1. 解析用户指令

使用 OpenAI GPT-4 模型来解析用户的自然语言指令，生成具体的任务。

async function parseUserIntent(command) {
  try {
    const openaiApiKey = process.env.OPENAI_API_KEY;
    const response = await axios.post(
      '<https://api.openai.com/v1/engines/gpt-4/completions>',
      {
        prompt: `解析以下用户指令，并生成可执行的任务列表：\\n"${command}"`,
        max_tokens: 150,
        temperature: 0.7,
        n: 1,
        stop: null,
      },
      {
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Authorization': `Bearer ${openaiApiKey}`,
        },
      }
    );

    const parsedTasks = response.data.choices[0].text.trim();
    logger.info(`解析后的任务：${parsedTasks}`);
    return parsedTasks;
  } catch (error) {
    logger.error(`解析指令错误：${error.message}`);
    throw error;
  }
}

2. 分发任务给子机器人

根据解析结果，将任务分发给对应的子机器人。

async function handleCommand(command, userId) {
  const tasks = await parseUserIntent(command);

  // 假设解析后的任务是 JSON 格式的数组
  const taskList = JSON.parse(tasks);

  // 遍历任务列表，分配任务
  for (const task of taskList) {
    const botId = task.botId;
    const botTask = task.task;

    // 控制并发执行
    limit(() => assignTask(botId, botTask, userId))
      .then(result => {
        logger.info(`任务 ${botTask} 分配给 ${botId} 成功`);
      })
      .catch(error => {
        logger.error(`任务分配失败：${error.message}`);
      });
  }
}

3. 任务分配函数

async function assignTask(botId, task, userId) {
  // 子机器人执行任务
  const result = await executePuppeteerTask(task);

  // 将结果反馈给用户
  await sendResultToUser(userId, result);
}

第四步：子机器人执行 Puppeteer 自动化任务

1. 执行任务函数

async function executePuppeteerTask(task) {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();

  try {
    // 根据任务类型执行不同的操作
    if (task.type === 'login') {
      await page.goto(task.url, { timeout: 30000 });
      await page.type(task.selectors.username, task.credentials.username);
      await page.type(task.selectors.password, task.credentials.password);
      await page.click(task.selectors.submit);
      await page.waitForNavigation();

      logger.info('登录成功');
    } else if (task.type === 'scrape') {
      await page.goto(task.url, { timeout: 30000 });
      const data = await page.evaluate(task.script);

      logger.info(`抓取的数据：${JSON.stringify(data)}`);
      return data;
    }
    // 添加更多任务类型...

    await browser.close();
    return '任务完成';
  } catch (error) {
    logger.error(`执行任务失败：${error.message}`);
    await browser.close();
    throw error;
  }
}

2. 任务超时和重试机制

async function executeWithRetry(task, retries = 3) {
  for (let attempt = 1; attempt <= retries; attempt++) {
    try {
      const result = await executePuppeteerTask(task);
      return result;
    } catch (error) {
      logger.warn(`任务失败，重试次数：${attempt}/${retries}`);
      if (attempt === retries) {
        throw new Error('任务多次失败，已放弃');
      }
    }
  }
}

第五步：反馈任务执行结果

1. 发送结果给用户

async function sendResultToUser(userId, result) {
  try {
    const message = {
      category: 'PLAIN_TEXT',
      data: Buffer.from(result).toString('base64'),
      conversation_id: mixin.ConversationID(userId, process.env.COMMANDER_CLIENT_ID),
    };

    await commanderClient.sendMessage(message);
    logger.info('结果已发送给用户');
  } catch (error) {
    logger.error(`发送结果错误：${error.message}`);
  }
}

第六步：权限管理与用户角色控制

1. 定义用户角色和权限

const userRoles = {
  'user1_id': 'admin',
  'user2_id': 'user',
  // 添加更多用户及其角色
};

const rolePermissions = {
  'admin': ['login', 'scrape', 'submit_form'],
  'user': ['scrape'],
};

2. 检查用户权限

function checkUserPermission(userId, taskType) {
  const role = userRoles[userId] || 'user';
  const permissions = rolePermissions[role] || [];
  return permissions.includes(taskType);
}

3. 在处理指令时检查权限

async function handleCommand(command, userId) {
  const tasks = await parseUserIntent(command);

  const taskList = JSON.parse(tasks);

  for (const task of taskList) {
    if (!checkUserPermission(userId, task.type)) {
      logger.warn(`用户 ${userId} 无权限执行任务 ${task.type}`);
      await sendResultToUser(userId, `抱歉，您无权限执行任务：${task.type}`);
      continue;
    }

    const botId = task.botId;
    const botTask = task;

    limit(() => assignTask(botId, botTask, userId))
      .then(result => {
        logger.info(`任务 ${botTask.type} 分配给 ${botId} 成功`);
      })
      .catch(error => {
        logger.error(`任务分配失败：${error.message}`);
      });
  }
}

第七步：定时任务调度与管理

1. 设置定时任务

使用 node-cron 来设置定时任务。

cron.schedule('0 9 * * *', () => {
  logger.info('每天上午9点执行定时任务');

  // 定义定时任务
  const scheduledTask = {
    type: 'scrape',
    url: '<https://example.com/data>',
    script: 'return document.querySelector("h1").innerText;',
    botId: 'bot1',
  };

  assignTask(scheduledTask.botId, scheduledTask, 'system')
    .then(result => {
      logger.info('定时任务执行成功');
    })
    .catch(error => {
      logger.error(`定时任务执行失败：${error.message}`);
    });
});

第八步：系统安全和错误处理

1. 日志管理

• 所有操作和错误都会记录在 combined.log 文件中。
• 使用不同的日志级别（info、warn、error）来区分日志类型。

2. 错误捕获

• 在所有异步操作中使用 try-catch 捕获错误。
• 在 Promise 链中添加 .catch() 方法处理错误。

3. 输入验证

• 对用户输入的指令进行验证，防止恶意指令。
• 使用正则表达式或白名单机制过滤指令。

结语

通过以上详细的步骤，一步一步地搭建起整个 Mixin 机器人军团自动化系统。在实际操作过程中，如果遇到问题，可以参考相关的官方文档或社区资源。