بناء روبوتات تيليجرام قوية بالذكاء الاصطناعي: دليل شامل

أصبح تيليجرام بشكل هادئ إحدى أكثر المنصات صداقة للمطورين لبناء الروبوتات. سواء كنت ترغب في روبوت مساعد بسيط لمجموعتك، أو مساعد ذكي كامل، أو حتى خدمة توليد صور مدعومة بـ DALL·E 3 من OpenAI، فإن تيليجرام يجعل الأمر مفهومًا بشكل مدهش. وأفضل جزء في ذلك: لا تحتاج حتى أن تكون مبرمجًا محترفًا لبدء العمل. بين API روبوتات تيليجرام، وسياقات بايثون مثل Flask، ومنصات الأتمتة بدون كود، يمكنك الانتقال من الفكرة إلى الإنتاج في أيام.

في هذا الاستعراض العميق، سنستكشف طريقين:

1. الطريق المطور — حيث سنقوم بكتابة تطبيق Flask، ودمج DALL·E 3 من OpenAI، ونشره على Render.
2. الطريق بدون كود — حيث سنستخدم منصة أتمتة لربط مساعد مدعوم بـ GPT بتيليجرام في دقائق.

لنبدأ.

---

كيف تعمل روبوتات تيليجرام

في جوهرها، روبوتات تيليجرام هي مجرد حسابات تيليجرام خاصة تخضع للتحكم عبر البرمجيات. وهي تتواصل من خلال API روبوتات تيليجرام، وهو في جوهره مجموعة من نقاط نهاية HTTP. إليك التسلسل:

1. يرسل المستخدم رسالة إلى روبوتك.
2. تقوم خوادم تيليجرام بمعالجتها وإرسال التحديث إلى روبوتك عبر webhook (أو يمكنك الاستطلاع، لكن webhooks أكثر كفاءة).
3. يقوم روبوتك بمعالجة التحديث، ويفعل شيئًا مثيرًا (مثل توليد صورة أو الاستعلام عن نموذج ذكاء اصطناعي).
4. يرسل روبوتك ردًا مرة أخرى إلى المستخدم عبر طلب HTTP آخر إلى API روبوتات تيليجرام.

هذا كل شيء. السحر يكمن في ما تفعله بين الخطوتين 2 و4.

---

الجزء 1: برمجة روبوت فني ذكي باستخدام بايثون وDALL·E 3 من OpenAI

لنبدأ بالطريق المخصص للمطورين. في هذا المشروع، سنقوم ببناء روبوت تيليجرام يقوم بما يلي:

• قبول محفزات نصية من المستخدمين.
• استخدام API DALL·E 3 من OpenAI لتوليد صورة.
• إرسال الصورة الناتجة مرة أخرى إلى المستخدم.

ما ستحتاجه

• بايثون مثبت على نظامك.
• مُحرر كود (يُوصى بـ VS Code).
• حساب تيليجرام.
• مفتاح API من OpenAI.
• رمز API روبوت تيليجرام (من BotFather).
• حساب Render (للنشر).

الخطوة 1: إنشاء روبوتك باستخدام BotFather

في تيليجرام، ابحث عن BotFather (الأداة الرسمية ذات العلامة الزرقاء). استخدم /newbot لإنشاء روبوت. سيتم طلب:

• اسم (يُعرض للمستخدمين).
• اسم مستخدم (يجب أن ينتهي بـ _bot).

بمجرد الإنشاء، سيقدم لك BotFather رمز API. احتفظ به بأمان — إنه المفتاح للتحكم في روبوتك.

الخطوة 2: إعداد مشروعك

قم بتهيئة بيئة افتراضية لبايثون وتثبيت التبعيات:

python -m venv venv
source venv/bin/activate   # على ويندوز: venv\Scripts\activate

pip install flask python-dotenv openai requests gunicorn

قم بتجميد التبعيات للنشر لاحقًا:

pip freeze > requirements.txt

أنشئ ملف .env بمفاتيح API الخاصة بك:

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token

الخطوة 3: كتابة تطبيق Flask

إليك نسخة مبسطة ولكن عملية من تطبيق Flask الذي:

• يُعرّف مسارات لفحص الحالة، وإعداد ويبهوك، ومعالجة الرسائل.
• يُنشئ خيوطًا لمعالجة طلبات الذكاء الاصطناعي طويلة الأمد دون حظر خادم Telegram.

# main.py
import os
import threading
import requests
from flask import Flask, request
from dotenv import load_dotenv
import openai

load_dotenv()

app = Flask(__name__)

TELEGRAM_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

openai.api_key = OPENAI_API_KEY

TELEGRAM_API_URL = f"https://API.telegram.org/bot{TELEGRAM_TOKEN}"

# Health check
@app.route("/")
def home():
    return "OK", 200

# Webhook setup
@app.route("/telegram", methods=["GET"])
def set_webhook():
    base_url = request.base_url.replace("http://", "https://")
    webhook_url = base_url  # Points to this endpoint
    response = requests.get(
        f"{TELEGRAM_API_URL}/setWebhook",
        params={"url": webhook_url}
    )
    return response.json()

# Telegram POST handler
@app.route("/telegram", methods=["POST"])
def handle_message():
    update = request.get_json()
    if "message" in update:
        chat_id = update["message"]["chat"]["id"]
        prompt = update["message"].get("text")
        if prompt:
            threading.Thread(target=process_prompt, args=(chat_id, prompt)).start()
    return "OK", 200

def process_prompt(chat_id, prompt):
    try:
        # Generate image with DALL·E 3
        result = openai.images.generate(
            model="dall-e-3",
            prompt=prompt,
            size="1024x1024"
        )
        image_url = result.data[0].url

        # Send image back to Telegram
        requests.post(f"{TELEGRAM_API_URL}/sendPhoto", data={
            "chat_id": chat_id,
            "photo": image_url
        })
    except Exception as e:
        requests.post(f"{TELEGRAM_API_URL}/sendMessage", data={
            "chat_id": chat_id,
            "text": f"Error: {e}"
        })

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8000)

الخطوة 4: الاختبار باستخدام Ngrok

قم بتشغيل تطبيق Flask الخاص بك محليًا:

python main.py

أظهره باستخدام ngrok:

ngrok http 8000

انسخ رابط HTTPS الذي يوفره لك ngrok وقم بزيارته:

https://<your-ngrok-url>/telegram

هذا يُعيّن نقطة الاتصال الخاصة بك. الآن أرسل رسالة إلى بوتك في Telegram — ها قد حصلت على صورة مُولَّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 5: النشر على Render

يُبسّط Render عملية النشر. ادفع كودك إلى GitHub، ثم:

• أنشئ خدمة ويب جديدة على Render.
• أشر إلى مستودعك.
• أضف متغيرات البيئة (مفاتيح API الخاصة بك).
• حدد أمر البدء: gunicorn main:app --reload --bind 0.0.0.0:8000

الآن بوتك مُفعّل على الإنترنت.

---

معالجة الطلبات المتوازية باستخدام الخيوط

لماذا الخيوط؟ لأن توليد الصور باستخدام DALL·E قد يستغرق بضع ثوانٍ. يتوقع Telegram من البوتات الرد بسرعة على طلبات نقطة الاتصال. إذا انتظر خادمك حتى تُنتَج الصورة قبل الرد، فقد يعيد Telegram المحاولة أو يصنف بوتك على أنه غير مستجيب.

• يُرجع مُعالج نقطة الاتصال فورًا 200 OK.
• تُعالج الخيط المطالبة بشكل غير متزامن.
• يحصل مستخدمو Telegram على صورتهم بمجرد اكتمالها.

هذا النهج البسيط للتزامن يعمل جيدًا للمشاريع الهواة. أما للبوتات التي تعمل على نطاق إنتاجي، فسترغب في استخدام طابور مهام (مثل Celery + Redis)، لكن الخيوط نقطة بداية جيدة.

---

الجزء 2: ربط مساعد OpenAI بـ Telegram دون كود

ربما أنت لست مهتمًا بـ Python أو الخوادم. لا مشكلة — يمكنك ربط مساعدي OpenAI المدعومين بـ GPT بـ Telegram باستخدام منصات الأتمتة.

هنا كيف يعمل ذلك مع أداة مثل Active Basis:

الخطوة 1: إنشاء مساعدك

في منصة OpenAI، أنشئ مساعدًا (مثل GPT-4 أو GPT-4o). أعطه تعليمات مثل "أنت مساعد مفيد." اختبره في بيئة الاختبار للتأكد من عمله.

الخطوة 2: إعداد تدفق الأتمتة

1. اذهب إلى Active Basis وأنشئ تدفق جديد.
2. اختر Telegram → رسالة جديدة كمُحفّز.
3. وصّل بوتك في Telegram (ستحتاج إلى رمز API من BotFather).

الخطوة 3: الاتصال بـ OpenAI

1. أضف إجراء: OpenAI → طلب المساعد.
2. أنشئ اتصالًا بمفتاح API الخاص بك في OpenAI.
3. خرّط نص رسالة Telegram الواردة إلى حقل "السؤال" الخاص بالمساعد.
4. استخدم معرف دردشة مستخدم Telegram لتتبع ذاكرة المحادثة.

الخطوة 4: الرد في Telegram

1. أضف إجراء آخر: Telegram → إرسال رسالة.
2. خرّط رد المساعد كرسالة صادرة.

الخطوة 5: اختباره

أرسل رسالة إلى بوتك في Telegram. خلال ثوانٍ، ستُرى إجابة المساعد.

مُكافأة: التفرع، التأخيرات، والتدفقات الغنية

غالبًا ما تدعم منصات الأتمتة منطقًا متقدمًا:

• التفريعات: إذا سأل المستخدم عن X، فرد بشكل مختلف عن Y.
• التأخيرات: جدولة الردود أو التذكيرات.
• مساعدو البيانات: تحويل النص، تحليل الملفات، أو حتى قص الصور.

هذا يعني أنه يمكنك بناء روبوتات دردشة قوية بشكل مفاجئ دون كتابة سطر واحد من Python.

---

تطوير روبوتات Telegram: أفضل الممارسات

سواء اخترت طريق البرمجة أو عدم البرمجة، فهناك بعض المبادئ التي ستساعد روبوتك على التألق:

• أProtect مفاتيحك: لا تشارك مفاتيح Telegram أو OpenAI علنًا.
• تعامل دائمًا مع الأخطاء: يجب أن يتلقى المستخدمون رسالة ودودة حتى لو فشل استدعاء الذكاء الاصطناعي.
• فكّر في القابلية للتوسع: الخيوط مناسبة للمشاريع التوضيحية، لكن الطوابير تعمل بشكل أفضل عند التوسع.
• احتفظ بالحالة بحذر: إذا كان روبوتك يتطلب ذاكرة، فاربطها بـ IDs المستخدمين.
• اختبر محليًا، ثم نفّذ: Ngrok هو صديقك للتصحيح.

---

الاستنتاج

روبوتات Telegram هي لوح رائع لبناء تجارب مدعومة بالذكاء الاصطناعي. ببعض Python وFlask، يمكنك إنشاء روبوت فن ذكي يحول النص إلى صور. أو، إذا كنت تفضل تجنب إعداد الخادم، فإن أدوات عدم البرمجة تسمح لك بتوصيل مساعد GPT إلى Telegram في دقائق.

مهما كان المسار الذي تختاره، فالإمكانيات لا حدود لها — من مساعدي الإنتاجية الشخصية إلى الروبوتات التي تجذب المجتمع. أفضل طريقة للتعلم؟ ابني واحدًا بنفسك. شغّل فكرة هذا الأسبوع، وستدهش من سرعة قدرتك على إحيائها.

إذا استمتعت بهذا الدليل، ففكر في الاشتراك للبقاء على اطلاع بمزيد من الدروس العملية حول الذكاء الاصطناعي والأتمتة. قد تبدأ مشروعك الجانبي التالي برسالة Telegram.