为什么选择这个方案？

目前公司的售后数据主要维护在 WPS 表格中，已经形成了现有的办公习惯，因此不希望为了接入 AI 再迁移一套文档系统。

最开始主要考虑企业微信机器人提供的几种方式：

方案	存在的问题
本地文档	WPS 表格更新后，需要重新上传文档，维护成本较高
智能文档/知识集	存在约 15 分钟的数据同步延迟，不适合查询实时变化的售后工单
机器人工作流 + AirScript	实时读取 WPS 当前数据，再交给 AI 分析

因此最终采用：

企业微信机器人工作流 + AirScript + WPS 表格

利用企业微信机器人作为交互入口，工作流负责处理用户问题和调用接口，AirScript 负责读取 WPS 数据，大模型负责分析并生成最终回答。

整体实现思路

整个流程如下：

员工在企业微信群提问
        ↓
企业微信机器人
        ↓
机器人工作流
        ↓
HTTP 请求
        ↓
WPS 的 AirScript 脚本
        ↓
读取当前表格数据
        ↓
大模型分析
        ↓
机器人返回答案

例如员工直接在群里：

@售后机器人 S001处理完了吗？

机器人收到问题后，工作流调用 AirScript 读取 WPS 表格，再根据查询结果生成回答。

工作流配置

核心是在企业微信机器人的工作流中配置 HTTP 请求节点。

基本流程：

用户问题
   ↓
HTTP请求
   ↓
调用WPS相关接口
   ↓
执行AirScript
   ↓
获取WPS数据
   ↓
大模型
   ↓
生成回答

HTTP 请求需要根据 WPS 开放平台的接口要求配置：

• Method： POST
• URL： 文档AirScript的webhook脚本URL
• Authorization： WPS AirScript Token
• Content-Type： application/json
• Body： 根据 AirScript 执行接口要求填写

WPS 的 AppID、AppSecret 等信息在 WPS 开放平台创建应用后获取。

实际使用时，接口地址、请求参数及 AirScript Token 获取方式以当前 WPS 开放平台接口文档为准。

企微工作流如下（也可应用于扣子等其他工作流）：

 

AirScript 脚本

WPS 端的脚本主要负责：

读取表格数据，并将数据返回给工作流。

// 获取当前激活的工作表
const sheet = Application.ActiveSheet;
const usedRange = sheet.UsedRange;
const startRow = usedRange.Row;
const startCol = usedRange.Column;
const totalRows = usedRange.Rows.Count;
const totalCols = usedRange.Columns.Count;
const endRow = startRow + totalRows;
const endCol = startCol + totalCols;

// 创建一个数组来存放所有数据
let data = [];
for (let i = startRow; i < endRow; i++) {
    let row = [];
    for (let j = startCol; j < endCol; j++) {
        const cell = sheet.Cells(i, j);
        row.push(cell.Text); // 将单元格文本添加到行数组
    }
    data.push(row); // 将行数组添加到数据数组
}

// 关键：将数据作为返回值，而不是打印
return {
    "data": data,
    "totalRows": totalRows,
    "totalCols": totalCols
};

脚本本身不需要负责发送企微消息，也不需要调用大模型。

它只完成：

WPS 表格 → JSON 数据

然后由企业微信机器人工作流继续处理。

实操步骤

 其中，AirScript 脚本编辑在wps在线文档中进行如下操作

效率→高级开发→AirScript脚本编辑

webhook URL获取如下：

AirScript Token获取如下：

大模型分析

获取 WPS 数据后，将用户的问题和相关表格数据传给大模型。

例如：

用户问题：
S001处理完了吗？

WPS查询结果：
单号：S001
处理结果：已补发
是否完结：是

大模型根据实际数据生成：

S001 已处理完成，目前处理结果为“已补发”。

为了避免 AI 自行编造数据，可以在提示词中限制：

只能根据本次工作流获取的WPS数据回答问题。

如果没有找到相关数据，直接说明“未找到相关信息”。

禁止编造、猜测或补充表格中不存在的信息。

这样可以让大模型主要负责理解和组织语言，而不是让它自己“猜测”表格内容。

最终实现效果

目前已经实现员工直接通过企业微信群查询 WPS 中的售后数据。

例如：

员工：
@售后机器人 S001处理完了吗？

机器人：
S001 已处理完成，
当前处理结果为“已补发”。

整个过程无需员工打开 WPS，也不需要将 Excel 重新上传到企业微信知识库。

最终形成：

       WPS表格
          ↓
      AirScript
          ↓
      HTTP请求
          ↓
   企业微信机器人工作流
          ↓
       大模型
          ↓
      群聊回答

总结

这套方案主要解决了两个问题：

一是避免本地文档需要反复上传；

二是避免依赖企业微信智能文档的同步延迟。

在保留公司现有 WPS 文档体系的基础上，通过企业微信机器人工作流增加了一层 AI 查询能力。

WPS 负责存数据，AirScript 负责读取，机器人工作流负责处理，AI 负责回答。

题外话

目前该方案也可基于扣子等相关工作流实现（但企微能免费使用），且只能采用于企微内部群。

企业微信的官方API不支持在外部群（含外部联系人的群）添加和使用群机器人，只能通过人工或RPA自动化软件等途径外部群接入bot，存在账号管控风险。