最近做的企微二开，要求 AI 机器人能读取企微里的聊天记录、客户档案、群消息，基于这些信息执行任务——客户问"上周聊了什么"，机器人从历史消息里找；销售问"这个客户什么标签"，机器人从客户档案读。这篇重点讲 AI 读取企微数据后怎么执行任务——调哪些接口读数据、数据怎么给 AI、AI 怎么基于数据执行。把调了哪些接口记下来。

 Eyun 平台开放的企微 API，统一 POST+JSON，鉴权用 App Token 加 appid（Authorization: Bearer eyk_xxxx），路径 {BASE_URL}/wx-api/api/<模块>/<动作>，响应封套 {code, data, detail, message, time}，code 为 0 成功。

读取历史消息：调消息接口

AI 要读对话历史，调消息模块拉历史消息：

import requests

BASE = "https://api.eyun.com"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer eyk_xxxx", "Content-Type": "application/json"}

def get_history(appid, conversation_id, limit=20):
    resp = requests.post(
        f"{BASE}/wx-api/api/message/getHistoryMessageList",
        headers=HEADERS,
        json={"appid": appid, "conversationId": conversation_id, "limit": limit}
    )
    msgs = resp.json()["data"]["list"]
    return [{"from": m["fromUin"], "content": m["content"], "time": m["time"]} 
            for m in msgs]

conversationId 单聊是客户 uin，群聊是 roomId，必须是 number。返回的消息按时间倒序，要反转成正序给 AI。limit 控制拉多少条，太多 token 爆炸。

读取客户档案：调联系人接口

AI 要读客户信息，调联系人模块：

def get_customer_profile(appid, uin):
    resp = requests.post(
        f"{BASE}/wx-api/api/contact/getUserProfileDetail",
        headers=HEADERS,
        json={"appid": appid, "uin": uin}
    )
    data = resp.json()["data"]
    return {
        "name": data.get("nickName", ""),
        "phone": data.get("mobile", ""),
        "labels": [t["name"] for t in data.get("labelList", [])],
        "corp": data.get("corpName", "")
    }

客户档案是 AI 理解客户的基础——知道客户是谁、什么标签、哪个公司，才能针对性回答。

读取群成员：调群接口

AI 在群场景要读群成员，调群模块：

def get_group_members(appid, room_id):
    resp = requests.post(
        f"{BASE}/wx-api/api/group/getGroupMemberList",
        headers=HEADERS,
        json={"appid": appid, "roomId": room_id}
    )
    return resp.json()["data"]["members"]

群成员列表让 AI 知道群里有谁，回答"群里谁负责售后"这类问题。

AI 基于数据执行任务

读到的数据给 AI，AI 生成回复或执行操作。以"客户问上周聊了什么"为例：

def handle_query(appid, from_uin, question):
    # 1. 读历史消息
    history = get_history(appid, from_uin, limit=50)
    
    # 2. 读客户档案
    profile = get_customer_profile(appid, from_uin)
    
    # 3. 把数据组织成AI上下文
    context = f"""
    客户：{profile['name']}，标签：{', '.join(profile['labels'])}
    最近对话：
    {format_history(history)}
    """
    
    # 4. AI基于上下文回答
    reply = llm.chat(question, context=context)
    
    # 5. 调企微接口发回复
    requests.post(
        f"{BASE}/wx-api/api/message/sendText",
        headers=HEADERS,
        json={"appid": appid, "to": from_uin, "content": reply}
    )

AI 不直接调企微接口读数据——所有读取在后端控制，AI 只拿组织好的文本。这样能控制 AI 读什么不读什么，敏感数据可以脱敏。

执行操作：AI 输出意图后调接口

AI 基于读到的数据可能要执行操作——客户说"帮我打标签"，AI 识别意图后调标签接口：

def handle_action(appid, from_uin, question, context):
    # AI判断要执行什么操作
    action = llm.extract_action(question, context)
    
    if action["type"] == "update_label":
        # 执行打标签
        resp = requests.post(
            f"{BASE}/wx-api/api/label/updateLabel",
            headers=HEADERS,
            json={"appid": appid, "uin": from_uin, "labels": action["labels"]}
        )
        result = "已打标签" if resp.json()["code"] == 0 else "打标签失败"
        
        # 回复客户
        requests.post(
            f"{BASE}/wx-api/api/message/sendText",
            headers=HEADERS,
            json={"appid": appid, "to": from_uin, "content": result}
        )

AI 只输出操作意图和参数，实际接口调用在后端执行——能加权限校验、日志、频率控制。接口路径和参数在Eyun 开发文档。

数据脱敏：敏感信息不给 AI

读到的数据给 AI 前要脱敏——手机号、身份证、金额不能明文给 AI：

def mask_sensitive(data):
    if "phone" in data and data["phone"]:
        data["phone"] = data["phone"][:3] + "****" + data["phone"][-4:]
    if "amount" in data:
        data["amount"] = "***"
    return data

脱敏后 AI 不会在回复里泄露敏感信息。不脱敏，AI 可能把客户手机号发给群里，合规出事。关于数据保护和接口权限，在Eyun 企业微信 API 平台有说明。

写在最后

AI 读取企微文档执行任务这套东西，本质是把企微的消息接口、联系人接口、群接口、标签接口串起来——getHistoryMessageList 读历史、getUserProfileDetail 读客户档案、getGroupMemberList 读群成员、updateLabel 执行操作、sendText 发回复。AI 只负责理解和决策，所有接口调用在后端控制，能加脱敏和权限。把读取做对、脱敏做严、执行可控，AI 机器人真正能基于企微数据办事。