资讯动态

AI 编程实战:用 Claude Code 从零开发 Telegram Bot——把大模型装进“手机遥控的 24/7 后台 Agent“(Channels 插件 + 自定义 Bot 双路线)

发布时间:2026/9/13 23:12:57 来源:尧图企业网站定制
引子一个口袋里的 AI 工作台想象一个场景你在地铁上给某个 Telegram bot 发一句帮我盯一下服务器内存超 80% 就告警然后收起手机回家打开电脑一个 Claude Code 会话已经把日志整理好、写好了排查脚本等你验收。这不是科幻——OpenClaw 早就证明了后台 agent 手机遥控的形状[2]2026 年 9 月Claude Code Channels 把这条路径变成了官方能力Telegram 官方插件、持久记忆、/loop 定时任务、云端 Routine[1][2]。本文走两条路把它落地路线 A官方插件开箱即用与路线 B用 Claude Code 从零开发自定义 Bot代码完整可跑。一、为什么 IM Bot 是 AI 编程的新热门载体1.1 从 OpenClaw 到官方 ChannelsOpenClaw 证明了形状一个在后台持续工作的 agent通过 IM 随时接收指令。而 Claude Code 栈在 2026 年 9 月把这套东西全部官方化[1][2]1.2 IM Bot 的场景价值场景价值服务器巡检手机收告警agent 自动跑脚本定时日报/loop 定时生成VPS 关机也能跑cloud Routines任务遥控上下班路上给 Claude Code 派活团队助手群内共享 bot统一入口核心洞察IM 是低门槛入口 高可用通知的最佳组合——agent 不需要 UI它需要的是随时能叫醒它的通道[2]。二、路线 AClaude Code Channels 官方插件2.1 第一步BotFather 建 bot打开 Telegram 找 BotFather/newbot起名、拿 token——token 就是你的 bot 的钥匙要像密码一样保管绝不提交仓库[1][3]。2.2 三步配置# 在 Claude Code 会话内 # ① 安装官方 Telegram 插件 /plugin install telegramclaude-plugins-official # ② 配置 token也可用环境变量 TELEGRAM_BOT_TOKEN /telegram:configure 7123456789:AAH1bGciOiJSUzI1NiIsInR5cCI6Ikp... # 你的真实 token # ③ 完成手机给 bot 发消息 远程给 Claude Code 下指令2.3 能做什么给 Claude Code 派活写代码、读文件、跑命令配合/loop做定时任务skills/ 目录持久记忆cloud Routines 让 VPS 关机后仍触发[2]路线 A 一句话零代码三步能力完整——适合个人自动化。三、路线 B用 Claude Code 从零开发自定义 Bot以下对话流程为用 Claude Code 开发的示意产物即telegram_agent_demo.py已通过本地语法验证。3.1 开发对话实录AI 编程的工作方式你帮我用 python-telegram-bot 写一个 Telegram bot 命令/start /help /ask 问题 /status 其中 /ask 调用 DeepSeek 兼容 API。代码要能直接跑。 Claude Code ① 检查环境 → 确认 python-telegram-bot 版本 ② 生成 telegram_agent_demo.py应用框架 LLM 接入 ③ 给出运行说明设置 BOT_TOKEN 环境变量3.2 完整代码telegram_agent_demo.pyimport os import requests from telegram import Update from telegram.ext import Application, CommandHandler, ContextTypes TOKEN os.getenv(BOT_TOKEN, ) # BotFather 获取 LLM_URL os.getenv(LLM_URL, https://api.deepseek.com/v1/chat/completions) LLM_KEY os.getenv(LLM_KEY, ) LLM_MODEL os.getenv(LLM_MODEL, deepseek-chat) def ask_llm(prompt: str) - str: OpenAI 兼容端点换 base_url model 即可接 GLM/Qwen 等 if not LLM_KEY: return f[模拟] 未配置 LLM_KEY收到问题{prompt[:30]}…… resp requests.post( LLM_URL, headers{Authorization: fBearer {LLM_KEY}}, json{ model: LLM_MODEL, messages: [ {role: system, content: 你是网络与通信技术助手回答要简洁、有依据。}, {role: user, content: prompt}, ], max_tokens: 512, }, timeout60, ) resp.raise_for_status() return resp.json()[choices][0][message][content] async def start(update: Update, ctx: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) - None: await update.message.reply_text( 我是 AI 编程开发的 Telegram Agent。\n /ask 问题 — 问 LLM\n/status — 状态\n/help — 帮助) async def ask(update: Update, ctx: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) - None: q .join(ctx.args) if not q: await update.message.reply_text(用法/ask 你的问题); return await update.message.reply_text( 思考中……) try: ans ask_llm(q) except Exception as e: ans f❌ LLM 调用失败{e} await update.message.reply_text(ans) async def status(update: Update, ctx: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) - None: await update.message.reply_text(f 运行中\n模型{LLM_MODEL}\n端点{LLM_URL.split(/)[2]}) def main() - None: assert TOKEN, 请设置 BOT_TOKEN app Application.builder().token(TOKEN).build() app.add_handler(CommandHandler(start, start)) app.add_handler(CommandHandler(help, start)) app.add_handler(CommandHandler(ask, ask)) app.add_handler(CommandHandler(status, status)) app.run_polling() if __name__ __main__: main()3.3 运行与接入# 安装依赖 pip install python-telegram-bot requests # 运行token 来自 BotFather BOT_TOKEN你的token python3 telegram_agent_demo.py接其他模型DeepSeek/GLM 都提供 OpenAI 兼容端点——只需改LLM_URLbase_url与LLM_MODEL一行都不用动主逻辑。这就是OpenAI 兼容协议的红利[1]。四、双路线对比维度路线 A官方 Channels路线 B自建 Bot开发量零三步配置几十行代码能力完整工具/文件/记忆/定时自定义命令、任意逻辑LLM绑定 Claude 订阅任意DeepSeek/GLM/OpenAI适用个人自动化产品化 / 多用户 / 团队可控性黑盒官方行为全可控代码是你自己的怎么选个人自动化、想要完整工具链 → A要产品化、要换模型、要自定义命令 → B[1][2]。五、生产化与安全Token 是密码用环境变量注入echo BOT_TOKENxxx .env且.gitignore掉.env——绝不提交仓库、不贴公开聊天[1][3]权限自建 bot 加user_id白名单官方插件在私有会话使用持久化长任务用后台队列Celery/Redis或/loop定时bot 进程用 systemd/pm2 守护六、总结三个关键结论IM Bot 是后台 agent最顺滑的入口OpenClaw 证明形状Claude Code Channels 官方化——2026 年 9 月起个人 agent 有了标准脚手架[1][2]两条路各有归属官方 Channels 零代码、能力完整自建 Bot 全可控、任意 LLM——个人用 A产品用 B[1][3]AI 编程做 Bot 的本质Claude Code 负责把需求→代码→运行说明一次做完你负责设计边界命令、权限、安全——AI 写的是实现你写的是产品[6]。衔接生态这个 bot 挂上 DeepSeek/GLM 就是个人 AI 助手挂上 MCP 工具就是口袋里的 OpenClaw——从手机发出的一条消息背后是一整个可编程的 agent 栈。参考资料[1] Claude Code 官方文档Channelstelegram 插件安装/配置/环境变量2026-08-20[2] dplooy2026-09-09Build a 24/7 Claude Code Agent With Telegram Control[3] LowCode Agency2026-09-03Claude Code Channels: Complete Setup Guide (Telegram Discord)[6] python-telegram-bot 官方文档Application/CommandHandler/run_polling补充说明①路线 B 代码telegram_agent_demo.py已通过python3 -m py_compile与python-telegram-bot 22.8环境验证真跑需 BOT_TOKEN②Channels 插件与订阅的绑定关系以 Anthropic 官方最新文档为准③本文为技术教程token 安全为开发者自身责任。

读完文章,也想定制专属网站?

尧图设计师 24 小时内与您沟通定制方案

免费获取报价