如何使用 Chat SDK 和 AI SDK 為 Slack 構建 AI 智能體

本文介紹如何使用 Chat SDK 和 AI SDK 在 Slack 中構建一個 AI 驅動的智能體。該智能體能夠響應提及、維護對話歷史，並自主調用工具。Chat SDK 負責平台集成（如 Webhook、消息格式、線程跟蹤），而 AI SDK 的 ToolLoopAgent 管理推理循環，使智能體能夠調用工具並根據結果採取行動。結合 Vercel AI Gateway 和 Redis，你可以獲得一個生產就緒的 Slack 智能體，無需管理基礎設施或切換多個提供商 SDK。

工作原理

Chat SDK 是一個統一的 TypeScript SDK，用於在 Slack、Teams、Discord 等平台上構建聊天機器人。你註冊事件處理器（如 onNewMention 和 onSubscribedMessage），SDK 將傳入的 Webhook 路由到這些處理器。Slack 適配器處理 Webhook 驗證、消息解析和 Slack API。Redis 狀態適配器跟蹤機器人訂閲的線程，並通過分佈式鎖管理併發消息。

AI SDK 的 ToolLoopAgent 將語言模型與工具封裝在一起，運行一個自主循環：模型生成文本或調用工具，SDK 執行工具，將結果反饋給模型，重複直到模型完成。當你在 Vercel 上託管應用程序時，AI SDK 會自動通過 AI Gateway 路由請求。

Chat SDK 接受任何 AsyncIterable 作為消息，因此你可以將 agent.fullStream 直接傳遞給 thread.post()，在 Slack 中實現實時流式傳輸。

實現步驟

1. 創建 Next.js 項目並安裝依賴：npx create-next-app@latest my-slack-agent --typescript --app，然後安裝 chat、@chat-adapter/slack、@chat-adapter/state-redis、ai 和 zod。
2. 在 Slack API 網站創建一個 Slack 應用，並配置事件訂閲和交互性 URL。
3. 設置環境變量：SLACK_BOT_TOKEN、SLACK_SIGNING_SECRET、REDIS_URL、AI_GATEWAY_API_KEY。
4. 定義工具（如 getWeather 和 searchDocs），每個工具包含描述、輸入模式和執行函數。
5. 創建 ToolLoopAgent 實例和 Chat 實例，並註冊事件處理器：onNewMention 訂閲線程並流式響應；onSubscribedMessage 獲取完整線程歷史並傳遞給智能體。
6. 創建 Webhook 路由：app/api/webhooks/[platform]/route.ts。
7. 本地測試：使用 ngrok 暴露服務器，更新 Slack 應用的請求 URL，在頻道中 @提及機器人進行測試。
8. 部署到 Vercel：添加環境變量並部署，然後更新 Slack 應用的 URL 為生產地址。

故障排除

• 機器不響應提及：檢查 Slack 應用是否具有 app_mentions:read 權限，以及事件訂閲 URL 是否正確。
• 流式傳輸卡頓：確保 Redis 連接穩定，SDK 使用分佈式鎖管理併發消息。
• 工具調用靜默失敗：在工具的執行函數中添加錯誤處理，並檢查服務器日誌。
• 線程歷史過大：限制傳遞給智能體的消息數量，或對舊消息進行摘要。

擴展工具集

在生產環境中，Slack 智能體可能集成 15-30 個工具。toolpick 通過啓動時索引工具併為每一步選擇最相關的工具來解決這一問題，降低令牌成本並提高模型選擇工具的準確性。