Telegram Chat with Buffering

工作流名称

Telegram Chat with Buffering

主要功能和亮点

本工作流针对Telegram聊天消息进行智能缓冲处理，允许用户发送多条连续消息，系统将这些消息合并为一次完整对话进行AI回复，避免逐条消息分别回复带来的碎片化体验。

• 利用Supabase数据库实现消息队列管理
• 设置等待时间窗口，缓冲多条消息后统一处理
• 集成OpenAI GPT-4o-mini模型进行智能对话生成
• 支持会话记忆管理，提升上下文连贯性
• 自动删除已处理的消息队列，保证数据整洁

解决的核心问题

用户在Telegram等聊天平台习惯发送多条短消息，传统聊天机器人往往逐条回复，导致对话不连贯且体验差。本工作流通过缓冲机制，将多条消息合并成一段完整文本，提升AI回复的准确性和自然度。

应用场景

• Telegram智能客服机器人
• 多轮连续对话的自动回复系统
• 需要上下文连续理解的聊天机器人
• 任何需要合并多条消息统一处理的即时通讯应用

主要流程步骤

1. 接收消息（Receive Message）：监听Telegram消息触发工作流
2. 消息入队（Add to Queued Messages）：将接收到的消息存入Supabase的message_queue表中
3. 消息缓冲（Wait 10 Seconds）：等待10秒，判断是否有新消息继续加入队列
4. 获取并排序消息（Get Queued Messages & Sort by Message ID）：按消息ID排序获取全部缓冲消息
5. 检查最新消息（Check Most Recent Message）：确认是否为最新消息，决定是否处理
6. 合并与AI处理（Aggregate & AI Agent）：将消息合并后调用OpenAI GPT-4o-mini模型进行智能回复生成
7. 发送回复（Reply）：将AI生成的统一回复发送回Telegram用户
8. 清理队列（Delete Queued Messages）：移除已处理的消息，清空缓存

涉及的系统或服务

• Telegram：消息接收与回复接口
• Supabase：PostgreSQL数据库用于消息缓存与管理
• OpenAI GPT-4o-mini：AI语言模型，负责智能回复生成
• n8n：流程自动化平台，串联以上服务

适用人群或使用价值

• 开发聊天机器人和自动客服的开发者
• 需要提升聊天机器人多消息处理能力的企业和团队
• 希望提升用户聊天体验、减少碎片式回复的运营者
• 任何使用Telegram作为客户沟通渠道，需要智能对话支持的场景

此工作流通过智能消息缓冲与合并，显著提升了Telegram聊天机器人对多条连续消息的处理能力，实现更自然流畅的交互体验。用户只需简单配置Supabase和OpenAI账号，即可快速部署使用。