使用 AI SDK 构建 Slack 聊天机器人指南这份指南将带你一步步创建一个基于 AI SDK 的 Slack 聊天

这份指南将带你一步步创建一个基于 AI SDK 的 Slack 聊天机器人。这个机器人可以根据对话上下文，自动回复你的私聊消息或在频道中被 @ 提及时响应。

一、Slack 应用准备工作

在开始编程之前，我们需要先在 Slack 上创建并配置一个 App：

访问 api.slack.com/apps
点击 “Create New App”，选择 “From scratch”
输入应用名称并选择你的工作区（workspace）
在左侧菜单点击 OAuth & Permissions，添加以下权限（Bot Token Scopes）：
- app_mentions:read 读取提及机器人的消息
- chat:write 发送消息
- im:history 读取私信历史
- im:write 回复私信
- assistant:write 使用 Slack 的 AI 助理接口
安装应用到你的工作区，并复制生成的 Bot Token 和 Signing Secret（后续会用）
在 “App Home” -> “Show Tabs” -> 勾选 “Allow users to send Slash commands and messages from the chat tab”

二、项目搭建

技术栈：

AI SDK（由 Vercel 提供）
Slack Web API
Vercel 部署平台
OpenAI

开始步骤：

git clone https://github.com/vercel-labs/ai-sdk-slackbot.git
cd ai-sdk-slackbot
git checkout starter
pnpm install

三、项目结构说明

Starter 分支里包含了关键代码：

lib/slack-utils.ts：Slack 工具函数，如验证请求、获取历史消息等
lib/handle-messages.ts & lib/handle-app-mention.ts：处理不同类型的消息事件
api/events.ts：API 入口，处理 Slack 的事件请求

四、事件处理流程（Event Handler）

Slack 会以 POST 请求发送事件到你的服务器，关键逻辑在 api/events.ts 中：

验证请求是否合法（防止伪造）
判断事件类型（提及、私聊、线程开始等）
调用相应处理函数：

if (event.type === 'app_mention') handleNewAppMention(...)
if (event.type === 'assistant_thread_started') assistantThreadMessage(...)
if (event.type === 'message') handleNewAssistantMessage(...)

注意：使用 waitUntil() 机制可以让你先快速响应 Slack（避免重试），后台再异步处理 AI 回复。

五、各类消息的具体处理

1. 提及机器人（`app_mention`）

当用户在频道中提及机器人时触发：

判断消息不是机器人发的（防止自我回应）
在消息线程中发送 “正在思考...” 提示
获取当前对话上下文，调用 LLM 生成回复
更新提示消息为 AI 回复内容

2. 开始新线程（`assistant_thread_started`）

当用户在 App Home 发起新的线程时触发：

回复欢迎信息
设置推荐问题（提示可选对话）

prompts: [
  { title: '查看天气', message: '现在伦敦的天气怎么样？' },
  { title: '查看新闻', message: 'BBC 最近的英超新闻是什么？' }
]

3. 私聊机器人（`message`）

私聊中收到用户信息时触发：

检查消息是否来自真实用户
获取历史消息上下文
调用 AI 生成回复并发送

六、核心 AI 回答逻辑

位于 lib/generate-response.ts：

const { text } = await generateText({
  model: openai('gpt-4o'),
  system: `你是一个 Slack AI 助理。回复要简洁清晰。
- 不要 @ 任何人。
- 当前日期是：${new Date().toISOString().split('T')[0]}`,
  messages,
});

此函数通过 AI SDK 调用 OpenAI（如 GPT-4o），并把 Markdown 转换为 Slack 可识别的格式。

七、集成实用工具（Tool Functions）

AI SDK 支持扩展工具，让机器人具备执行任务的能力，例如：

查询天气：getWeather
上网搜索：searchWeb

示例代码：

tools: {
  getWeather: tool({ ... }),
  searchWeb: tool({ ... })
}

用户提问如“北京天气怎么样”，AI 会自动：

理解意图是天气查询
使用工具获取数据
生成最终答复

八、部署到 Vercel

安装 Vercel 命令行工具：

pnpm install -g vercel

部署：

vercel deploy

将部署地址填入 Slack 的 Event Subscriptions 设置中：
- URL 示例：your-vercel-url.vercel.app/api/events
- 订阅以下事件：
  - app_mention
  - assistant_thread_started
  - message:im
设置环境变量（在 Vercel 项目的 Settings 页面）：

SLACK_BOT_TOKEN=你的 Slack Token
SLACK_SIGNING_SECRET=你的 Slack Secret
OPENAI_API_KEY=你的 OpenAI Key
EXA_API_KEY=你的 Exa 搜索 API Key

记得设置完环境变量后重新部署。

九、后续拓展建议

你已经成功构建了一个智能 Slack 机器人！下一步可以尝试：

为用户添加记忆功能（上下文连续性）
添加数据库或知识库查询工具
使用 Block Kit 提升消息的 UI 表现
加入统计分析，追踪用户使用情况

使用 AI SDK 构建 Slack 聊天机器人指南