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# Python如何调用两个机器人聊天
## 引言
在人工智能和自然语言处理技术快速发展的今天，让两个机器人进行对话已经不再是科幻场景。借助Python丰富的开源库和API接口，开发者可以轻松实现这一功能。本文将详细介绍如何用Python搭建双机器人对话系统，涵盖技术选型、API调用、对话逻辑设计等关键环节。
## 一、技术方案概述
### 1.1 核心实现思路
实现两个机器人对话的核心流程包括：
1. 选择两个支持API调用的对话机器人
2. 设计对话轮转机制
3. 处理对话上下文传递
4. 实现异常处理和日志记录
### 1.2 常用技术栈组合
| 组件类型 | 可选方案 |
|----------------|-----------------------------------|
| 机器人平台 | Open GPT、Google Bard、Claude |
| 通信协议 | REST API、WebSocket、gRPC |
| 异步框架 | asyncio、aiohttp |
| 上下文管理 | Redis、SQLite、内存字典 |
## 二、具体实现步骤
### 2.1 环境准备
首先安装必要的Python库：
```python
pip install openai google-generativeai requests websocket-client
import openai
class OpenChatbot:
def __init__(self, api_key, model="gpt-3.5-turbo"):
openai.api_key = api_key
self.model = model
self.memory = []
async def chat(self, message):
self.memory.append({"role": "user", "content": message})
response = await openai.ChatCompletion.acreate(
model=self.model,
messages=self.memory
)
reply = response.choices[0].message.content
self.memory.append({"role": "assistant", "content": reply})
return reply
import google.generativeai as genai
class BardChatbot:
def __init__(self, api_key):
genai.configure(api_key=api_key)
self.model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
self.chat_session = None
async def start_chat(self):
self.chat_session = self.model.start_chat()
async def chat(self, message):
response = await self.chat_session.send_message_async(message)
return response.text
import asyncio
from typing import List
class DialogueCoordinator:
def __init__(self, bots: List):
self.bots = bots
self.dialogue_history = []
async def start_dialogue(self, rounds=10):
# 初始化对话
starter = "你好，让我们开始有趣的对话吧！"
current_speaker = 0
for _ in range(rounds):
bot = self.bots[current_speaker]
reply = await bot.chat(starter)
self.dialogue_history.append(
f"Bot {current_speaker+1}: {reply}"
)
starter = reply
current_speaker = 1 - current_speaker # 切换说话者
await asyncio.sleep(1) # 避免速率限制
return self.dialogue_history
class ContextAwareWrapper:
def __init__(self, bot, max_context=5):
self.bot = bot
self.max_context = max_context
self.context = []
async def chat(self, message):
prompt = "\n".join(self.context[-self.max_context:] + [message])
response = await self.bot.chat(prompt)
self.context.extend([message, response])
return response
class MultimodalChatbot:
async def chat_with_image(self, text, image_path):
response = await openai.ChatCompletion.acreate(
model="gpt-4-vision-preview",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": text},
{"type": "image_url", "image_url": image_path}
]
}
]
)
return response.choices[0].message.content
async def debate_scenario():
gpt4 = OpenChatbot(api_key="sk-...", model="gpt-4")
claude = AnthropicChatbot(api_key="claude-api-key")
coordinator = DialogueCoordinator([gpt4, claude])
debate_topic = "人工智能是否会对人类构成威胁？"
# 设置初始立场
await gpt4.chat(f"你将作为正方，认为会威胁人类。首轮发言关于：{debate_topic}")
await claude.chat(f"你作为反方，认为不会威胁人类。回应正方的观点")
return await coordinator.start_dialogue(rounds=6)
async def language_learning():
teacher = OpenChatbot(api_key="sk-...")
student = AzureChatbot(endpoint="azure-endpoint")
await teacher.chat("你是一个中文老师，用HSK3级词汇与学生对话")
await student.chat("你是一个中文学习者，用简单句子回答老师问题")
dialogue = []
for _ in range(8):
question = await teacher.chat("请提出一个问题")
answer = await student.chat(question)
dialogue.append((question, answer))
return dialogue
async def parallel_chat(bots, message):
tasks = [bot.chat(message) for bot in bots]
return await asyncio.gather(*tasks)
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=100)
def get_cached_response(bot_id, message):
return bots[bot_id].chat(message)
class LoadBalancer:
def __init__(self, bot_instances):
self.bots = bot_instances
self.counter = 0
async def chat(self, message):
bot = self.bots[self.counter % len(self.bots)]
self.counter += 1
return await bot.chat(message)
import time
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
class RateLimitedBot:
@retry(stop=stop_after_attempt(3),
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
async def chat(self, message):
try:
return await self._chat_impl(message)
except RateLimitError:
time.sleep(60)
raise
class SafeChatbot:
async def chat(self, message):
if self._contains_sensitive_content(message):
return "抱歉，我无法回应这个请求"
return await self.bot.chat(message)
def _contains_sensitive_content(self, text):
sensitive_keywords = [...] # 敏感词列表
return any(keyword in text for keyword in sensitive_keywords)
import asyncio
import openai
import google.generativeai as genai
async def main():
# 初始化两个不同的机器人
gpt_bot = OpenChatbot(api_key="your-openai-key")
bard_bot = BardChatbot(api_key="your-google-key")
await bard_bot.start_chat()
# 创建协调器
coordinator = DialogueCoordinator([gpt_bot, bard_bot])
# 开始10轮对话
dialogue = await coordinator.start_dialogue(rounds=10)
# 打印对话记录
for i, line in enumerate(dialogue, 1):
print(f"Round {i}: {line}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
通过Python实现双机器人对话系统，开发者可以探索多种有趣的应用场景。本文介绍的方法可以根据实际需求进行扩展，例如： - 增加更多参与对话的机器人 - 引入情感分析模块 - 添加语音交互支持 - 开发可视化对话界面
随着大语言模型技术的进步，这类应用的潜力将更加巨大。建议读者从简单对话开始，逐步尝试更复杂的交互场景。 “`
注：实际代码中需要替换各平台的真实API密钥，本文示例代码需要根据实际使用的API版本进行调整。建议运行时添加错误处理和日志记录功能以保证稳定性。
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