用cloudflare worker实现telegram bot

这段时间闲着没事，想做一个 Telegram Bot 来玩玩。了解了一下，可实施的开发方案还挺多的，Java/Python 等等都有相对应的库。但是奈何我没有服务器，无法进行传统的前后端开发。

于是乎，我想到了另一种开发思路：利用 Cloudflare 提供的 Serverless 无状态 JavaScript Worker 以及 Telegram Bot 官方支持的 Webhook 功能来实现无服务器聊天机器人。

实现原理

我们在聊天机器人的界面发送命令：

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/chat 聊天内容

通过设置 Webhook 地址指向 Worker，Worker 中写好处理指令的代码，截取 /开始 后面的文字，然后转发给 Cloudflare 官方提供的免费的大语言模型后端，然后再处理返回的信息，最后再通过 Telegram Bot API 再返回消息到客户端。

这样便实现了无服务器的聊天 AI Bot，但是这有个缺点：用户的每一次聊天都是单独的一次请求，bot没有上下文记忆,因为 Worker 本身是个无状态的js执行器，所以这个 Bot 其实相当于是一个图形化的终端命令请求器。

但是 Cloudflare 有提供免费的额外的 KV 数据库，于是我们再改动一下代码：

用户发来的文字不直接请求大语言模型后端
而是先存入 KV 数据库
最后将 KV 数据库里的数据一起再发给大语言模型后端
处理返回的信息
返回 Telegram 客户端

于是Worker通过外挂KV数据库，最终便实现了带有记忆的无服务器聊天 AI 机器人。

实现源代码

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const TELEGRAM_BOT_TOKEN = "";
const CF_API_TOKEN = "";

async function run(model, input) {
  const response = await fetch(
    `https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/1f5b3d5417456835c8191a2ec42f449e/ai/run/${model}`,
    {
      headers: { Authorization: `Bearer ${CF_API_TOKEN}` },
      method: "POST",
      body: JSON.stringify(input),
    }
  );
  return await response.json();
}

async function sendTelegramMessage(chat_id, text) {
  try {
    await fetch(`https://api.telegram.org/bot${TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage`, {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({
        chat_id,
        text,
        parse_mode: "MarkdownV2", 
      }),
    });
  } catch (err) {
    console.error("发送 Telegram 消息失败:", err);
  }
}

export default {
  async fetch(request, env, ctx) {
    if (request.method !== "POST") return new Response("ok", { status: 200 });

    try {
      const data = await request.json();
      console.log("Telegram Update:", JSON.stringify(data));

      const message = data.message;
      if (!message?.text) return new Response("ok", { status: 200 });

      const text = message.text;
      const match = text.match(/^\/chat(?:@\w+)?(?:\s+([\s\S]+))?$/);
      const arg = match ? (match[1] || "").trim() : "";

      console.log("完整消息文本:", text);
      console.log("命令参数:", arg);
         
      if (!arg) {
        await sendTelegramMessage(message.chat.id, "请在 /chat 后输入要生成的内容，例如：/chat 写一个小故事");
      } else {
        
        let history = await env.bot.get(message.chat.id);
        history = history ? JSON.parse(history) : [];
        history.push({ role: "user", content: arg });
        await env.bot.put(message.chat.id, JSON.stringify(history));
      
        const aiResponse = await run("@cf/openai/gpt-oss-120b", {
          instructions: '你是liaoke的私人中文AI助手，简洁地回答用户的问题。',
          reasoning: { "effort": "medium" },
          input: history,
        });

        console.log("AI 原始响应:", JSON.stringify(aiResponse));

       
        const reasonText = aiResponse?.result?.output
          ?.filter(o => o.type === "reasoning")
          ?.map(o => o.content?.map(c => c.text).join("\n"))
          .filter(Boolean)
          .join("\n\n") || "AI 无法生成内容";

        const outputText = aiResponse?.result?.output
          ?.filter(o => o.type === "message")
          ?.map(o => o.content?.map(c => c.text).join("\n"))
          .filter(Boolean)
          .join("\n\n") || "AI 无法生成内容";

       
        const escapeMD = (text) => {
          if (!text) return "";
          return text
            .replace(/\\/g, "\\\\")
            .replace(/`/g, "\\`")
            .replace(/_/g, "\\_")
            .replace(/\*/g, "\\*")
            .replace(/\[/g, "\\[")
            .replace(/\]/g, "\\]")
            .replace(/~/g, "\\~")
            .replace(/>/g, "\\>")
            .replace(/#/g, "\\#")
            .replace(/\+/g, "\\+")
            .replace(/-/g, "\\-")
            .replace(/=/g, "\\=")
            .replace(/\|/g, "\\|")
            .replace(/\{/g, "\\{")
            .replace(/\}/g, "\\}")
            .replace(/\./g, "\\.")
            .replace(/!/g, "\\!");
        };

     
        const messageMD = `
🧠 推理过程：
\`\`\`
${escapeMD(reasonText)}
\`\`\`

💬 最终回答：
${escapeMD(outputText)}
        `;

   
        await sendTelegramMessage(message.chat.id, messageMD);
        history.push({ role: "assistant", content: outputText });
        await env.bot.put(message.chat.id, JSON.stringify(history));
        console.log("AI 输出发送给用户:", messageMD);
      }

      return new Response("ok", { status: 200 });
    } catch (err) {
      console.error("解析 JSON 或处理失败:", err);
      return new Response("error", { status: 400 });
    }
  },
};