企业官网建设流程全解析

没接AI Agent时，微信程序的能力很有限——本质就是"收消息→按预设规则回复"，不会主动做额外的事。接入AI Agent后，程序能做3类之前做不到的"自动执行任务"。整个链路里Eyun API承担的角色很明确：Agent要发消息、收消息、感知状态变化，都得通过Eyun提供的接口来完成。

一、3类Agent可自动完成的任务

1. 自主信息查询任务

传统回复是"你问一句我答一句"，查不了外部信息，给的都是预设内容。Agent介入后能主动调用外部工具查完相关信息，再把完整答案回给用户。

比如用户在微信里问"今天公司附近有什么好吃的日料"，Agent先调查询接口拿到几家店的位置、评分、人均价格，整理成清晰推荐，再通过 Eyun API 的sendText发出去。这个过程中sendText往往被调用两次——先告知"正在帮你查，请稍等"，查到结果后再发完整推荐。核心变化：回复不再是单回合，而是Agent"思考→查资料→组织语言→发送"的完整闭环。Eyun在这里就是Agent的"嘴巴"，让思考结果能以微信消息形式送达用户。

2. 多步业务执行任务

如果说第一类是"查完回一句"，那第二类就是Agent独立走完一整条业务流程。用户说"帮我创建一个售后工单"，背后有好几个动作要串起来：Agent先调工单API建工单拿工单号，通过 Eyun 的sendText发给用户，再调CRM接口关联对应用户，最后再发后续流程指引。如果中间需要用户补充信息，Eyun 的 Webhook会把回复实时回传给Agent，拿到后继续往下执行。这类任务里Agent像一个能独立办事的员工，而 Eyun 就是Agent和用户之间的对话窗口。

3. 主动运营任务

前两类还是"用户先开口"，主动运营不一样——Agent会主动发起动作。系统定时扫描业务侧数据，比如某批会员快到期了、某个客户很久没下单了，Agent识别到流失风险后，主动调 Eyun 的sendText发挽留消息过去。如果用户回复了什么，Webhook把回复推给Agent，Agent再根据回复决定是继续跟进还是换策略。大白话：Agent不光被动等用户来找，还会主动找用户。Eyun在这里既是主动发起消息的出口，也是用户回复回流的入口，两边都要靠它打通。

3类任务对比表

二、Agent执行框架示例

核心思路就是Agent负责"大脑"，Eyun API负责"手脚"：

# Agent执行框架，Eyun负责所有微信交互 eyun = EyunClient(api_key="your_key", webhook_url="https://callback.url") async def query_task(user_id, question): await eyun.send_text(user_id, "正在查询，请稍等...") info = await search_tool(question) await eyun.send_text(user_id, format_result(info)) async def workflow_task(user_id, intent): ticket = await crm.create_ticket(intent) await eyun.send_text(user_id, f"工单号：{ticket.id}") await crm.link_user(ticket.id, user_id) await eyun.send_text(user_id, "后续将有专员联系您") async def proactive_task(): for user in await crm.get_churn_risk_users(): await eyun.send_text(user.id, f"{user.name}，好久不见~")

代码本身很简洁，复杂的AI推理和业务逻辑都封装在Agent内部，Eyun侧只需要调几个基础接口。更多接口用法可以去Eyun 开发文档查看完整说明。

三、实际落地建议

3类任务让微信程序从"被动回复工具"升级到了"主动办事助理"。Eyun API在这里的定位很清晰——它不管AI推理，只管把Agent的意图翻译成微信消息，再把用户消息翻译成Agent能理解的输入。

落地时建议从自主信息查询入手，逻辑最简单，sendText两次调用就能跑通；多步业务执行需要跟内部系统打通接口，要留好异常兜底；主动运营要把控好发送频率，别让用户觉得被骚扰。接口规范和参数细节可以直接看Eyun 开发文档，所有接口都有示例代码和错误码说明，对接时直接照着调就行。