← Создание агентов на Cloudflare / agents / examples

Slack agent

Это руководство покажет вам, как собрать и развернуть на Cloudflare Workers Slack-бота на основе AI, который умеет:

• Отвечать на личные сообщения
• Отвечайте при упоминании в каналах
• Поддерживайте контекст беседы в тредах
• Используйте ИИ для генерации интеллектуальных ответов

Ваш Slack-агент будет мультитенантным приложением: одно развёртывание сможет обслуживать несколько рабочих пространств Slack. Каждое рабочее пространство получает собственный изолированный экземпляр агента с выделенным хранилищем на основе Agents SDK.

Полный код этого примера можно посмотреть здесь ↗.

Прежде чем начать, вам потребуется:

• A Аккаунт Cloudflare ↗
• Node.js ↗ установлен (v18 или новее)
• A Рабочее пространство Slack ↗ где у вас есть разрешение на установку приложений
• Одна OpenAI API key ↗ (или другой провайдер LLM)

Сначала создайте новый Slack App, через который ваш агент будет взаимодействовать со Slack:

1. Перейдите в api.slack.com/apps ↗ и выберите Создать новое приложение.
2. Выберите С нуля.
3. Присвойте своему приложению имя (например, «My AI Assistant») и выберите рабочее пространство.
4. Выберите Create App.

В настройках вашего Slack App перейдите в OAuth & Permissions и добавьте следующее Bot Token Scopes:

• chat:write : отправка сообщений от имени бота
• chat:write.public : отправка сообщений в каналы без присоединения к ним
• channels:history : просмотр сообщений в публичных каналах
• app_mentions:read : получение упоминаний
• im:write : отправка личных сообщений
• im:history : просмотр истории личных сообщений

URL-адрес Event Subscriptions вы настроите позже, после развёртывания агента. А пока перейдите на Подписки на события в настройках вашего Slack App и подготовьтесь к его включению.

Подпишитесь на следующие события бота:

• app_mention : когда бота упоминают через @
• message.im : личные сообщения боту

Пока не включайте это. Вы включите это после развёртывания.

В настройках вашего Slack App соберите следующие значения:

1. Основная информация > Учётные данные приложения:
   • Client ID
   • Секрет клиента
   • Секрет подписи

Держите их под рукой: они понадобятся вам на следующем шаге.

1. Создайте новый проект для своего Slack Agent:

npm create cloudflare@latest -- my-slack-agent

2. Перейдите в каталог проекта:

cd my-slack-agent

3. Установите необходимые зависимости:

npm install agents openai

1. Создайте .env файл в корне проекта для локальных секретов разработки:

touch .env

2. Добавьте свои учётные данные в .env:

SLACK_CLIENT_ID="your-slack-client-id"
SLACK_CLIENT_SECRET="your-slack-client-secret"
SLACK_SIGNING_SECRET="your-slack-signing-secret"
OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
OPENAI_BASE_URL="https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/YOUR_ACCOUNT_ID/YOUR_GATEWAY/openai"

3. Обновите ваш wrangler.jsonc чтобы настроить ваш Agent:

{
	"$schema": "./node_modules/wrangler/config-schema.json",
	"name": "my-slack-agent",
	"main": "src/index.ts",
	// Set this to today's date
	"compatibility_date": "2026-08-28",
	"compatibility_flags": [
		"nodejs_compat"
	],
	"durable_objects": {
		"bindings": [
			{
				"name": "MyAgent",
				"class_name": "MyAgent",
				"script_name": "my-slack-agent"
			}
		]
	},
	"migrations": [
		{
			"tag": "v1",
			"new_classes": [
				"MyAgent"
			]
		}
	]
}

"$schema" = "./node_modules/wrangler/config-schema.json"
name = "my-slack-agent"
main = "src/index.ts"
# Set this to today's date
compatibility_date = "2026-08-28"
compatibility_flags = [ "nodejs_compat" ]

[[durable_objects.bindings]]
name = "MyAgent"
class_name = "MyAgent"
script_name = "my-slack-agent"

[[migrations]]
tag = "v1"
new_classes = [ "MyAgent" ]

1. Сначала создайте базовый SlackAgent класс в src/slack.ts. Этот класс отвечает за OAuth, проверку запросов и маршрутизацию событий. Вы можете посмотреть полная реализация на GitHub ↗.

2. Теперь создайте реализацию своего агента в src/index.ts:

import { env } from "cloudflare:workers";
import { SlackAgent } from "./slack";
import { OpenAI } from "openai";

const openai = new OpenAI({
	apiKey: env.OPENAI_API_KEY,
	baseURL: env.OPENAI_BASE_URL,
});

type SlackMsg = {
	user?: string;
	text?: string;
	ts: string;
	thread_ts?: string;
	subtype?: string;
	bot_id?: string;
};

function normalizeForLLM(msgs: SlackMsg[], selfUserId: string) {
	return msgs.map((m) => {
		const role = m.user && m.user !== selfUserId ? "user" : "assistant";
		const text = (m.text ?? "").replace(/<@([A-Z0-9]+)>/g, "@$1");
		return { role, content: text };
	});
}

export class MyAgent extends SlackAgent {
	async generateAIReply(conversation: SlackMsg[]) {
		const selfId = await this.ensureAppUserId();
		const messages = normalizeForLLM(conversation, selfId);

		const system = `You are a helpful AI assistant in Slack.
Be brief, specific, and actionable. If you're unsure, ask a single clarifying question.`;

		const input = [{ role: "system", content: system }, ...messages];

		const response = await openai.chat.completions.create({
			model: "gpt-4o-mini",
			messages: input,
		});

		const msg = response.choices[0].message.content;
		if (!msg) throw new Error("No message from AI");

		return msg;
	}

	async onSlackEvent(event: { type: string } & Record<string, unknown>) {
		// Ignore bot messages and subtypes (edits, joins, etc.)
		if (event.bot_id || event.subtype) return;

		// Handle direct messages
		if (event.type === "message") {
			const e = event as unknown as SlackMsg & { channel: string };
			const isDM = (e.channel || "").startsWith("D");
			const mentioned = (e.text || "").includes(
				`<@${await this.ensureAppUserId()}>`,
			);

			if (!isDM && !mentioned) return;

			const conversation = await this.fetchConversation(e.channel);
			const content = await this.generateAIReply(conversation);
			await this.sendMessage(content, { channel: e.channel });
			return;
		}

		// Handle @mentions in channels
		if (event.type === "app_mention") {
			const e = event as unknown as SlackMsg & {
				channel: string;
				text?: string;
			};
			const thread = await this.fetchThread(e.channel, e.thread_ts || e.ts);
			const content = await this.generateAIReply(thread);
			await this.sendMessage(content, {
				channel: e.channel,
				thread_ts: e.thread_ts || e.ts,
			});
			return;
		}
	}
}

export default MyAgent.listen({
	clientId: env.SLACK_CLIENT_ID,
	clientSecret: env.SLACK_CLIENT_SECRET,
	slackSigningSecret: env.SLACK_SIGNING_SECRET,
	scopes: [
		"chat:write",
		"chat:write.public",
		"channels:history",
		"app_mentions:read",
		"im:write",
		"im:history",
	],
});

Запустите сервер разработки:

npm run dev

Теперь ваш агент работает по адресу http://localhost:8787.

Теперь, когда ваш агент запущен локально, его нужно сделать доступным для Slack. Используйте Cloudflare Tunnel чтобы создать защищённый туннель:

npx cloudflared tunnel --url http://localhost:8787

В результате будет выведен публичный URL вида https://random-subdomain.trycloudflare.com.

Вернитесь к настройкам своего Slack App:

1. Перейдите в Подписки на события.

2. Переключить Включите Events к Включено.

3. Введите ваш Request URL: https://random-subdomain.trycloudflare.com/slack.

4. Slack отправит запрос на проверку. Если ваш агент работает корректно, должно отобразиться Проверено.

5. В разделе Подпишитесь на события бота, добавьте:

   • app_mention
   • message.im

6. Выберите Сохранить изменения.

Перейдите на http://localhost:8787/install в вашем браузере. Это перенаправит вас на страницу авторизации Slack. Выберите Allow чтобы установить приложение в ваше рабочее пространство.

После авторизации вы должны увидеть в браузере сообщение "Successfully registered!".

Откройте Slack. Затем:

1. Отправьте боту личное сообщение: он должен ответить сообщением, сгенерированным ИИ.
2. Упомяните своего бота в канале (например, @My AI Assistant hello), он должен отвечать в теме.

Если всё работает, вы готовы к развёртыванию в продакшене!

1. Перед развёртыванием добавьте свои секреты в Cloudflare:

npx wrangler secret put SLACK_CLIENT_ID
npx wrangler secret put SLACK_CLIENT_SECRET
npx wrangler secret put SLACK_SIGNING_SECRET
npx wrangler secret put OPENAI_API_KEY
npx wrangler secret put OPENAI_BASE_URL

2. Разверните своего агента:

npx wrangler deploy

После развёртывания вы получите рабочий URL, например:

https://my-slack-agent.your-account.workers.dev

Вернитесь к настройкам своего Slack App:

1. Перейдите в Подписки на события.
2. Обновите Request URL на ваш продакшен-URL: https://my-slack-agent.your-account.workers.dev/slack.
3. Выберите Сохранить изменения.

Теперь, когда ваш агент развёрнут, вы можете поделиться им с другими:

• Единое рабочее пространство: Установите его через https://my-slack-agent.your-account.workers.dev/install.
• Публичное распространение: Отправьте своё приложение в Slack App Directory ↗.

Каждое рабочее пространство, устанавливающее ваше приложение, получит собственный изолированный экземпляр агента с выделенным хранилищем.

Ваш Slack-агент использует Durable Objects чтобы предоставлять изолированные экземпляры с сохранением состояния для каждого рабочего пространства Slack:

• У каждого рабочего пространства есть собственный team_id используется как ID Durable Object.
• Каждый экземпляр агента хранит собственный токен доступа Slack в хранилище KV.
• Разговоры запрашиваются из API Slack по требованию.
• Вся логика агента выполняется в изолированной, согласованной среде.

Агент обрабатывает поток OAuth 2.0 сервиса Slack:

1. Пользователь посещает /install > перенаправлено на авторизацию Slack.
2. Пользователь выбирает Allow > Slack перенаправляет на /accept с кодом авторизации.
3. Agent обменивает код на токен доступа.
4. Agent сохраняет токен в Durable Object рабочего пространства.

Когда Slack отправляет событие:

1. Запрос поступает на /slack конечная точка.
2. Agent проверяет подпись запроса с помощью HMAC-SHA256.
3. Agent направляет событие в Durable Object нужного рабочего пространства.
4. onSlackEvent метод обрабатывает событие и формирует ответ.

Обновите модель в src/index.ts:

const response = await openai.chat.completions.create({
	model: "gpt-4o", // or any other model
	messages: input,
});

Сохраняйте историю разговора в хранилище Durable Object:

async storeMessage(channel: string, message: SlackMsg) {
  const history = await this.ctx.storage.kv.get(`history:${channel}`) || [];
  history.push(message);
  await this.ctx.storage.kv.put(`history:${channel}`, history);
}

Добавьте пользовательскую логику в onSlackEvent:

async onSlackEvent(event: { type: string } & Record<string, unknown>) {
  if (event.type === "message") {
    const e = event as unknown as SlackMsg & { channel: string };

    if (e.text?.includes("help")) {
      await this.sendMessage("Here's how I can help...", {
        channel: e.channel
      });
      return;
    }
  }

  // ... rest of your event handling
}

Замените OpenAI на Workers AI:

import { Ai } from "@cloudflare/ai";

export class MyAgent extends SlackAgent {
	async generateAIReply(conversation: SlackMsg[]) {
		const ai = new Ai(this.ctx.env.AI);
		const response = await ai.run("@cf/meta/llama-3-8b-instruct", {
			messages: normalizeForLLM(conversation, await this.ensureAppUserId()),
		});
		return response.response;
	}
}

• Добавить Slack Interactive Components ↗ (кнопки, модальные окна)
• Подключите Agent к MCP-сервер
• Добавьте ограничение частоты запросов, чтобы предотвратить злоупотребления
• Управление состоянием разговора
• Используйте Workers Analytics Engine чтобы отслеживать использование
• Добавить расписания для запланированных задач