Timely.AI

Timely.AI 是一个基于大模型能力（deepseek 和 GPT）构建的 AI 助手，旨在自动化会议邀约、时间协调、策略分析和通知功能。通过多轮对话、日历时间协调和逻辑分析，Timely.AI 能显著提升会议安排的效率和准确性。

主要功能

1. 用户主动发起对话：帮助用户安排、修改或查询会议内容。
2. 时间协调：通过与参与者的多轮对话，协调所有与会者的可用时间，避免时间冲突。
3. 策略分析：通过深度学习模型分析对话内容，决定是否需要进一步时间协调，或直接发送会议通知。
4. 通知功能：将最终确认的会议时间、参与者信息等通过通知发送给各方。

项目架构

该项目包含以下核心组件：

• DialogueAgent：处理用户发起的对话，理解并收集用户需求。
• CoordinationAgent：协调会议时间，通过与参会者多轮对话确认可行时间。
• StrategyAgent：分析对话内容，基于深度学习模型判断是否需要时间协调或可以直接发送通知。
• NotificationAgent：根据最终确认的时间，向与会者发送会议通知。

技术栈

• Python 3.x
• OpenAI GPT-4 API：用于自然语言处理和多轮对话。
• deepseek：用于智能会议时间协调和决策支持。
• Flask：提供 Web 服务处理用户请求。
• Logging：记录系统日志，便于排查问题。
• Tenacity：实现 API 调用的重试机制。
• python-dotenv：管理环境变量（如 OpenAI API Key）。

安装与配置

1. 克隆项目

首先，克隆该项目到本地：

git clone https://jihulab.com/ai6444601/Timely.AI.git
cd Timely.AI

2. 创建虚拟环境并安装依赖

为了确保项目依赖的隔离，建议使用虚拟环境：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # 对于 Windows 使用 `venv\Scripts\activate`

安装依赖：

pip3 install -r requirements.txt

3. 配置 OpenAI API Key

为了使用 OpenAI GPT-4 API，你需要提供 OpenAI API 密钥。你可以通过以下两种方式之一配置 API 密钥：

• 方法 1：使用环境变量

  1. 创建一个 .env 文件，在其中添加 API 密钥：

     OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

  2. 使用 python-dotenv 加载环境变量。

• 方法 2：直接修改代码

  • 打开 agents.py，将 openai.api_key 设置为你的 API 密钥（不推荐在生产环境中使用这种方法）。

4. 配置日志目录

如果日志目录 logs/ 不存在，系统会自动创建。你可以在日志文件中查看详细的请求和响应信息。

5. 启动 Flask 服务

配置完毕后，可以通过以下命令启动 Flask 服务：

python3 app.py

默认情况下，Flask 会在本地的 5001 端口启动应用。你可以在浏览器中访问 http://127.0.0.1:5001/ 来查看应用。

前端页面预览

在 Frontend 目录下，已经开发了一个前端页面用于展示和互动。启动方式如下：

cd Frontend
npm start

这将启动前端页面，你可以在浏览器中查看会议安排和时间协调的界面。

更新内容

• 深度学习模型支持：新增 deepseek 模型，支持更智能的会议协调和时间推荐，用户可以灵活切换。
• 前端页面预览：开发了前端页面，提升了用户体验，支持会议安排和时间选择。
• Flask 测试页面：后端启动后，访问 http://127.0.0.1:5001/ 可以查看 chat.html 页面进行测试。

使用说明

1. 启动对话

用户可以通过向 /chat 端点发送请求，启动或继续一个对话。以下是一个发送 POST 请求的示例：

POST /chat
Content-Type: application/json

{
    "message": "我想安排一个会议，讨论项目进展。",
    "type": "user_initiated"
}

2. 结束对话

当用户提供的所有信息都已经收集完毕时，/end_dialogue 端点用于获取对话总结：

POST /end_dialogue
Content-Type: application/json

{
    "type": "user_initiated"
}

3. 时间协调

如果需要协调与会者的时间，系统会根据策略分析决定是否需要时间协调。协调流程通过 /chat 端点继续进行。

POST /chat
Content-Type: application/json

{
    "message": "我今天下午2点到3点有空，能否安排在这个时间?",
    "type": "coordination"
}

4. 获取总结

你可以通过 /end_dialogue 获取完整的对话总结，或者时间协调的总结：

POST /end_dialogue
Content-Type: application/json

{
    "type": "coordination"
}

项目结构

.
├── app.py                   # Flask Web 服务
├── agents.py                # 代理类定义：处理对话、时间协调、策略分析等
├── requirements.txt         # 项目依赖
├── .env                     # 环境变量文件 (存储 API Key)
├── logs/                    # 存放日志文件
└── templates/
    └── chat.html            # 前端界面模板
├── Frontend/                # 前端代码目录
    └── ...                  # 前端页面资源

开发建议

1. 错误处理与日志：完善异常处理，使用日志记录系统的运行状态，便于开发和运维人员调试。
2. 多语言支持：考虑将对话助手扩展为多语言支持，使用适当的本地化和国际化方法。
3. 性能优化：如果需要处理大量并发请求，可以考虑使用生产环境的 WSGI 服务器（如 Gunicorn）和负载均衡。

常见问题

1. 如何修改会议的时间？

用户可以通过继续对话的方式与 AI 进行时间协调。AI 会根据用户提供的时间建议与其他参与者进行对接，最终确定一个合适的时间。

2. 如何确保会议参与者的时间不会冲突？

通过多轮对话与每个参与者协调时间，系统会根据参与者的日历信息自动进行时间冲突检测。

3. 系统支持多少个参与者？

目前系统支持任意数量的参与者，协调时间时会逐一与参与者确认时间，并避免冲突。

优化点

为了进一步提升系统的功能和可用性，以下是一些待优化的关键点：

1. 前端流程及页面的设计

• 完善前端界面，提升用户体验，特别是会议安排、时间选择和确认流程的交互设计。
• 使用 React 或 Vue.js 等前端框架来提升页面的响应性和用户交互。

2. 集成飞书、Google、企业微信等日历接口

• 实现与飞书、Google Calendar、企业微信等日历平台的集成。
• 支持日历增删改查，自动同步会议时间并与参与者日历进行冲突检测。
• 提供方便的 API 或界面让用户能够快速选择与会时间，并自动更新日历。

3. 对接 Chat_on_WeChat 开源项目

• 将系统对接 chat_on_wechat 开源项目，以便在飞书、微信、企业微信、钉钉等IM中创建助手，直接通过微信与用户进行会议邀约、时间协调等。
• 支持通过微信实现邀请、确认和提醒等功能。

4. 短信、电话拨打及对话内容

• 增加短信和电话拨打功能，使系统能够自动向参会者发送会议提醒或变更通知。
• 利用 Twilio 或其他 API 进行电话呼叫和短信发送功能集成。
• 记录与参会者的通话内容，并将其同步到会议安排系统中。

贡献

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