Создайте Grok-бота для WhatsApp

Что понадобится

• Номер Flow API, привязанный к WhatsApp (7 дней бесплатно)
• API-ключ xAI с console.x.ai
• n8n или небольшой сервер, который принимает вебхук

Быстрее всего: встроенный ИИ-автоответ

Без n8n и без сервера. В консоли Flow API откройте номер → «ИИ-автоответ», выберите Grok, вставьте ключ xAI, напишите инструкции и включите. Каждое входящее сообщение будит бота: он читает последнюю переписку, показывает «печатает…» и отвечает. Если вы ответили в чате сами, бот молчит в нём 30 минут.

Вариант A: без кода, в n8n

1. 1Добавьте Flow API Trigger (community-нода n8n-nodes-flowapi) в режиме Incoming Message. При активации workflow вебхук настроится сам.
2. 2Добавьте ноду AI Agent с моделью xAI Grok Chat Model и вашим ключом xAI.
3. 3В системном сообщении агента опишите бизнес, часы работы и тон, а также когда передавать разговор человеку.
4. 4Добавьте ноду Flow API: Send Text Message на {{ $json.chatId }} с ответом агента.
5. 5Активируйте и напишите на свой номер с другого телефона.

Вариант B: 30 строк на Python

В консоли Flow API укажите Webhook URL вашего номера — адрес /whatsapp этого сервера, затем запустите:

import os, requests
from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)
SEND = "https://flowapi.pro/waInstance{idInstance}/sendMessage/{apiTokenInstance}"
PROMPT = "You are the WhatsApp assistant of Bright Dental Clinic. Answer briefly and kindly."

@app.post("/whatsapp")
def whatsapp():
    n = request.get_json()
    if n.get("typeWebhook") != "incomingMessageReceived":
        return "ok"
    chat = n["senderData"]["chatId"]
    text = n["messageData"].get("textMessageData", {}).get("textMessage", "")
    if not text or chat.endswith("@g.us"):
        return "ok"
    r = requests.post("https://api.x.ai/v1/responses",
        headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['XAI_API_KEY']}"},
        json={"model": "grok-4.3", "input": [
            {"role": "system", "content": PROMPT},
            {"role": "user", "content": text}]}, timeout=60).json()
    reply = next(c["text"] for o in r["output"] if o["type"] == "message"
                 for c in o["content"] if c["type"] == "output_text")
    requests.post(SEND, json={"chatId": chat, "message": reply}, timeout=30)
    return "ok"

Чтобы было по-человечески

• Вызывайте sendTyping перед ответом, чтобы клиент видел «печатает…».
• Отвечайте коротко, в несколько строк: WhatsApp — это чат.
• Дайте боту понятный выход: «Сотрудник ответит вам в ближайшее время», если он не уверен.

Пусть Grok действует, а не только отвечает

Вместо фиксированного ответа дайте Grok ссылку MCP от Flow API как удалённый MCP-инструмент. Тогда он сможет сам читать историю переписки, отправлять прайс-лист в PDF или создавать группу с вашей командой.

Questions