Как создать бота в Telegram с поддержкой AI-агента с помощью Yandex Workflows

Если у вас еще нет интерфейса командной строки Yandex Cloud (CLI), установите и инициализируйте его.

По умолчанию используется каталог, указанный при создании профиля CLI. Чтобы изменить каталог по умолчанию, используйте команду yc config set folder-id <идентификатор_каталога>. Также для любой команды вы можете указать другой каталог с помощью параметров --folder-name или --folder-id.

1. Посмотрите описание команды CLI для создания секрета:

   yc lockbox secret create --help
   

2. Создайте секрет:

   yc lockbox secret create \
     --name tg-bot-token \
     --payload '[{"key":"token","text_value":"<токен_бота>"}]'
   

   Где:

   • --name — имя секрета.

   • --payload — содержимое секрета в виде массива формата YAML или JSON:

     • key — ключ секрета.
     • text_value — значение секрета. Укажите токен, полученный при создании бота.

   Результат:

   id: e6qf05v4ftms********
   folder_id: b1g681qpemb4********
   created_at: "2025-08-20T12:26:02.961Z"
   name: tg-bot-token
   status: ACTIVE
   current_version:
     id: e6q768pl3vrf********
     secret_id: e6qf05v4ftms********
     created_at: "2025-08-20T12:26:02.961Z"
     status: ACTIVE
     payload_entry_keys:
       - token
   

Чтобы создать секрет, воспользуйтесь методом REST API Create для ресурса Secret или вызовом gRPC API SecretService/Create.

1. Посмотрите описание команды CLI для создания бакета:

   yc storage bucket create --help
   

2. Создайте бакет в каталоге по умолчанию:

   yc storage bucket create \
     --name <имя_бакета> \
     --default-storage-class standard \
     --max-size 5368709120
   

   Где:

   • --name — имя бакета в соответствии с правилами именования.
   • --default-storage-class — класс хранилища.
   • --max-size — максимальный размер бакета в байтах.

   Результат:

   name: bot-history-storage
   folder_id: b1g681qpemb4********
   anonymous_access_flags: {}
   default_storage_class: STANDARD
   versioning: VERSIONING_DISABLED
   max_size: "5368709120"
   created_at: "2025-08-20T12:23:21.361186Z"
   resource_id: e3erbgk1qmih********
   

Если у вас еще нет интерфейса командной строки AWS CLI, установите и сконфигурируйте его.

Чтобы создать бакет, назначьте сервисному аккаунту, через который работает AWS CLI, роль storage.editor.

В терминале выполните команду:

aws s3api create-bucket \
  --endpoint-url=https://storage.yandexcloud.net \
  --bucket <имя_бакета>

Где:

• --endpoint-url — эндпоинт Object Storage.
• --bucket — имя бакета в соответствии с правилами именования.

Чтобы создать бакет, воспользуйтесь методом REST API Create для ресурса Bucket, вызовом gRPC API BucketService/Create или методом S3 API create.

1. Если у вас еще нет jq, установите его.

2. Посмотрите описание команды CLI для создания сервисного аккаунта:

   yc iam service-account create --help
   

3. Создайте сервисный аккаунт:

   yc iam service-account create --name sa-workflows
   

   Где --name — имя сервисного аккаунта.

   Результат:

   id: ajersnus6rb2********
   folder_id: b1g681qpemb4********
   created_at: "2025-08-20T12:18:41.869376672Z"
   name: sa-workflows
   

4. Сохраните идентификатор сервисного аккаунта и идентификатор каталога в переменные:

   WF_SA=$(yc iam service-account get --name sa-workflows --format json | jq -r .id)
   FOLDER_ID=$(yc config get folder-id)
   

5. Посмотрите описание команды CLI для назначения роли на каталог:

   yc resource-manager folder add-access-binding --help
   

6. Назначьте сервисному аккаунту роли на каталог:

   yc resource-manager folder add-access-binding \
     --id $FOLDER_ID \
     --role storage.uploader \
     --subject serviceAccount:$WF_SA
   
   yc resource-manager folder add-access-binding \
     --id $FOLDER_ID \
     --role storage.viewer \
     --subject serviceAccount:$WF_SA
   
   yc resource-manager folder add-access-binding \
     --id $FOLDER_ID \
     --role lockbox.payloadViewer \
     --subject serviceAccount:$WF_SA
   
   yc resource-manager folder add-access-binding \
     --id $FOLDER_ID \
     --role ai.languageModels.user \
     --subject serviceAccount:$WF_SA
   
   yc resource-manager folder add-access-binding \
     --id $FOLDER_ID \
     --role ai.assistants.editor \
     --subject serviceAccount:$WF_SA
   

   Где:

   • --id — идентификатор каталога.
   • --role — роль.
   • --subject — идентификатор сервисного аккаунта.

   Результат:

   effective_deltas:
     - action: ADD
       access_binding:
         role_id: ai.languageModels.user
         subject:
           id: ajersnus6rb2********
           type: serviceAccount
   

Создайте сервисный аккаунт sa-workflows с ролями:

• storage.uploader
• storage.viewer
• lockbox.payloadViewer
• ai.languageModels.user
• ai.assistants.editor

Чтобы создать сервисный аккаунт, воспользуйтесь методом REST API Create для ресурса ServiceAccount или вызовом gRPC API ServiceAccountService/Create.

Чтобы назначить роль сервисному аккаунту, воспользуйтесь методом REST API updateAccessBindings для ресурса ServiceAccount или вызовом gRPC API ServiceAccountService/UpdateAccessBindings.

1. Посмотрите описание команды CLI для создания рабочего процесса:

   yc serverless workflow create --help
   

2. Создайте рабочий процесс:

   yc serverless workflow create \
     --yaml-spec <файл_спецификации> \
     --name <имя_рабочего_процесса> \
     --service-account-id $WF_SA
   

   Где:

   • --yaml-spec — путь к файлу с YaWL-спецификацией рабочего процесса, подготовленной ранее. Например: ./yawl-spec.yaml.

   • --name — имя рабочего процесса. Требования к имени:

     • длина — от 3 до 63 символов;
     • может содержать строчные буквы латинского алфавита, цифры и дефисы;
     • первый символ — буква, последний — не дефис.

   • --service-account-id — идентификатор сервисного аккаунта sa-workflows.

   Результат:

   id: dfqjl5hh5p90********
   folder_id: b1g681qpemb4********
   specification:
     spec_yaml: "yawl: ..."
   created_at: "2025-03-11T09:27:51.691990Z"
   name: my-workflow
   status: ACTIVE
   log_options: {}
   service_account_id: aje4tpd9coa********
   execution_url: https://serverless-workflows.api.cloud.yandex.net/workflows/v1/execution/dfq0eod50iol********/start
   

Чтобы создать рабочий процесс, воспользуйтесь методом REST API Create для ресурса Workflows или вызовом gRPC API Workflow/Create.

1. Посмотрите описание команды CLI для изменения рабочего процесса:

   yc serverless workflow update --help
   

2. Сделайте рабочий процесс публичным:

   yc serverless workflow update \
     --name <имя_рабочего_процесса> \
     --set-is-public
   

   Результат:

   id: dfqjl5hh5p90********
   ...
   is_public: true
   execution_url: https://serverless-workflows.api.cloud.yandex.net/workflows/v1/execution/dfq0eod50iol********/start
   

Чтобы сделать рабочий процесс публичным, воспользуйтесь методом REST API Update для ресурса Workflows или вызовом gRPC API workflow/Update, установив параметр isPublic: true.

Чтобы получить ссылку для запуска, выполните команду:

yc serverless workflow get <имя_рабочего_процесса>

Результат:

id: dfqjl5hh5p90********
...
is_public: true
execution_url: https://serverless-workflows.api.cloud.yandex.net/workflows/v1/execution/dfq0eod50iol********/start

Сохраните значение поля execution_url.

Чтобы получить ссылку для запуска рабочего процесса, воспользуйтесь методом REST API get для ресурса Workflow или вызовом gRPC API WorkflowsService/Get. Ссылка для запуска будет в поле execution_url.