介绍
@tmtek/convo 是一个快速搭建聊天机器人的框架，它基于 Node.js 平台，使用 TypeScript 编写，依赖了 Bot Framework 和 Azure 的 Cognitive Services，可以方便快速地创建并运行聊天机器人应用。
安装
你需要先安装 Node.js 平台和 npm 工具，然后执行以下命令：
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这将全局安装 @tmtek/convo 包，可以在终端中直接使用。
开始
在使用 @tmtek/convo 前，你需要先准备一个 Bot Framework 的 AppId 和 AppSecret，以及 Cognitive Services 的 AzureSubscriptionKey 和 AzureRegion。你可以在 Bot Framework 网站 和 Azure 网站 上免费注册并获取这些凭据。
准备好凭据后，你可以使用以下命令创建一个新的聊天机器人项目：
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这将在当前目录下创建一个名为 <bot-name> 的新项目目录，并生成相关的配置文件和代码骨架。
接着，你需要在项目目录中执行以下命令，安装项目所需的依赖：
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然后修改 .env 配置文件，将凭据信息填入：
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最后，你可以启动聊天机器人程序：
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这将启动一个 HTTP 服务器，监听本地的 3978 端口，可以在本地测试聊天机器人的功能。
基本概念
@tmtek/convo 框架的核心是 Convo 类，它代表一个聊天机器人应用程序。
你可以创建一个 JS/TS 文件，使用以下代码导入 @tmtek/convo 包，并创建一个 Convo 实例：
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Convo 实例包含了多个事件和方法，用于处理聊天机器人的输入和输出，包括收到消息、发送消息、获取用户信息等。
消息处理
当聊天机器人接收到用户的消息时，会触发 activityReceived 事件。你可以在 Convo 实例上注册一个事件处理函数，来处理这个事件。
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在事件处理函数中，你可以读取用户的输入信息，根据输入信息处理并生成输出信息，然后将输出信息发送回给用户。
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---在发送消息时，你需要指定消息的类型、文本内容、收件人、发件人等信息。
上下文管理
在处理聊天机器人消息时，需要考虑消息之间的上下文关系，以便更好的理解用户的意图。@tmtek/convo 提供了一组上下文相关的方法，使得消息处理逻辑更加简单和易于维护。
GenerateContextId
GenerateContextId 是一个生成上下文标识的方法，可以用于标识不同的上下文。
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GetContextData
GetContextData 是一个获取上下文信息的方法，可以从上下文缓存中读取存储的数据。
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SetContextData
SetContextData 是一个保存上下文信息的方法，可以将数据存储到上下文缓存中。
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DeleteContextData
DeleteContextData 是一个删除上下文信息的方法，可以从上下文缓存中删除指定的数据。
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ClearContextData
ClearContextData 是一个清空上下文信息的方法，可以清空指定的上下文缓存。
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示例代码
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---总结
本文介绍了如何使用 @tmtek/convo 快速搭建聊天机器人应用程序，包括项目创建、依赖安装、配置凭据、处理消息、管理上下文等方面的内容，希望能够对开发聊天机器人的初学者有所帮助。
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