Створення персонального Telegram-бот помічника

Abstract

В роботі досліджується та виконується розробка персонального Telegram-бот помічника, що використовує велику мовну модель для інтелектуальної обробки запитів користувача та ефективної взаємодії з інтегрованими сервісами Gmail, Google Calendar, Notion, для підвищення особистої продуктивності та автоматизації рутинних завдань. У процесі дослідження застосовано методи побудови оркестрованих LLM-агентів, модульне архітектурне проєктування, а також інструменти інтеграції зовнішніх сервісів через їх програмні інтерфейси. Основними використаними технологіями є мова програмування Python, фреймворки LangChain і LangGraph, мовна модель Gemini 2.0 Flash, а також платформи Telegram Bot API, Google Cloud API, Notion API, Tavily Search API. У результаті реалізовано функціональний прототип Telegram-бот помічника, здатного розуміти запити користувача написані природною мовою, виконувати завдання з управління електронною поштою, подіями календаря, нотатками та завданнями, а також надавати відповіді на питання загального характеру. Новизна роботи полягає в поєднанні оркестрації агентів через LangGraph із реальними прикладними сценаріями для щоденного планування та комунікації. Розроблений бот-помічник може бути рекомендований для персонального використання з метою підвищення ефективності управління особистими справами та інформацією. Результати роботи можуть також слугувати основою для подальших наукових досліджень та розробки більш досконалих інтелектуальних асистентів, розширення їх функціональності шляхом додавання інтеграцій з новими сервісами та можливостями.

The objective of this work is to develop a personal Telegram assistant bot that leverages a large language model for intelligent processing of user queries and effective interaction with integrated services such as Gmail, Google Calendar, and Notion, aiming to enhance personal productivity and automate routine tasks. The research applies methods of orchestrated LLM-agent construction, modular architectural design, and tools for integration with external services programming interfaces. The primary technologies used include the Python programming language, the LangChain and LangGraph frameworks, the Gemini 2.0 Flash language model, as well as the Telegram Bot API, Google Cloud API, Notion API, and Tavily Search API. As a result, a functional prototype of the Telegram assistant bot has been implemented. It is capable of understanding user queries expressed in natural language, performing tasks related to email management, calendar events, notes and task tracking, and responding to general knowledge questions. The novelty of this work lies in combining LangGraph-based agent orchestration with real-world application scenarios for daily planning and communication. The developed assistant bot can be recommended for personal use to improve the efficiency of managing personal affairs and information. The outcomes of this project may serve as a foundation for further academic research and the development of more advanced intelligent assistants, with extended functionality through the integration of additional services and capabilities.