微信机器人开发API：保险客户自动跟进系统搭建教程/文档-育师

做保险私域的团队都绕不开同一个问题：顾问每天新加几十个好友，人工翻聊天记录判断谁是意向客户，翻到第三屏就累了；客户问一句"百万医疗险怎么赔"，顾问在开会，两小时后回复，人已经去别家咨询了。

本教程给一套可直接落地的方案：用微信机器人开发 API 搭建保险客户自动跟进系统——新好友自动承接、AI 识别意向、自动打标签分层、按层级推送方案、高意向客户转人工。全部基于标准 HTTP + Webhook 接口实现（本文以 WTAPI 为例，Python 代码，Java/Go/PHP 同理），开发文档中涉及的接口路径与参数均已对照官方文档核实，可直接作为团队的开发参考文档使用。

调试环境说明：WTAPI 开发文档站weiti.apifox.cn提供 7 天接口调用权限，后台附带 Demo
示例可供本地调试，本文所有接口路径与字段以文档实时内容为准。建议先在控制台「微信实例」页扫码拿 appId，用
toWxid=filehelper（文件传输助手）自测收发，再接真实客户。

一、链路设计：五步，每步对应明确的接口

客户加好友 → ① 回调感知（MsgType=37）→ 自动通过 + 欢迎语 → ② 客户发消息（MsgType=1）→ AI 意图分类 → ③ 按意图打标签（label 接口，全量修改语义） → ④ 分层推送：文字方案 postText / 计划书卡片 forwardUrl → ⑤ 高意向信号（问价格、问理赔）→ 推送顾问接管

设计原则只有一条：机器做筛选和承接，人做成交。AI 不替顾问谈单，只保证没有一个客户被冷落超过 30 秒。

二、承接层：新好友自动通过 + 欢迎语

按开发文档的回调规范，好友请求是TypeName=AddMsg且MsgType=37。回调必须 3 秒内响应，所以标准写法是"去重 → 入队 → 立即返回"，业务异步处理：

importjson,threading,queueimportrequestsfromflaskimportFlask,request API_BASE="https://wx.chuapi.com"APP_ID="YOUR_APPID"HEADERS={"X-finder-TOKEN":"YOUR_TOKEN","Authorization":"Bearer YOUR_JWT",# 部分环境需要"Content-Type":"application/json",}task_queue=queue.Queue()_seen=set()# 官方去重键：Appid + Data.NewMsgIdapp=Flask(__name__)@app.route("/wtapi/callback",methods=["POST"])defcallback():msg=request.get_json(silent=True)or{}ifmsg.get("TypeName")=="AddMsg":d=msg.get("Data",{})key=f"{msg.get('Appid')}:{d.get('NewMsgId')}"ifkeynotin_seen:_seen.add(key)task_queue.put(msg)return"",200# 3秒内必须返回

Worker 里处理好友请求：调用通过接口（路径与参数以官方文档 friend 模块为准），然后发欢迎语。欢迎语别发"你好我是XX顾问"，发一个选择题——这是后面 AI 分层的第一个数据来源：

defpost_text(to_wxid,content):"""官方发消息接口 postText，参数仅 appId/toWxid/content"""requests.post(f"{API_BASE}/finder/v2/api/message/postText",headers=HEADERS,data=json.dumps({"appId":APP_ID,"toWxid":to_wxid,"content":content}),timeout=10,)defon_friend_accepted(wx_id):post_text(wx_id,"您好～为更快给您匹配合适的方案，回复数字即可：\n""1️⃣ 想了解重疾险\n2️⃣ 想了解医疗险\n""3️⃣ 想给孩子/父母配置\n4️⃣ 随便看看")

三、分层层：AI 意图识别 + 标签落库

客户回复"1"，或者说"我想给孩子买个能报销住院的"，Worker 把文本丢给意图分类（关键词兜底 + LLM 精读，成本最低的组合），得出意向标签，然后调用官方标签接口POST /finder/v2/api/label/modifyMemberList写入微信侧。

这里有个官方开发文档明确强调的坑：该接口是全量修改语义。客户已有标签 1、2，要新增标签 3，labelIds必须传"1,2,3"；想删掉标签 1 就传"2,3"。只传"3"会把前两个冲掉。所以本地必须先存一份客户的当前标签集合：

defset_labels(wx_id,new_label_id):# 本地读取该客户现有标签，合并后全量提交current=db.get_labels(wx_id)# 例如 {"1","2"}current.add(str(new_label_id))requests.post(f"{API_BASE}/finder/v2/api/label/modifyMemberList",headers=HEADERS,data=json.dumps({"appId":APP_ID,"labelIds":",".join(sorted(current)),# 逗号分隔字符串，全量语义"wxIds":[wx_id],# wxid 数组}),timeout=10,)

建议的标签体系（先用POST /finder/v2/api/label/list拉取data.labelList拿到labelName/labelId映射）：意向-重疾、意向-医疗、意向-少儿、阶段-已发方案、阶段-待人工跟进。标签落在微信侧，顾问用手机也能看到，人机协同不断层。

四、触达层：分层推送方案

拿到标签后分层触达。纯文字方案走postText；产品详情页、计划书 H5 走官方链接卡片接口POST /finder/v2/api/message/forwardUrl（参数appId/toWxid/xml，xml 为链接卡片结构）——卡片比裸链接点击率高一截，这是实测经验：

defpush_plan(wx_id,intent):ifintent=="medical":post_text(wx_id,"医疗险核心看三点：续保条件、免赔额、外购药报销。""给您整理了一份对比表👇")# forwardUrl 发送计划书链接卡片（xml 结构以官方文档 message 模块为准）elifintent=="critical":post_text(wx_id,"重疾险先定保额（建议年支出 3-5 倍），再定保障期限……")