🐋🤖 DeepSeek AI Agent + Telegram + 장기 기억 🧠

이 워크플로우는 다음과 같은 사용자에게 적합합니다:
- 텔레그램 봇 개발자: 다양한 메시지 유형을 처리하고 사용자와의 상호작용을 자동화하고자 하는 개발자.
- 비즈니스 소유자: 고객과의 소통을 개선하고, 사용자 데이터를 장기 기억에 저장하여 맞춤형 서비스를 제공하고자 하는 비즈니스 운영자.
- AI 애호가: AI를 활용하여 사용자 경험을 개선하고, 개인화된 상호작용을 통해 고객 만족도를 높이고자 하는 개인.
- 교육자: 학습자의 피드백을 수집하고, 맞춤형 학습 자료를 제공하기 위해 AI를 활용하고자 하는 교육자.

이 워크플로우는 다음과 같은 문제를 해결합니다:
- 메시지 처리의 자동화: 다양한 유형의 메시지(텍스트, 이미지, 음성 등)를 자동으로 인식하고 처리하여 사용자의 요구에 신속하게 응답합니다.
- 사용자 인증: 사용자와 채팅 ID를 확인하여 인증된 사용자만이 특정 기능을 사용할 수 있도록 하여 보안을 강화합니다.
- 장기 기억 저장: 중요한 사용자 정보를 장기 기억에 저장하여, 후속 상호작용 시 사용자 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다.

워크플로우 프로세스의 자세한 설명:
1. 텔레그램 이벤트 수신: 사용자가 텔레그램을 통해 메시지를 보낼 때, 이 메시지를 수신하는 웹훅이 활성화됩니다.
2. 사용자 및 채팅 ID 확인: 수신된 메시지에서 사용자 정보를 확인하고, 인증된 사용자임을 확인합니다.
3. 메시지 라우팅: 메시지 유형에 따라(텍스트, 이미지, 음성) 적절한 처리 경로로 메시지를 라우팅합니다.
4. AI 에이전트와의 상호작용: 텍스트 메시지의 경우 AI 에이전트가 사용자와 상호작용하여 적절한 응답을 생성합니다.
5. 응답 전송: 생성된 응답을 텔레그램을 통해 사용자에게 전송합니다.
6. 장기 기억 저장: 사용자가 제공한 중요한 정보를 장기 기억에 저장하여, 향후 상호작용에 활용합니다.

사용자가 이 워크플로우를 맞춤화하고 조정하는 방법:
- 사용자 정보 수정: Validation 노드에서 first_name, last_name, id 값을 변경하여 특정 사용자 정보를 맞춤화할 수 있습니다.
- AI 에이전트의 응답 조정: AI Agent 노드의 systemMessage를 수정하여 AI의 응답 스타일이나 규칙을 변경할 수 있습니다.
- 메시지 처리 로직 변경: Message Router 노드에서 새로운 메시지 유형을 추가하거나 기존 조건을 수정하여 메시지 처리 로직을 조정할 수 있습니다.
- 기타 API 통합: 필요에 따라 다른 API를 추가하여 워크플로우를 확장할 수 있습니다.