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114-2-aws-chatbot/final

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AWS camp - Discord AI ChatBot

結合 Python, AWS Bedrock 與AWS Lambda 架構，在Disocrd 裡和AI 對話！

啟動步驟(vscode 的部分)

確認環境

  • Python >= 3.10
  • AWS 帳號
  • Discord 帳號，並已經複製下所有key

步驟0. 下載Git

https://git-scm.com/install/windows

步驟1. 建立python 虛擬環境＆安裝套件

git clone https://github.com/114-2-aws-chatbot/final

進到clone 下來的資料夾

cd final

在當前目錄下建立一個名為 venv 的 Python「虛擬環境」

python -m venv venv

Power Shell, 下面都用Power Shell!!!(若原先在CMD的，這是切換指令)

powershell

啟動剛剛建立的 venv 環境，出現(venv) 在前面就好了喔！

.\venv\Scripts\Activate.ps1

reqirement.txt 裡有我們所需的套件，以下指令可以執行下載這些套件。

pip install -r requirements.txt

步驟2. 複製.env 檔案

建立.env 檔案（這個檔案裡面裝的是你們的key 很重要不能流出去

cp .env.example ./.env

這個時候會看到 lambda_bot 這個資料夾裡面多了.env 檔案

步驟3. 設定環境變數

使用vscode 開啟.env，填入：

# Discord Bot Token（Developer Portal → Bot → Reset Token）
DISCORD_TOKEN=你的_Discord_Bot_Token
DISCORD_PUBLIC_KEY = 你的_Discord_public_token
DISCORD_APP_ID = 你的_Discord_app_id

# AWS 認證金鑰（IAM → 使用者 → 安全憑證 → 建立存取金鑰）
AWS_ACCESS_KEY_ID=XXX
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=XXX
AWS_REGION=us-east-1

# 若使用 AWS Academy 臨時憑證，需額外加這行
# AWS_SESSION_TOKEN=你的_Session_Token

# 選填：切換 Bedrock 模型
# BEDROCK_MODEL_ID=amazon.nova-lite-v1

Discord 介紹 & 在 Discord 建立一個自己的伺服器

Discord 是個功能很多的社群平台，以下我會介紹一下 Discord 平常使用的介面。 在創一隻聊天機器人之前，我們要先創建一個自己的伺服器、方便自己測試。

  1. 點選左側頭像欄位最底下的加號
image
2. 點「建立自己的」
3. 點「我和我的好友」
4. 填入自己喜歡的伺服器名字 這樣就創好了！

Token & Key 的獲取方式

Discord Developer--機器人設置及權限

Discord 不僅是一個社群平台，更是功能強大的應用開發環境。要讓你的機器人（Bot）與 AI（如 Amazon Bedrock）溝通並在伺服器中發話，你需要透過 Discord Developer Portal 為它申請一張「虛擬身分證」。

本章節將引導你完成機器人的註冊、權限配置，並取得關鍵的通訊密碼（Token）。完成後，你的機器人將具備進入伺服器的資格。

創建專案

  1. 點選右上角的「建立」
image
2. 點選「為您的伺服器或社群建立一個機器人」 3. 在彈出視窗填寫機器人名字

開啟意圖（Intents）

一開始的機器人是無法接收訊息的，這裡要幫機器人開啟權限，就像賦予感官。

  1. 一創好畫面長這樣(在左側概要欄位的機器人)
image
  1. 往下滑，找到「Message Content Intent」，在右邊打開權限。
image
三大「特權意圖（Intents）」詳細拆解
1. Presence Intents(狀態意圖) : 允許機器人接收伺服器成員的「線上狀態」與「活動資訊」。
2. Server Members Intent（伺服器成員意圖）: 允許機器人隨時掌握伺服器內「完整的成員名單」與「成員變動事件」。
3. Message Content Intent（訊息內容意圖）: 允許機器人讀取文字頻道中每一條訊息的具體文字內容。

OAuth2 授權網址配置：定義機器人的通訊範圍

OAuth2 是現代網路服務通行的授權機制，這就像是向客戶端請求給我們研發的機器人一張「限時限區的通行證」，並確保它只能執行我們允許的任務。

  1. 在左側概要欄位點選「OAuth2」，往下滑找到「OAuth2 URL 產生器」，這會說明機器人在伺服器中能展現的「基礎身份與互動模式」。勾選「bot」、「appplication commands」。 image
1. bot（機器人身份）: 告訴 Discord「我需要把一個實體機器人帳號拉進伺服器裡」。
2. application.commands（應用程式指令）： 授權這個應用程式在伺服器中註冊並使用「斜線指令（Slash Commands）」。
  1. 若上方步驟有勾選「bot」，同一頁繼續往下滑會看到「機器人權限」，勾選「檢視頻道」、「傳送訊息」、「讀取訊息歷史紀錄」 image


安裝與測試

透過產生的連結將機器人拉進你的私人測試伺服器。此時機器人會顯示「離線」，因為它的「大腦」（你的 AWS 程式碼）尚未啟動。

  1. 在 OAuth2 勾選完畢後，底下會有一段 URL，把它複製到瀏覽器中。
image
  1. 複製到瀏覽器會有這個畫面，點「新增至我的應用程式」image

但裝是裝進去了，現在還不能跟你聊天。

額外測試： 終端機輸入指令python bot.py，看到目前登入身分：你的Bot名稱#1234就代表成功囉。

Token & DISCORD_APP_ID & DISCORD_PUBLIC_KEY 獲取

Token 是讓 Discord 准許機器人通行的暗號，做任何動作都需要 Token。有了它，你的程式代碼才能代表這個機器人與 Discord API 連線。 注意！絕對不可以外洩 Token！避免不肖人士操作你的機器人。

  1. 左側概要欄位點回「機器人」，點選「重設權杖」。 image

11. 點選確定要做、並輸入密碼後，可獲得新權杖。記得複製並貼到上述的.env！
12. 從左側欄概要進入一般資訊，複製應用程式 ID 貼到 .env 的 DISCORD_APP_ID ；複製公開金鑰到 .env 的 DISCORD_PUBLIC_KEY

登入 User & AWS 通行證申請：獲取 Access Key 讓程式與雲端連線

User 帳密

帳號：DC_BOT_座號 密碼：dcbot座號++

為什麼我們需要這把鑰匙？

在上一份講義中，我們拿到了 Discord 的暗號；現在，我們要幫電腦端的程式申請一組 AWS 通行證——Access Key。這組金鑰就像是你的虛擬身分證，讓你的電腦有權限去呼叫 AWS 的 Bedrock AI 模型。

步驟

  1. 點右上角自己的帳戶名，並選擇「Security credentials」，這是管理你所有登入工具的地方。 image

  2. 往下滑，點選「Create access keys」 image

  3. 使用案例(Use case)選「Local code」，底下「Confirmation」打勾。 雖然我們的目標是把程式碼放到 AWS Lambda 上運行，但因為我們會先在自己的電腦上測試，仍選擇該項。若部署至 Lambda 上運行就會改用 IAM Role 來存取權限。

  4. 描述標籤可不填寫，但填的話可幫助你理解該金鑰用處。直接按建立「Create Access Key」即可。

  5. 將存取金鑰(Acess Key)和私密存取金鑰(Secret Key)複製下來，最好連.csv都載下來避免之後忘記。關閉此網頁後，你將永遠無法再看到這組 Secret Key。 image

  6. 剛剛那頁「Security Credentials」往下滑，可以看到自己現在有創哪些「Access Key」，但「Secret Key」已經看不到了。

在你的電腦打開 .env ，填入 Access Key 和 Secret Key。

AWS_ACCESS_KEY_ID= Access Key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY= Secret Key

如果忘記了Secret Key的補救措施

若是忘記Secret Key那就只好刪掉重創一個(ps.一個使用者(User)最多有兩個存取金鑰)。

  1. 在剛剛查看存取金鑰畫面點選動作，然後按刪除。 image

  2. 刪掉後再照上面步驟創個新的。

傳統 Bot (時間夠會講)

【架構一：傳統 Bot — WebSocket 長連線】

  你的電腦 / EC2
  ┌─────────────────────────────────┐
  │  python bot.py                  │
  │                                 │
  │  Discord Gateway (WebSocket) ◄──┼──── Discord 伺服器
  │  持續監聽所有訊息事件             │
  │                                 │
  │  當收到 @ (或其他事件) 時：       │
  │    ↓ 呼叫 AWS Bedrock           │
  │    ↓ 回傳答案到 Discord          │
  └─────────────────────────────────┘

這是傳統 Bot 的程式碼連結，從 google colab 操作。(若有時間將直接從這裡操作) https://colab.research.google.com/drive/1gK9q0VrLNMVHZrjmW2y-Z4DyDvLfn22E?usp=sharing

Lambda Bot

我們主要會運用 Lambda 來完成 Discord Bot，以下是 Lambda Bot 架構

【架構二：Lambda Bot — Webhook 事件驅動】

  使用者輸入 /ask
      │
      ▼
  Discord 伺服器
      │  HTTP POST（帶簽名）
      ▼
  API Gateway  ──────────────────────────────────────┐
      │                                              │
      ▼                                              │
  Lambda (Path A)                                    │
  ① 驗證 Discord Ed25519 簽名                        │
  ② 非同步觸發自身（fire-and-forget）                 │
  ③ 立即回 Type 5（< 1 秒）── Discord 顯示「思考中」  │
      │                                              │
      │ Lambda.invoke(Event)                         │
      ▼                                              │
  Lambda (Path B - AI 工作者)                        │
  ④ 呼叫 Amazon Bedrock（5~10 秒）                   │
  ⑤ PATCH Discord Webhook 補發答案 ──────────────────┘

部署AWS (很複雜很累)

步驟 1：打包 Lambda Layer

pynacl 含有編譯過的 C 擴充碼，Lambda 的執行環境是 Amazon Linux，必須使用相容的二進位檔。

在 PowerShell 終端機執行：

切換到 lambda_bot 資料夾

cd lambda_bot

建立 python/ 目錄（Lambda Layer 的固定結構）

mkdir -p python

使用 manylinux2014_x86_64 平台，下載 Linux 相容的版本

pip install pynacl requests -t python/ --platform manylinux2014_x86_64 --python-version 3.12 --only-binary=:all: --upgrade

打包成 zip：
(Mac 或 Linux 的指令)

zip -r discord-layer.zip python/

(PowerShell 的指令)

Compress-Archive -Path python -DestinationPath discord-layer.zip -Force

確認大小（正常約 3~5 MB）：
(Mac 或 Linux 的指令)

du -sh discord-layer.zip

(Powershell 的指令)

[math]::Round((Get-Item discord-layer.zip).Length / 1MB, 2)

在 AWS Console 建立 Layer：

  1. 前往 Lambda → Layers → Create layer add_layers
  2. Name：discord-bot-layer-你的座號
  3. 選擇 Upload a .zip file，上傳 discord-layer.zip （你剛剛透過終端機壓縮的
  4. Compatible runtimes：勾選 Python 3.12 create_layer
  5. 點選 Create，記下 Layer ARN （另外記下來，我推薦notepad

步驟 2：建立 Lambda 函式

  1. 前往 Lambda → Functions → Create function function
  2. 選擇 Author from scratch
  3. 填入：
    • Function name：discord_ai_bot_自己的座號
    • Runtime：Python 3.12
    • Additional settings → General → 打開Custom excution role → 選擇 DC_BOT_ROLE
  4. 點選 Create function
image image

上傳程式碼：

直接在 Lambda Console 貼上 lambda_function.py 的內容

加入 Layer：

  1. Lambda 函式頁面 → Layers → Add a layer
  2. 選擇 Custom layers，選取剛建立的 discord-bot-layer
  3. 點選 Add

調整超時設定：

  1. Configuration → General configuration → Edit
  2. Timeout 改為 1 分 0 秒（60 秒，AI 工作者需要充足時間呼叫 Bedrock）
  3. 點選 Save

步驟 3：API Gateway 設定

建立 API：

  1. 前往 API Gateway （直接用搜尋的因為我也找不到）→ Create API search_api_gateway
  2. 選擇 REST API（不是 HTTP API），點 Build
  3. API name：discord-bot-api-座號
  4. 點選 Create API create_rest_api

建立資源與方法：

  1. Actions → Create Resource，Resource Name：discord，點 Create Resource
  2. 選中 /discord，Actions → Create Method → 選 POST → 勾選打勾
  3. Integration type：Lambda Function
  4. 勾選 Use Lambda Proxy Integration（重要！Discord Header 才能傳進 Lambda）
  5. Lambda Function：填入你的函式名稱 discord-ai-bot-座號
  6. 點 Save，彈窗點 OK 授權

部署 API：

  1. Actions → Deploy API
  2. Deployment stage：[New Stage]，Stage name：prod
  3. 點 Deploy
  4. 複製頁面上方的 Invoke URL，格式為： https://xxxxxxxxxx.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/prod/discord

步驟 4：環境變數

Lambda 函式 → Configuration → Environment variables → Edit → Add environment variable

Key Value 說明
DISCORD_PUBLIC_KEY abcd1234...（64 字元） Developer Portal → General Information → Public Key
DISCORD_APP_ID 1234567890 Developer Portal → General Information → Application ID
DISCORD_TOKEN MTQ4NT... Developer Portal → Bot → Token
BEDROCK_MODEL_ID amazon.nova-lite-v1 選填，可換成其他模型
AWS_BEDROCK_REGION us-east-1 選填，Bedrock 服務所在區域

填完後點選 Save。

步驟 5：連接 Discord Endpoint

  1. 回到 Discord Developer Portal → 你的應用程式 → General Information
  2. 找到 Interactions Endpoint URL
  3. 填入 API Gateway 的 Invoke URL（步驟 3 複製的那個） 注意！！！這邊的URL 結尾要加上/discord
  4. 點選 Save Changes

Discord 會立刻送出一個 PING 請求驗證你的 Endpoint 是否正常運作。如果儲存成功，代表：

  • ✅ Lambda 有在執行
  • ✅ 簽名驗證通過
  • ✅ API Gateway → Lambda 路由正確

如果儲存失敗，請檢查：

  • Lambda 函式是否有錯誤（CloudWatch Logs）
  • API Gateway 是否使用 Lambda Proxy Integration
  • DISCORD_PUBLIC_KEY 環境變數是否正確

步驟 7：註冊斜線指令

Discord 的斜線指令（/ask）需要向 Discord API 手動註冊，執行一次即可。

在你的本機（已設定好 .env 或環境變數的情況下）：

cd lambda_bot
pip install requests python-dotenv
python register_command.py

成功後輸出：

✅ 指令註冊成功！指令 ID：1234567890123456789
   全域指令最多 1 小時後才會出現在 Discord，測試用可改為 Guild 指令（速度較快）。

全域指令 vs Guild 指令：

  • 全域指令（/applications/{id}/commands）：所有伺服器都能用，但更新最多需等 1 小時
  • Guild 指令（/applications/{id}/guilds/{guild_id}/commands）：僅限指定伺服器，更新立即生效，開發測試用這個比較快

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