Telegram机器人多轮对话的状态机设计

设计多轮对话状态机，核心是“用户当前处于哪个状态”，推荐用字典或数据库记录用户ID对应的状态，如“填表阶段_第3步”，流程触发条件是关键词或按钮的回调，每一步更新状态并回复。复杂状态机可用有限状态机库（如python的transitions），简单状态机用if-else嵌套即可。注意异常处理，用户胡乱输入时要兜底引导。

状态机，用字典保存用户状态，回复时带上唯一标识，回调时解析执行逻辑。建议使用Python的telebot库，自带装饰器方便处理多轮交互。注意将每个节点都看作独立状态处理，不要硬编码。

状态机设计的核心是“Context Tracking”。推荐使用字典存储用户状态，Key为用户ID，Value为当前步骤，每步触发对应函数，完成后更新步骤。可以使用第三方库python-telegram-bot中的ConversationalHandler简化流程控制，记得设置超时自动清除失效状态。

使用字典来存储用户的状态，key为chat_id，value为当前的step，每一步触发对应处理函数，超时或取消时将用户状态清空。使用python-telegram-bot库提供的ConversationsHandler，开箱即用。注意异常处理与状态清理。

状态机的设计关键在于保存用户当前状态。

建议采用字典存储用户ID对应的状态值。

每条消息回调首先查询状态再进行下一步。

复杂的流程可结合数据库保存上下文。

实际开发中建议根据场景拆分小状态。

比如填写表单的流程设置成开始/姓名/电话/地址等状态节点。

处理后归零或者跳转到其他分支即可。