grok需部署为后台服务，通过imap监听邮箱、解析邮件、调用llm分类并生成回复草稿，再经smtp自动发送；要求python 3.10+、2gb内存、稳定api访问，配置应用专用密码及环境变量，使用imaplib2/aiofiles等依赖，严格校验敏感词并确保发件人一致。
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你需要让Grok持续监听收件箱、自动识别邮件类型并生成可发送的回复草稿，而不是每次手动复制粘贴再点发送。这要求它运行在后台服务中，能稳定连接IMAP服务器、解析原始邮件结构、调用模型API，并安全触发SMTP发信动作。
配置Grok后台服务运行环境
先确认你的部署机器满足最低运行条件：Python 3.10+、至少2GB空闲内存、能访问Google Cloud和OpenAI（或你选用的LLM）API端点。
安装核心依赖包，其中imaplib2比标准imaplib更稳定支持长连接，aiofiles用于异步读写缓存文件：
pip install imaplib2 aiofiles python-dotenv openai requests
创建.env文件，填入以下四行——【IMAP密码必须是应用专用密码，不是邮箱登录密码】，否则Gmail会拒绝连接：
GMAIL_USER=yourname@gmail.com
GMAIL_APP_PASSWORD=xxxx-xxxx-xxxx-xxxx
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
SMTP_PASSWORD=$GMAIL_APP_PASSWORD
编写邮件拉取与解析模块
新建mail_fetcher.py，定义一个能按UID精准抓取未处理邮件的函数：
使用imaplib2建立TLS加密连接，登录后切换到[Gmail]/All Mail文件夹——这里包含所有已归档邮件，避免遗漏被自动归档的客户来信。
执行SEARCH UNSEEN指令获取最新5封未读邮件UID，再用FETCH一次性拉取RFC822.PEEK完整源码，不标记为已读。
对每封邮件调用email.parser.BytesParser(policy=policy.default).parse()解析，提取subject、from、纯文本正文（跳过HTML和附件），截断超过3000字符的部分防止模型超长输入报错。
定义Grok分类与回复逻辑
方法一：硬编码业务规则（适合规则明确、变更少的场景）
若邮件主题含“发票”“PO#”“付款”且发件人域名在白名单（如supplier.com、accounting.net），直接打上finance标签；若正文中出现“投诉”“不满”“退款”，且未包含“已解决”字样，则归为complaint类。
方法二：调用Grok API动态判断（需已申请Grok访问权限）
构造请求体：{"model":"grok-beta","messages":[{"role":"system","content":"你是一个邮件分类器，请从以下6类中选一个：咨询、投诉、订单查询、退换货、合作意向、会议邀约。只返回类别名，不要解释。"},{"role":"user","content":f"邮件主题：{subject}\n发件人：{sender}\n正文：{body[:2000]}"}]}
【必须设置timeout=15，否则Grok响应慢会导致IMAP连接超时中断】
收到返回后，用response.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()提取结果，过滤掉非预期字符（如冒号、引号、换行）。
生成并发送AI回复草稿
第一步：根据分类结果加载对应模板。例如complaint类匹配templates/complaint_reply.txt，其中含占位符[客户姓名]、[问题简述]。
第二步：调用Grok补全占位符。发送请求时在system prompt中强调：“仅替换方括号内的变量，保持原文结构、标点、语气不变，不增删句子。”
第三步：校验输出是否含敏感词（如“赔偿”“起诉”“律师”）。若检测到，跳过自动发送，改写日志并推送企业微信告警。
第四步：通过SMTP发送。连接smtp.gmail.com:587，用starttls()升级加密，登录后调用send_message()发送——【发件人地址必须与GMAIL_USER完全一致，否则Gmail会拒发】。
