最近工作上的需要，研究了一下市面上用来搭建聊天机器人的工具。稍微总结了一下。
现在由于云平台的广泛使用，搭建一个自娱自乐的聊天机器人是个非常简单的事情。 基本上各种产品都可以在10分钟搭出一个hello world出来，由于西部世界这部美剧的播出。聊天机器人的hello world变成了『It doesn’t look like anything to me.』。
如果把聊天机器人也分为前端和后端来讲。前端就是和用户交互的。可以是微信公众号，现在美国这边类似的就是Facebook Messenger。一般稍微设一下crendential和webhook就可以了。一些更友好的平台为了简化流程，只需要你用Facebook账号authorization一下就可以做到一键发布(2个click)。值得提一句的是，Facebook Messenger的chatbot做出来之后，本人作为admin用户可以测试，但并不是对public公开的，需要经审核.
下面重点讨论一下后端。后端主要涉及几个概念/模块：自然语言处理(NLP)，判断用户意图(intent)，还有故事线/剧本，有的平台叫做flow，有的叫做story，按照WestWorld的叫法应该称为narration。
有一些后端几乎完全跳过了NLP这一层，通过提示卡(quick response)的方法来跟用户交互，这个被称为ping-pong conversation，比较典型的一个产品叫chatfuel，在我试用过产品里面属于性价比很高的chatbot平台。其实互联网产品，有一个大类就是让用户提交表单，表单的一个好处是比较well-defined，可以逐一validate，缺点就是比较繁琐。这是聊天机器人的优势所在，如果足够了『聪明』的话，你两三句话的信息可能需要表单里面填十个空。而且加上语音识别模块。是不是一下子优势就体现出来了？
比较智能的平台一般都可以同过监督学习来训练对于用户intent的判断。如果把平台作为一个mininal的接口来看的话，可以想象成输入是语音或文字，而输出是对于用户意图的一个判断。这个判断是通过人工加标签的方法训练出来的。而有了用户意图的判断，然后用这个用户意图来设计flow。
整体来说，chatbot/AI助理很大程度上一些大的厂商在进行布局，Google和Facebook分别收购了api.ai和wit.ai chatbot平台， 这两个平台我都稍微试用了一下。有一些初步的心得，会在下一篇文章里面更详细的阐述一下。