为了更好地了解智能机器人项目的需求和改进方向，我们常常需要研发一些工具。在我参与的多个机器人项目中，大多数都能够成功地满足产品需求。通过这些实践，我们深刻认识到，如果要不断进步和提高，就必须对现有的机器人定义语言进行重大的改进。
简化需要复杂对话流程的机器人的创建过程。最大限度地提高可重用性，通过重用过去已经定义过的模块和对话路径来创建机器人在传统的做法中，完成这些并不容易，因为意图定义与部分排序约束混合在一起，限制了对话路径的自由度。这对于处理“开放式”机器人（常见于faq样式的机器人），其中大多数问题是独立的且始终可用的，这已经足够了。但对于更“封闭”的机器人来说，潜在的对话限制要多得多（比如用于从在线订票机器人）。
为了将聊天机器人定义语言的功能提升到一个新的水平，在一些项目中我们引进了更接近状态机语义的dsl，并完全将意图定义与控制机器人执行定点可用意图的转换规则分离，这么做有以下优势：
新机器人中可以复用以前的意图，即使设置的对话路径不同。可以使用状态机定义复杂的对话流，让机器人保持清晰和精确的语义。可以创建复杂的状态守护来控制转换。根据用户输入、即将发生的事件以及之前的数据、对话参数等，将机器人移动到新状态。可以使用状态主体来存储复杂的对话逻辑，以响应用户请求。可以将机器人模块化，以便在其他机器人中重用部分状态机。可以将本地回退定义为状态行为的一部分。除了默认的全局回退，还可以将本地回退与状态相关联，以便在状态上下文中处理错误，比如显示一条消息，帮助用户回答机器人在对话中的特定状态下提出的问题。意图定义语言意图定义现在与执行部分解耦，但仍然是一个单独的子语言。对于每个意图，我们只需提供一些训练句子，让机器人能够识别出用户话语的意图，并从中提取所需的参数。
举个例子，我们有一个简单的机器人，它只能理解两种类型的用户话语：问候和陈述姓名。我们可以为每种话语类型提供几个示例句子，让机器人学会如何识别它们。当用户输入一个话语时，机器人会根据它的意图执行相应的操作，并从中提取所需的参数。
intent hello {
inputs {
你好
早上好
}
}
intent mynameis {
inputs {
我的名字叫小明
我是小明
你可以叫我小明
}
creates context greetings {
set parameter name from fragment 小明 (entity any)
}
}
我们为每种意图提供一些样本句子，来训练机器人如何识别它们。此外，在某些情况下，我们还会在上下文中收集一些参数（例如，用户的姓名），以便以后能够更个性化地回答用户。
我们还没有具体说明机器人应该先尝试匹配哪种意图，这是执行部分语言的内容。这种方法使我们能够重复利用这些意图（例如，在另一个机器人中，我们可能需要询问用户的姓名，而不仅仅是在问候意图之后）。
执行定义语言使用执行文件来定义一个状态机，描述机器人如何响应意图/事件，并且可以进行转换。这使得机器人的设计者可以查看执行文件，了解整个对话流程。
执行语言中的每个状态包含 3 个部分
body （可选）：机器人在进入状态时执行的反应。next (必选)：定义了出站转换，表示为 condition –> state。 当接收到事件/意图时，会评估条件，如果满足转换，则执行引擎会移动到指定的状态并执行其相应的反应。需要注意的是，转换条件可以非常复杂。 它们是真正的守卫，这意味着如果整个条件不为真，则转换不可导航，引擎将保持当前状态。fallback （可选）：此部分可以包含任意代码（就像 body 部分一样），如果引擎无法找到可导航的转换，则会执行这些代码。执行模型还包含 2 个特殊状态：
init：是创建用户会话时进入的常规状态。它可以包含 body、_next_和 fallback 部分。default_fallback：它只能包含 body 部分，并且不能作为转换的目标状态。该状态表示在当前状态中未定义本地回退时执行的默认回退代码。该状态可用于打印通用错误消息（例如，“抱歉，我没明白您的意思”），而本地回退则可以打印针对当前状态的定制消息（例如，“请回答是或否”）。最后，一个状态可以定义一个单一的通配符转换（使用保留字符___作为转换条件），当计算状态主体时将自动导航。这使我们能够在多个地方重用相同的代码并模块化执行逻辑。下面是一个简单的机器人示例，它只回复问候意图，询问用户名并向用户问好。这个机器人的回复可以通过我们基于 react 的聊天小部件显示。
//we can always have an init state in case we need to initialize some bot parameters (e.g. welcoming message)
init {
next {
//here we state that the bot will first listen for an utterance matching the hello intent, it will ignore anything else
intent == hello --> handlehello
}
}
handlehello {
body {
reactplatform.reply(你好, 你叫什么名字?)
}
next {
//we wait for the user to input the name, no other transition is possible at this point
//obviously, in more complex bots we may have several possible outgoing transitions in a given state
intent == mynameis --> handlemynameis
}
}
handlemynameis {
body {
reactplatform.reply(你好 + context.get(greetings).get(name))
}
next {
// an automatic transition to the init state since at this point the conversation is finished and we can start again
_ --> init
}
}
// default fallback state could go here
以上就是基于状态机的聊天机器人设计经验总结的详细内容。