“我们需要定义用户能够做什么，哪些功能将被排除在范围之外。我们必须了解哪些业务案例更适合使用助手。我们必须理解用户将如何调用助手，以及在哪些渠道中可以使用应用程序或技能。” 在编写脚本时，设计用户和助手之间的对话。确定对话的流程以及使用助手时所需的信息。“我们应该知道渠道是否提供视觉支持或仅提供文本或语音，并为每个渠道进行相应的设计，” Burcheri 补充道。
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至于流程，实施转向自然语言处理 (NLP) 和会话管理。确定 阿根廷數據 并构建后端所需的端点以满足用户的请求。写下系统逻辑必须做出的幕后决策，最后构建测试用例和测试计划。聊天机器人需要特定的测试技能和测试期间的技能，Burceri 补充道，可能会出现新的场景，这些场景应该为设计过程提供信息，甚至重新训练我们的 NLP 模型。