TL; DR: 做了个在两个群中央相互转发新闻的机械人 (github)，对聊天机械人的一些思虑，可以把文本懂得加出去做成心思的运用。 比来看到了一些基于微信机械人的成心思的运用，好比用微信报告请示模子的练习状况（TensorFlow，Keras）。这个是个很好的动身点。聊天机械人 (chatbot) 这个概念在 slack, telegram, skype 乃至最早的 谷歌 wave 下面风行曾经有一段时光了。年夜家重要用它来： 停止一些推送办事 。一个例子就是下面的模子练习。还有连续集成（continuous integration）上也有一些 bot 可让你晓得软件编译，测试和安排的状况。 供给简略的信息办事，好比可以查气象，查 github issue 的 bot。 供给一些基于指令的办事。好比扎克伯格做的 bot，输出开门的指令可以把门翻开。 用必定水平的天然说话懂得来陪聊. 但我认为这些并没有表现聊天机械人的焦点优势。细心看这四个方面的运用，它们其实都可以欠亨过聊天来完成，乃至欠亨过聊天能够会更便利。好比推送办事有体系信息推送（pushbullet, IFTTT notification等）， 查气象体系就有app，智能家居我更愿望点点按钮而不是打字，陪聊这个必需要聊天没方法。年夜家情愿把它做到聊天法式外面去，重要是由于用户其实是太话唠了，许多时光都花在聊天法式外面，如许做成bot等于多了一个进口，何乐而不为？但如许做其实不代表这个进口是最优的或许无可代替的。 那聊天机械人合适甚么场景呢？要思虑这个成绩必需起首要明白聊天机械人和其他平台的差别在甚么处所。除 UX 层面必需基于文字，用户常常在用之外，还有一个焦点差别是这个机械人实际上是可以拿到聊天记载的（固然还取决于隐私设置 ）。在这个条件下可以做许多许多成心思的运用。一个例子是我们有个科年夜校友 AI 群，外面年夜多半情形都是在卖力评论辩论AI相干的话题。但微信群是为了聊天设计的，评论辩论上究竟不比基于主题的 BBS，没有主题，没有答复，没有话题（hashtag），全部信息流异常混乱。但人类懒的本性又决议了，这类评论辩论更多的是在微信（或许其他即时通讯软件）上完成的，不太能够把它搬到 BBS 上去——每次填个主题，点个答复太费事了。有无能够用微信机械人，一方面又坚持这类基于聊天软件的便捷的特征，一方面又能整顿全部信息流，让信息变得有组织？好比一小我一天没看群了，早晨跑来看看机械人整顿的总结，就了如指掌。今后搜刮也便利。这是个很成心思的成绩。 “让信息有组织”照样太笼统了。详细地说，可以从以下几个方面停止： 跨群转发。这是个异常适用的功效。对群来讲，由于微信一个群最多 500 人， 跨群转发可以有用地把两个群拼到一路，完成更普遍的评论辩论。对小我来讲，也能够用有选择的转发来把信息归档。好比看老板或许妹子在你加的几个群里天天都说了啥等等。 聊天新闻的主题合并，剖析和搜刮。微信聊天的根本单元是新闻，但新闻自己长短常碎片化的，很不合适搜刮和剖析。机械人可以把相干主题的新闻合并起来，一方面可以年夜幅减小信息过载，一方面也能够从中获得更有价值的信息（相似视频剖析外面把帧酿成镜头）。如许剖析今后可以做常识归档，用OneNote/印象笔记乃至"号把评论辩论的结果沉淀上去。 聊天头绪的梳理。群里的人一多，常常会涌现几个话题并行涌现的情形。这类情形关于懂得和搜刮都长短常晦气的。机械人也须要把聊天的头绪停止梳理，在统一时光，把分歧主题分离开。 根本的统计数据。好比谈话时光的散布，群的活泼度，成员的活泼度等等。做成英俊的可视化，用户应当也会爱好，给产物加分。 在可行性方面这个也是能够的。好比有基于 python 的 itchat 和基于 typescript 的 wechaty。但稳固性能够是个成绩，由于它们都不是微信官方支撑的 SDK，而是从 Web 微信的接口中抓包获得的 API。基于 itchat，我做了一个在两个群之间无脑转发新闻的机械人 (github)，应当蛮有效的，愿望能抛砖引玉。 在后面的知乎中的近义词系列里（一，二，三，四），我们引见了一些基于文本懂得的小运用，好比主动鉴别近义词，文章的分类，索引和搜刮。那末这个微信机械人系列，就会测验考试把这些技巧用到聊天群外面去，看能不克不及做出一个真正有效的智能机械人。
