
有沒有想過聊天機器人是如何做事的,例如回答問題、執行邏輯或產生動態回覆,這些都可以插入任何應用程式或系統?這就是聊天機 API 的用武之地。但並不是您想像的那樣。
您不只是要將機器人連接到API。您是在建立一個機器人,然後將它以 API 的形式公開。
聊天機 API 可讓任何人透過 HTTP 請求向您的機器人傳送訊息,就像點擊一個端點,然後獲得結構化的回應。這是將 AI 驅動的對話插入網站、應用程式、語音助理或任何自訂工作流程的簡單方法。
無論您要建立的聊天機器人是用於支援協助、入職流程或完全自主的 AI 代理,有了 API 端點,您的聊天機器人就可以在任何地方使用,而不需要建立完整的前端或使用者介面。
在本指南中,我們將從平台建置者的角度分析聊天機 API 如何運作、它們能帶來什麼好處,以及能讓您輕鬆使用外露 API 端點建立聊天機的頂尖工具。
Chatbot API 如何運作?
當您以 API 的形式提供聊天機器人時,您就讓其他系統 - 應用程式、網站、工具 - 可以透過簡單的 HTTP 請求傳送訊息給您的機器人,並獲得動態回應。這就是核心理念。
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以下是引擎蓋下發生的事情:
- 系統傳送請求: 這可能是前端應用程式、後端服務或webhook。它會向您聊天機器人的 API 端點傳送 POST 請求,並附上訊息或使用者輸入。
- 您的平台接收輸入: 請求被路由到您系統內的機器人邏輯。這可能包括上下文處理、記憶體、使用者資料或元資料。
- 聊天機器人處理訊息: 您的平台透過人工智慧(例如LLM)、決策邏輯或任何您掛上的工具(例如計算機、API 連結器或工作流程)來處理訊息。
- 產生回應: 機器人會建立結構化的回應。這可能是純文字回覆、帶有按鈕的 JSON,甚至是自訂指示,視您的 API 結構而定。
- API 會傳回回覆: 呼叫系統會收到聊天機器人的回應,並隨意顯示或使用它--聊天 UI、應用程式、語音助理或後端流程。
這樣的設定讓您的聊天機器人更靈活便攜。它不需要內建的前端。它會變成一個獨立、可呼叫的服務,可以插入任何知道如何進行 HTTP 請求的環境。
無論您是要建立支援機器人、入職流程,或是完全自主的 AI 代理,將您的機器人以 API 的形式公開,讓使用者可以在任何地方整合它,而無需重建邏輯或跨平台重複流程,例如 WhatsApp, Telegram和網站。
使用聊天機 API 的優勢
當您以 API 端點揭露聊天機器人時,您不是在建立可視化介面。您是在建立一個後端服務 - 一個可以從任何系統、應用程式或工作流程呼叫的聊天機器人。
這種模式有幾個優點,特別是對於想要在不增加前端複雜性的情況下,提供使用者最大彈性的平台而言。
輕量級實作
由於聊天機器人在您的後端執行,只有在被呼叫時才會回應,因此用戶端沒有任何重載。沒有腳本、沒有 UI 元素,呼叫聊天機器人的網站或應用程式也沒有效能成本。
簡單的 HTTP 式存取
任何可以提出 HTTP 請求的系統都可以使用您的聊天機器人。這包括網站、行動應用程式、內部工具、WhatsApp 流量、語音助理,甚至硬體裝置。
更容易擴充與維護
您只需管理 API 流量,而非會話密集型 UI 或即時套接字連線。這可讓您更容易監控使用量、套用速率限制,並在需要時擴充基礎架構。
清晰的架構分離
前端團隊建立介面。後台團隊連接系統。聊天機邏輯透過您的 API 分開處理。這讓整合更乾淨,也更容易長時間維護。
完全控制機器人行為
您可以使用 AI 模型、意向引擎、自訂邏輯、記憶體、外部 API 呼叫或任何組合來為機器人提供動力。請求與回應的結構完全由您的平台決定。
更快的原型設計與測試
由於不涉及 UI,您可以透過傳送簡單的 JSON 請求並檢查回應來測試您的機器人。這可讓您輕鬆調試、迭代和部署,而無需等待設計或前端工作。
前 7 大聊天機 API
不是每個聊天機器人建立工具都是設計成 API。有些工具著重於視覺流程,有些則以即時聊天為優先,也有少數工具從一開始就能讓您傳送訊息並獲得智慧型、結構化的回覆,不需要 UI。
如果您正在建置平台、產品或內部工具,想要透過簡單的 HTTP 端點連接聊天機器人,這些工具值得您考慮。有些是低程式碼,有些是以企業為重心,有些則讓您完全控制您的機器人如何思考、回應和擴充。
以下是它們的比較:
1. Botpress
Botpress Cloud 是專為團隊打造的機器人,讓人感覺更像是代理而非簡單的表單。它為您提供視覺化的建置工具,但同時擁有深入的邏輯、內建的 NLU,以及開發人員友善的工具,讓您可以超越決策樹的範疇。
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一旦您發佈了一個殭屍,Botpress 就會為您提供一個即時的 API 端點--無需配置、無需託管、無需等待。您可以向該端點發送訊息,並獲得結構化的回應:文字、按鈕、工具觸發器、表單、記憶體參考--您可以定義機器人的行為方式。
它專為控制而設計。您可以連接工具、連接資料庫、使用外部 API,甚至使用LLMs 來強化會話的特定部分。最棒的是什麼?您不會被鎖定在 UI 中。您可以在網站、行動應用程式、WhatsApp、內部工具等任何地方使用 API。
主要特點:
- API First Delivery:您建立的每個機器人都有一個可傳回 JSON 回應的即時 API 端點,可隨時插入任何東西。
- 內建 NLU + 工具:支援LLM 提示、API 呼叫、資料擷取、記憶體和工具使用 - 全部都可在平台內設定。
- 模組化設計:機器人使用流程建立,但您可以使用條件、變數甚至自訂程式碼,在任何層級注入邏輯和分支。
- Channel-Agnostic:不需要 UI,您可以控制機器人出現的位置和方式,後端會執行繁重的工作。
定價:
- 免費計劃:包括每月 5 美元的 AI 信用額和按使用量計價的價格
- Plus 計劃:89 美元/月,含即時代理交接和分析功能
- 團隊計劃:495 美元/月,具備進階協作和 RBAC 功能
2.Tidio
Tidio 更專注於支援與銷售自動化,尤其適合中小型企業。它結合了即時聊天與聊天機器人流程,並提供低程式碼建立工具,讓團隊無需碰觸程式碼即可使用。

它與 API 相關之處在於您可以透過其外部 API 觸發機器人或傳送訊息。它不像Botpress 是完整的「boot-as-a-service」端點,但它能讓您建立自動化、推送訊息,或近乎即時地將使用者資料傳送至聊天機器人。
如果您已經使用 Tidio 來提供支援,但只想將部分功能與後端整合,例如傳送客戶資訊、根據動作觸發資訊流,或與 CRM 同步訊息,則這個功能會很好用。
主要特點:
- 即時Chat + 機器人組合:您可以自動處理一般請求,同時保留輕鬆升級至人工處理的能力。
- AI 聊天機器人訓練:針對您的內容、常見問題和說明文件進行訓練,非常適合支援轉移和快速解答。
- API 存取:使用外部 API 傳送訊息、開始對話或從其他平台推送資料。
- 專注於 CRM 和電子商務:與 Shopify、WordPress 及電子郵件工具深度整合,最適合經營線上商店的中小企業。
定價:
- 免費計劃:包含多達 50 個對話/月
- 入門方案:$29/月,含基本聊天機與 API 功能
- 成長計畫:59 美元/月,含 AI 訓練和進階觸發器
3.阿達
Ada 專為規模而打造。它專注於企業支援團隊,在不放棄品牌一致性或客戶體驗的前提下實現自動化。

這個平台完全不需要程式碼,有視覺化的流程建構器及強大的語言理解能力。但它在此列表中的地位來自於它的Conversation API - 一個乾淨、有文件記錄的介面,讓您可以完全透過 API 執行對話。
您傳送訊息,得到結構化的回覆,然後以您想要的方式呈現。
如果您想要在現有的應用程式或工具中加入會話支援,而不需要重新建立您的使用者介面,它就會特別有用。而且它是專為自動化為先的工作流程所打造:票單轉移、動態回覆、客戶資料查詢,以及完整的 CRM 同步,全都不需要人工參與。
主要特點:
- 對話 API:讓您將聊天機器人與使用者介面完全分離,最適合將 Ada 嵌入您自己的stack。
- 自動化第一的工作流程:與 CRM、支援系統和 API 整合,處理完整的客戶旅程。
- 品牌控制:輕鬆自訂跨區域和產品的訊息、語調和備用行為。
- 企業就緒:開箱即可處理多國語言、團隊、整合與法規遵循。
定價:
- 定價未公開
4.Intercom
Intercom 一直以來都以即時聊天聞名,但它也悄悄地成為一個強大的 AI 聊天機器人平台 - 尤其是當您正在產品中建立支援或銷售流程時。他們的機器人(稱為「Fin」)會根據您的說明文件和支援內容進行訓練,無需複雜的設定即可立即開始處理收到的問題。
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Intercom 的出眾之處在於它能將自動化與即時客服人員完美結合。您可以在 Fin 和支援團隊之間路由對話、追蹤客戶歷史和觸發工作流程 - 所有這些都可以透過一個系統完成。Intercom 專為產品導向的公司打造,這些公司關心從初次接觸到續約的客戶體驗。
Intercom的 API 可讓您傳送自訂資料、觸發訊息和更新使用者記錄,因此雖然不是純粹的「殭屍即 API」模式,但仍可在需要時融入複雜的後端工作流程。
主要特點:
- AI 支援機器人 ("Fin"):根據您現有的知識基礎回答問題,無需訓練。
- 統一收件匣:結合即時聊天、機器人和支援工具於單一簡潔的介面。
- 自訂 API 鉤子:推送使用者事件、觸發訊息或與您的後端系統同步對話。
- 銷售 + 支援結盟:使用機器人來篩選潛在客戶,然後即時傳送內容豐富的聊天內容給您的銷售團隊。
定價:
- 入門計劃:起價 39 美元/月
- Fin 附加元件:AI 答案依解析度數量定價 (例如:每個解析度 0.99 美元)
- 自訂計劃:適用於大型企業
5.HubSpot 的 ChatFlow
如果您已經在使用 HubSpot CRM,HubSpot ChatFlows 是最簡單的起點。它是內建的聊天機器人和即時聊天系統,可直接與您的聯絡人、交易、表單和工作流程整合,因此您可以在不離開 CRM 的情況下審核潛在客戶或路由支援問題。

緊密的整合是它最大的優勢。您可以使用 HubSpot 介面中的拖放邏輯,建立更新聯絡人欄位、指派代表、將人員加入工作流程或預約會議的機器人。
缺點是什麼?您只能使用相當基本的流程。除非您使用 HubSpot API 自行建立該層,否則您無法將您的機器人以獨立 API 的方式公開,而 HubSpot API 有其自己的部署選項。
主要特點:
- 原生 CRM 整合:機器人可完全存取連絡人記錄、屬性、清單和工作流程。
- 簡單的視覺化建立工具:利用條件、路由和潛在客戶擷取邏輯建立類似表單的流程。
- 多管道支援:可在您的網站、電子郵件和共用收件匣中運作,並內建與即時客服人員的交接功能。
- 無程式碼自動化:輕鬆將機器人動作連結至電子郵件順序、CRM 更新及管道變更。
定價:
- 免費計劃:包括即時聊天和基本機器人流程
- 入門計畫:50 美元/月,含導線路由、自動化和品牌移除功能
- 專業計畫:890 美元/月,具備進階邏輯和報告功能
6.Dialogflow CX
Dialogflow CX 是 Google 的旗艦聊天機製作工具,適用於企業用例。它專為建立跨語言、通路,甚至語音平台 (如電話或 IVR) 的會話流程而設計。

與基本的機器人架構不同,Dialogflow CX 使用狀態機架構,這意味著您可以定義不同會話階段的整個流程邏輯。它結構化、可預測,非常適合受管制的產業或高複雜度的使用個案。
API 是基於會話的。您向端點傳送訊息,Dialogflow 就會回傳回應以及更新的對話狀態。您可以控制前端 - 無論是網站、行動應用程式或其他完全不同的東西。
主要特點:
- 視覺化狀態管理:使用圖形化流程編輯器建立會話,支援複雜的分支和回退。
- 全方位支援:以一個邏輯模型連接網路、行動、語音和社交平台。
- 自訂履行:使用webhook 整合,在會話期間呼叫外部 API 或執行邏輯。
- 多語言 + 語音:非常適合全球或語音第一的部署。
定價:
- 隨用隨付:根據會話數量和音訊處理時間
例如:每 1,000 個文字會話 ~$20 美元,語音或電話會話另計 - 透過 Google Cloud 協議提供企業支援
7.聊天基地
Chatbase 為速度而生。如果您想從您的內容建立一個GPT聊天機器人,並獲得一個您可以從任何地方呼叫的 API 端點 - 而不需要寫一行程式碼。
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設定只需要幾分鐘。您只需上傳 PDF、貼上 URL 或連接Notion,Chatbase 就會使用OpenAI 模型訓練您的機器人。一旦準備就緒,您就會得到一個託管的 API 端點,您可以在任何應用程式或網站上使用。只需透過 HTTP 傳送訊息,就能獲得以您的內容為基礎的自然語言回覆。
雖然 Chatbase 並非為多重流程或複雜的整合而打造,但這並非真正的重點。當您需要一個瞭解您的內容、開箱即用且可放入任何工作流程或產品的智慧型助理時,Chatbase 就能發揮其優勢。
主要特點:
- 即時建立機器人:上傳文件或貼上連結-Chatbase 為您處理訓練。
- 託管 API 存取:每個機器人都會得到一個即時端點,您可以從自己的使用者介面或後端呼叫。
- 嵌入選項:如果您想直接放入您的網站,可使用輕量級 widget。
定價:
- 免費計劃:每月最多 400 則訊息
- 興趣計劃:$19/月,上傳更多,回應更快
- 專業方案:49 美元/月,提供完整 API 存取、進階設定及更多使用功能
使用 API 將聊天機整合至網站
我們將使用Botpress 建立功能完整的 AI 聊天機器人,只需點幾下就能將它嵌入網站,不需要複雜的流程建立或前端設定。
如果您想知道如何將聊天機器人連接到您的網站,過程很簡單。只需按照以下步驟操作即可。
步驟 1:開啟您的機器人,並更新指示以反映您的使用情況
步驟 2:將文件、URL 或其他來源加入知識庫(這是您希望聊天機器人能回答的資訊)
步驟 3:按一下「發佈」,然後將 HTML 嵌入程式碼複製並貼到網站正文的程式碼中
如果您希望將您的聊天機器人連接到特定的網站平台,只要多點幾下按鍵,您也可以按照Wix和WordPress的方式來做。

立即部署完全自主的聊天機器人
Botpress 可讓您設計人工智能驅動的聊天機器人,以您的邏輯執行、連結到您的資料,並透過簡單的 API 或 HTML 嵌入作出回應。您可以控制它的行為方式和位置。
無論您要建立的是客戶支援機器人、入職助理或內部工具,Botpress 都能讓您彈性地將其部署在任何網站或應用程式上,並以真實知識和LLM智慧為後盾。
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