- 聊天机器人自动化集成了 NLP 和工具,可处理预订、线索路由、人力资源支持和 CRM 更新等任务。
- 人工智能驱动的机器人可提供个性化体验,全天候处理大量查询,从而减少辍学率。
- 自动化流程包括利用 NLU 理解意图、检索相关数据、利用LLM 推理规划行动,以及通过集成和 API 执行实时工作流。
- Botpress、Tidio、Zendesk、Zapier 和 HubSpot 等顶级平台使各种规模的企业都能构建机器人,使复杂的工作流程自动化,并与现有系统无缝连接。
如果不吸取一些教训,就不可能制造出数以百计的机器人。
在过去的几年里,我曾与一些团队合作构建人工智能聊天机器人,从预约安排和产品推荐到领导资质和内部人力资源支持,无所不包。
在所有这些案例中,从全球品牌回避支持票据,到本地健身连锁店运行自动WhatsApp 流程,都显示出相同的模式:他们不想要一个只回复问题的聊天机器人。
他们需要一个能做事的系统。这个系统可以跟进、发送提醒、检查库存、路由请求,并腾出真正的团队时间,而不会影响客户体验。
区别很简单:聊天机器人只会聊天,而自动化则能将聊天变成真正的跟进、更新和下一步行动。
什么是聊天机器人自动化?
聊天机器人自动化是指利用人工智能和自然语言处理(NLP)技术,在无需人工参与的情况下处理对话和完成任务。
它允许聊天驱动实际结果--触发工作流、检索数据、解决问题--而无需人员参与。
这使聊天机器人从静态响应者转变为主动代理,能够管理整个流程,如潜在客户开发、项目管理、预订或内部支持。
但并不是所有的聊天机器人都能在这个层面上运行。自动化程度各不相同--从简单的脚本流程到与现有工具连接并实际采取有意义行动的机器人。
一个基本的基于规则的机器人可能会回答一些常见问题或遵循一个固定的脚本。
在另一端,自动聊天机器人可以预订会议、退款、鉴定潜在客户或将请求发送到正确的系统--完成端到端的流程。
采用聊天机器人自动化的主要优势

个性化互动
自主聊天机器人可以利用先前的上下文和用户的对话方式以及他们希望的回复内容来实时调整回复。
这可能意味着向老用户提供续订选项这么简单的事情,而不是向他们推荐他们不需要的全新订阅。
降低跳出率和退出率
大多数用户都会在遇到死胡同时放弃聊天,比如找不到快递更新或陷入联系表单循环。
这就是聊天机器人自动化的与众不同之处。通过实时处理任务,它能让用户在同一个会话中继续前进--避免了通常会导致用户放弃的模糊指示或死胡同。
以Waiver Group 为例,他们使用Botpress 来生成潜在客户,结果发现交付的潜在客户增加了 25%,仅在三周内就实现了 100% 的投资回报率。
全天候支持
作为一个为用户提供服务的人,你最不希望看到的就是别人在你还没来得及说 "你好,巴克鲁 "时就离开了。
聊天机器人自动化通过全天候处理高优先级、低费时的查询来避免这种情况的发生,这样当您的人工支持人员登录后,他们就不会再花半天时间回答同样的五个问题。
大规模同时对话
一个聊天机器人可以同时与多个渠道的数百名用户进行对话,而无需耗费大量精力。
您可以在多个渠道上部署同一个机器人,以不同受众喜欢的方式与他们交流。
我见过一些团队使用Telegram 聊天机器人进行快速的用户互动,而WhatsApp 聊天机器人则用于处理更多的上下文查询,其中对话历史非常重要。
聊天机器人自动化是如何工作的?
聊天机器人自动化使用自然语言理解(NLU)和一系列计划步骤,确保无缝执行手头的查询。
它从一个简单的查询开始,触发一个配备了一系列指令和工具的大型语言模型LLM),对其进行检查。
一旦理解了用户的询问,聊天机器人就会使用LLM的推理功能规划完成任务的路径,然后执行任务并向用户回复结果。

1.使用 NLU 理解查询
一切从理解开始。机器人必须理解用户的信息,更重要的是理解信息背后的意图。
NLU 通过对意图进行分类("取消我的订阅")并提取查询的相关内容,例如 "计划取消",来处理这一问题。
在传统系统中,大多数自动化问题都是由于意图训练不足造成的。但这已不再是瓶颈--LLMs 在捕捉细微差别和上下文方面已变得非常出色,即使在混乱或多部分查询中也是如此。
2.检索最新知识
LLMs 已经包含了整个互联网。但是,就像一个喋喋不休的《星球大战》书呆子,你必须在辩论失控之前告诉它你说的是哪三部曲。
这就是检索的作用所在。通过添加文档、产品信息、帮助指南等任何重要信息,您就可以为机器人提供可即时参考的上下文。
只需输入您的内容,让模型在需要时提取相关内容,无需任何昂贵的培训或适配器调整。
3.规划和启动正确的工具
一旦机器人知道需要做什么,就该做出决定了。这就是LLM 从理解转向规划的过程。
该模型会对接下来的步骤进行推理,仔细判断查询是否需要调用 API、触发webhook 或使用 HITL 升级到人工处理。
您可以将机器人与Calendly、Stripe、CRM 或内部stack等工具连接起来,让模型根据对话内容选择要运行的内容。
在实践中,稍有不慎就会出现问题。你希望你的工具被约束所包裹--验证、防护、回退。
给出明确的工具定义、预期输入和输出,并举例说明何时使用。
4.实时响应
任务完成后,聊天机器人会返回给用户一个答案--最好是准确的、能感知上下文的、措辞自信的答案。
聊天机器人自动化之所以更强大,是因为它能从这些完整的互动中学习。
每完成一项任务,系统都会加深对任务的理解,从而帮助今后更快、更精确地做出反应。
聊天机器人自动化的顶级使用案例

1.无需人工排序即可对线索进行鉴定和路由选择
如果你曾经看过 BDR 筛选提交的表单,并试图决定先跟进谁,那么你就会知道这个过程有多大的缺陷。
一个好的潜在客户生成聊天机器人只需向潜在客户提出几个聪明的问题,衡量其意图,然后将对话转给合适的代表或系统。
2.根据现场情况预约
预订聊天机器人可与您的日历软件密切合作,实时检查可用性并确认预订,同时为多个用户提供服务。
因此,当有人说 "周四下午游行结束后 "时,它不会感到困惑。它会从Calendly、Google Calendar或您的预订系统中检查实时时段,并在聊天中直接确认。
3.用聊天机器人管理人力资源工作流程
人力资源聊天机器人非常有用,因为内部操作很快就会变得一团糟。人们需要工资单、假期结余或入职清单等东西,他们通常会通过Slack 或电子邮件询问。
连接到人力资源信息系统或内部文档的聊天机器人可以即时回答大多数问题。它可以避免来回奔波,让员工无需等待即可获得所需信息。
对于人力资源团队来说,这意味着更少的干扰。机器人可以处理政策问题、请假申请和例行提醒等事务。
5 大聊天机器人自动化工具
聊天机器人自动化就是要消除对话中的摩擦,而对话原本不需要如此复杂。选择最佳人工智能聊天机器人平台取决于您的设置。
根据您的设置,您可能需要即插即用的聊天机器人,也可能需要深度工作流控制和 API 触发器。
1.Botpress

最适合希望完全控制聊天机器人自动化如何在支持、销售、入职和内部运营中发挥作用的团队。
Botpress 是一个用于构建人工智能代理和对话式人工智能系统的平台,可跨通信渠道和应用程序自动执行任务。
如果您的自动化需求超出了 "回答常见问题 "的范围,需要处理预订、路由、提取 CRM 数据等任务,并启动一系列复杂的任务,那么Botpress 就是您的理想工具。
该平台配有各种大型语言模型LLMs),可与您的数据和软件相结合,自动执行日常任务。
该平台可让您完全控制如何定义对话,而无需假定一个僵化的结构,允许您在多个互动中划分操作和工具,同时监控其在用户中的表现。
无代码生成器可让你拖动节点,以简单直观的方式构建流程。
自主节点可使用连接的工具和文档即时生成回复和操作,无需定义任何规则或交互。
聊天机器人自动化的主要功能
- 基于文档检索的LLM响应
- 用于预订、线索捕获和更新的 API 调用
- 多步骤流动的记忆和条件
- 带回退和工具操作的可视化创建器
- 跨网络、WhatsApp、Telegram、Slack 等进行部署
定价
- 免费计划:每月 0 美元,人工智能使用费为 5 美元
- Plus:89 美元/月 - 增加实时代理路由和流量测试功能
- 团队:495 美元/月 - 用于 SSO、协作和访问控制
- 企业:针对规模和合规性的定制定价
2.提迪奥

最适合希望在支持和销售方面实现快速、无代码聊天机器人自动化的中小型团队。
Tidio 是一个即时聊天和聊天机器人平台,很容易上手和运行,尤其是当您要自动执行常见的支持或潜在客户生成流程时。
它专为那些希望立即投入使用并减少票务量,同时又不想深入机器人开发的团队而设计。
该平台包括 Tidio 的人工智能聊天机器人 Lyro,它利用LLMs 学习网站的常见问题和帮助文档。
它可以处理定价、交付或产品信息等基本支持查询,并将更复杂的查询自动转给即时代理。
虽然没有太多逻辑控制或后台集成功能,但对于直接自动化而言,它能快速完成工作。
聊天机器人自动化的主要功能
- Lyro AI 经过帮助文档训练,可提供即时支持回复
- 无代码生成器可生成基本聊天机器人流程和触发器
- 内置电子邮件自动化和简单的票务处理功能
定价
- 免费计划:0 美元/月 - 最多 50 个对话
- 入门级:29 美元/月--基本聊天机器人流程和 100 次对话
- 交流者:25 美元/月 - 即时聊天工具和更多席位
- Lyro 人工智能聊天机器人:起价 39 美元/月--人工智能回复,文档培训
3.Zendesk

最适合已经使用Zendesk 的团队,希望在不离开平台的情况下添加人工智能回复和简单的自动化功能。
Zendesk 是一个客户服务和支持平台,可帮助企业在一个集中的票单系统中管理客户通过电子邮件、聊天、电话、社交媒体或网络表单提出的请求。
Zendesk 提供内置人工智能功能,有助于自动回复、标记票单和更快地处理问题。
它不是一个独立的聊天机器人生成器,但对于Zendesk 内部的团队来说,它可以增加有用的自动化功能,而无需额外的设置或集成。
聊天机器人自动化的主要功能
- 使用现有的帮助中心内容进行自动回复
- 由LLMs提供支持的票单分流和标记LLMs
定价
- 套房团队:55 美元/月--基本票务 + 入门级人工智能
- 套件增长:89 美元/月--增加自动化和工作流程工具
- 套件专业版:165 美元/月--包括分流、建议和人工智能增强功能
- 企业:针对大规模或高级设置的定制定价
4.Zapier
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最适合希望无需代码即可在 CRM、日历、表单和数据库等工具中自动执行聊天机器人操作的团队
Zapier 是一个人工智能协调平台,作为聊天机器人和技术stack 互动的窗口,它在聊天机器人自动化中发挥着至关重要的作用。
您可以创建 Zap:连接 6000 多个应用程序的触发式行动工作流。因此,当你的机器人鉴定出一个潜在客户时,一个 Zap 可以将其传送到 Hubspot,一个 Zap 可以通知Slack 上的团队,还有一个 Zap 可以更新 Google Sheet。
它与Botpress 和 Tidio 等平台结合使用时效果尤佳,在这些平台上,机器人可以发送webhook 事件或触发外部操作。
聊天机器人自动化的主要功能
- 6,000 多个集成,用于 CRM 更新、日历预订、电子邮件等
- Webhook 和 API 支持灵活的机器人触发器
- 带滤波器、延迟和分支逻辑的多步骤 Zap
- 与任何支持出站自动化的平台兼容
定价
- 免费:每月 100 项任务,基本单步流程
- 入门版:29.99 美元/月 - 每月最多 750 项任务、筛选器和格式化器
- 专业版:73.50 美元/月 - 高级逻辑、网络钩子和自定义路径
5.Hubspot

最适合 市场营销和销售团队,希望在完整的 CRM 中自动捕获线索和跟进客户。
HubSpot 为您提供了一个聊天机器人生成器,可直接与您的 CRM、营销工具和工作流程绑定。
它专为推动收入的自动化对话而设计:限定潜在客户、收集电子邮件、预约会议和触发后续行动,所有这些都无需跨平台。
您可以设置聊天流程,向游客问好、提问并引导他们找到正确的结果。
由于它与 HubSpot CRM 相连,每个回答都会被自动记录、细分,并用于触发工作流或电子邮件。
聊天机器人自动化的主要功能
- 为与 CRM 字段绑定的聊天流程提供拖放式生成器
- 会议日程安排和潜在客户资格审查合二为一
- 内置电子邮件、销售推广或工作流程注册触发器
定价
- 免费工具基本聊天机器人流程、即时聊天、CRM 日志
- 初级 CRM 套件:20 美元/月 - 包括表单和电子邮件自动化
- 专业版:800 美元/月 - 增加高级自动化、报告和自定义路由功能
- 企业:全套营销/销售自动化stack的定制定价
开始使用聊天机器人自动化
聊天机器人是向用户展示您的存在的最佳方式。Botpress 可确保您的聊天机器人不仅能发短信,还能利用内置集成和人工智能工具完全支持整个框架。
我们灵活的工作室可让您通过控制对话中信息的使用方式,准确安排聊天机器人的写作和操作。
如果您正在寻找更多灵感,请查看我们的 YouTube 频道,了解如何逐步构建下一个聊天机器人。
今天就开始建设。它是免费的。
常见问题
如果我不是技术人员,设置聊天机器人自动化有多复杂?
如果您不是技术人员,设置聊天机器人自动化也很容易,因为很多平台(如Botpress )都提供无代码构建器,带有拖放界面和预制模板,适用于常见工作流程。不过,涉及 API 集成或自定义逻辑的更复杂自动化则需要一些技术帮助。
聊天机器人自动化能否安全处理敏感数据?
只要您选择的平台支持加密、安全 API 连接以及 GDPR、HIPAA 或 PCI-DSS 等法规,聊天机器人自动化就能安全地处理个人资料或支付等敏感数据。许多现代聊天机器人系统都包括安全数据存储、基于角色的访问控制和审计日志,以保护敏感信息。
聊天机器人自动化能否完全取代人工客服?
聊天机器人可以处理常规任务和常见问题,从而极大地扩展支持团队的规模,但在需要换位思考、细微差别或人工判断的复杂情况下,它们仍然存在不足。聊天机器人越先进,就越能取代人工,但对于高风险或情绪敏感的问题,人工座席仍然必不可少。
如何让聊天机器人的回复听起来自然、像人一样?
自然、像人一样的聊天机器人回复使用日常用语、简短清晰的句子以及微妙的礼貌或同情。与真实用户进行测试有助于发现笨拙的措辞,而现代人工智能工具可以对语气和个性进行微调,以适应品牌的声音。
聊天机器人自动化是否有可能犯错让用户失望?
聊天机器人自动化有时可能会出现令用户沮丧的错误,例如误解复杂的查询或提供不正确的信息。通过在真实用户数据上训练模型、在需要时使用后备回复升级到人工回复,以及定期审查对话以发现问题,可以降低这些风险。