早晨上班时看看四周，大多数人都低着头看着手机，可能在订购咖啡或者火车票。他们不太注意周围的环境，只盯着手机上某个通讯应用。消息窗口无处不在，使用率和可用选项数量都在增加。

　　不论我们是否愿意承认，信息互动平台是我们查看手机屏幕的重要原因之一。它们是我们允许通过通知侵入我们的生活的唯一应用程序，也是我们真正想要花费宝贵时间的唯一应用程序。

　　我们喜欢信息平台，它们给我们提供了与面对面交流不同的沟通方式--比如表情、图片等等。语音通话在个人交流与商务交流方面正在衰落，语音信箱也被认为过时且费力，人们现在越来越喜欢基于文本的交流。

　　A new paradigm 新势力登场

　　Facebook Messenger迎来了第一个政府AI

　　在过去的五十年里，我们经历了从ELIZA到DoS机器人和游戏到MSN的信息传递方式。人类与计算机联系的核心也经历了这个消息传递范式。当前，具备新的可用且有用的界面与更多个人用户情境的新的消息平台层出不穷。

　　Facebook Messenger、Google Allo、WhatsApp、微信、Slack、Skype、kik、Twitter, Viber、Google Home、Amazon Echo等等平台都在为用户打造信息、语音与机器人体验。这些体验是为个人、商业、企业和自动化使用而建。

　　在中国，微信的日常用户数量今年已经上升到7.62亿。Facebook Messenger拥有5000万企业用户，每周商业API功能正在激增，允许品牌和服务通过模拟机器人服务订购食物、航班、联络当地紧急服务或完成付款等。

　　白宫刚刚推出了Facebook Messenger上的第一个政府机构机器人（AI），允许Facebook用户向总统提问。有些用户可能认为他们真的在与总统对话。

　　应用程序之死？

　　很多网络社论会大书特书应用之死。2016年初，Uber的Chris Messina曾预测，“年底的时候我们将会通过Facebook Messenger、WhatsApp、Telegram、Slack与各个品牌、公司交流，而且会习以为常。”

　　Cently Slack机器人允许用户在Slack内完成从零售店购物的过程

　　然而，单线程会话的乌托邦操作系统/界面状态，还有很长的路要走。对于单个任务来说，总是需要将软件应用程序下载到设备上，但是随着时间的推移，需要的应用程序可能会减少。

　　随着客户体验、服务与营销团队不断发掘对话式交互界面在自助流程（比如订酒店或者变更航班详情等）解决问题的潜力，机器人技术成熟得很快。像上图中Cently这样的机器人能够让用户在Slack内完成购物。当然，机器人并不能解决所有服务请求，一些模糊的任务仍然需要人工干预来完成。

　　UX设计

　　随着用户在消息窗口输入与获得内容速度的加快，各品牌与服务商需要满足用户的需求。真正无缝的、端到端的电子商务客户服务机器人体验显然是一条出路，Agent.ai这样的平台在这方面的进展也是很快的。通过对话式交互界面探索购物流程简化的重要性日益凸显。

　　随着在线社区、共享资源、工具和API的发展，对话式交互界面设计的大派对已经真正开始了。现在是时候成为一名UX / UI从业人员，在自然语言消息界面中探索机器人和AI自动化和机器学习。

　　从Whatsapp到Telegram，都在为用户打造语音与机器人体验

　　作为设计师，在消息窗口中强调“词语设计”（自然语言）和用户意图将是你工作的重点。为了表现这一领域实践的速度与深度，本文将仅介绍设计一个成功的机器人用户体验时需要考虑的几个关键因素。

　　从这里开始

　　如果你正在考虑为自己的品牌或服务设计机器人，需要考虑的因素是非常多的。首先你需要确定聊天机器人是不是正确的选择。下面是几个要点：

　　你的核心产品与服务可以用有机的自然语言范式转化为文本吗？

　　机器人能够加快购买、下单、客户服务的速度，并提供比现有网站或app更便捷的服务吗？

　　新的机器人是否符合公司当前业务需求与目标？

　　核心服务与产品关系能否在消息界面中分解为微服务功能？

　　机器人的信息架构应该解决哪些问题？

　　打造成功的自动（端到端）聊天机器人是比较难的。因为它相对来说是比较新的媒介，实施起来的最佳方案还在不断地实验中。

　　一定要花时间在不同平台来研究、测试、分解机器人流程，比如Messenger和Slack。了解不同的公司是如何处理意图、载入、回应、建议、自然语言等等的。

　　你还需要确保自己有能力将之付诸实践。自然语言编程、对话式交互界面、内部技术实力当然很重要，但你还需要考虑维护成功的机器人体验所需的持续努力。

　　设计一个系统

　　我们还处于与自动化商业服务建立和互动的早期阶段。假设用户在与自动化服务交互时意图被误解，那么他们与服务的交互尝试将失败。因此，充分考虑系统对话流程是非常重要的。

　　首先，将流程原型化为信息架构。你正在设计一套系统化的对话流程，从头到尾提供服务。这些流程需要简短，交互点要少--其目的是让用户尽可能轻松地达到预期结果。

　　如果用户意图被系统误解或无法实现，诚实一点让用户知道他们需要尝试不同的方法。可以通过载入时的介绍性文本，包括基于系统功能的建议或提示等，来减少发生这种情况的可能性。

　　考虑所有可能进入死胡同的情境是很重要的。

　　设计支线对话时，存档可能进入死胡同情况的矩阵，并为每一种情况设计备用路线。

　　当对话流出现导航至错误支线的情况时，用户需要一个退出选项，否则他们可能直接离开。记得始终为用户提供一个退出选项，方便他们纠正错误。

　　为了给用户指引正确方向，你的系统需要提供简单的预期对话指导他们进行下一步，比如“浏览最新的运动鞋”或者“叫一辆出租车”等。

　　在菜单和微型按钮选项中使用的人类自然语言前后文应该有确切的含义，以允许对话快速进展，并防止出现“猜测选择并输入”的情况。这也能避免用户重新开始对话。

　　系统响应与提示

　　机器人的主要作用是针对品牌、服务或者一般性的信息请求提供专业知识，提高便利性与响应速度。下面是几个应该注意的问题。