面向任务的对话管理尽管在自然语言和语义分析方面取得了许多进步，但仍然相对僵化 规范命令– 用户通常不知道或忘记规范命令，并且可能无法调用自动化助手来执行他们能够执行的许多任务 添加新任务- 需要第三方开发人员添加新的规范命令，并且自动化助理通常需要时间和资源来学习这些规范命令的可接受的变体 使用对话框和用户可编程自动助手解决问题 好的。
听起来专利发明者一直在看有机器人伙伴的好友电影，但这 卡塔尔电话号码数据 可能行得通。 该专利告诉我们一些技术，允许用户使用基于语音的人机对话来使用定制例程或“对话例程”对自动化助手进行编程，稍后可以调用这些例程来完成任务。
自动助理可以通过提供自由形式的自然语言输入（包括执行任务的命令）来学习新的对话例程。 如果自动助理无法解释该命令，他们可能会要求用户对该命令进行澄清。 自动助理可能会提示用户识别需要填充值以完成任务的槽位。
用户可以主动识别槽位，而无需自动化助理提示。 用户可以应自动助理的请求或主动提供可能值的枚举列表来填充空位。 然后，自动化助理可以存储对话例程，该例程包括命令和任务之间的映射，并且接受值作为输入来填充槽。
用户稍后可以使用自由形式的自然语言输入来调用对话例程，该自然语言输入包括命令或其一些句法/语义变体。 一旦对话例程被调用并且对话例程的槽被用户填充值，自动助理就可以采取各种动作。