中国IDC圈4月15日报道，在 Benedict Evans 思考Web 和 App之后是什么时，最近热炒的聊天机器人话题俨然发出了 “是 bot ” 的声音。现在反方观点来了，Layer 联合创始人 Toma tolfa 认为，聊天机器人并不能取代 app。需要注意的是，Layer 是专门为各类 app 提供聊天机制的，所以我们看他的言论要注意有没有屁股决定脑袋之嫌。

Facebook 今天为 Messenger 增加期待已久的聊天机器人（chatbot）确认了一个早已在 Slack、Telegram 以及 Kik 上面看到的信号：聊天机器人火了，商业要向会话式转变了，这代表了 2016年的主要趋势之一。尽管机器人本身很难算得上是新鲜主意（几十年前我们在 IRC 和短信上面已经见过了），但现在是整个业界都达成了共识，认为它们将具备广阔的变革性。有人甚至认为它们最终会取代现有基于 app 的生态体系。机器人代表了一个重大机遇这一点我同意，但我认为它们并不会取代 app，而是跟后者形成共生的关系。

围墙花园挑战

就像微信等早期既有者一样，Facebook Messenger 依然是一个围墙花园，控制着用户的上网体验的同时也拥有和控制着他们的数据。对于体验和数据都希望控制更多的公司来说，这个仍然是一个摩擦点。此外，大多数热门的 app 类别（服务、零售、游戏、社会化分享 app 等）也都有内部的聊天机制，这些事聊天机器人服务不到的。出于这些原因，我担心这些聊天机器人无法把聊天演变出目前的范式之内。

相反，我觉得把每一条消息变成机器人以及微应用倒是有机会，然后服务可以智能地出现并集成到总体的聊天体验里。这样会话就不必转变成用户与品牌的交互式会话，相反，未来可能会出现会话式 AI，这样我们的应用就能无缝地串接到聊天当中。

机器人应该统一多个即时服务

消息服务的第一次迭代主要关注的是跟不同代理的一系列会话。用户跟服务 A 进行对话，然后又跟服务 B 进行对话。这些会话相互间完全是相互独立的，而且往往是面向单任务的。

有人可能会认为这化解了要下载 app 才能访问服务的问题，但实际上就完成任务要切换服务来说这并没有改变多少。唯一的不同是用户保持在同一 app 的上下文当中，受益的是聊天应用的发行商，但是用户的切换成本并没有改善。

与此同时，使用聊天机器人的公司也面临着他们早已在应用商店中遭遇的相同的发现挑战。为了阻止这中权力转移，我们看到移动OS 提供商（苹果、Google等）已经稍微开放了一点自己的通知中心 API 来适应此类场景并让 web 应用触发推送通知到移动端和桌面端。

机器人在会话式 UI 中出现所带来的巨大转变在于，现在许多非常不同的服务都能够坐在同一 UI 背后并且随时等待调用了。在消息就是容器，内容可以成为微应用的世界里，这种会话视图扮演了时间线的角色。在此上下文背景下，用户任何时候都可以反复访问该服务，只需上下滚动聊天记录即可。

应用定义上下文

聊天应用是一般沟通用途的消息类工具演进的重要一步。Facebook、微信、苹果等在消息应用上面所做的工作是非常了不起的，我们都能从更好的沟通工具中受益，虽然这些工具并不适合我们所有的沟通。

随着消息技术和平台越来越平易近人，越来越多的垂直应用开始吧消息作为自身体验的一部分。从连接买家卖家的市场，到连接趣味相投者以及连接企业与客户的社区，各种各样的应用都可以为目标受众提供比水平类聊天应用更好的、量身定制的体验。（但是应用发现问题依旧、用户身份问题依旧）

更重要的是，应用定义了体验的上下文，并且把会话分割成语境化的品牌空间。我知道所有跟地方有关的东西可以在 AirBnb或者 HotelTonight 上面找到，我可以到 Trunk Club 寻找一切跟时尚需求有关的东西。上下文设立好了之后，应用就变成了该上下文的容器。

应用通知以及应用内消息即服务交付机制

就像应用定义了上下文一样，用户也希望内容能匹配这一点。像通知图标、产品图形以及细节等品牌要素都可以提供有别于类似提供商的差异化体验。

而在应用内聊天上下文当中的机器人里面，应用通知和富消息本身就变成了服务交付机制，可以在合适的时间合适的上下文背景下提供合适的服务从而提供大的价值。

这一点的美妙之处在于应用可以由许多通过同一界面显现的服务提供支持。比方说在一个会话式的商业场景当中，一项服务可以充当旅游鞋列表（存货目录），另一个服务可以收集支付信息，第三个服务可以收集送货信息，第 4 个可以发送发货通知等。这一切都不是通过多个独立的聊天机器人消息线程来进行，相反是在同一个界面发生，从而让这些服务的提供商可以在成千上万的应用当中专注于单项任务。

通过应用内消息让 AI 演进

收集应用内会话数据的能力对于训练和演进 AI 和机器人来说是至关重要的，这样可以让它们变得更好。但正如前面指出那样，Faebook 等围墙花园永远都不会让你访问那些数据。与此同时，应用内消息生成的会话式数据往往是这些服务所缺失的。

在一个由专门服务执行非常特定的任务的世界里，可以通过通知以及消息把这些云端的 “智能” 呈现出来，且可以不断改进而不需要对应用层进行重大变更。要想让智能的部分不断演进和改进好，上下文数据是关键。这又把我们带回到身份的接入点以及会话式数据。

让 10 亿个机器人渠道绽放

任何应用的每一个消息接口，无论是处理数十亿人聊天的应用的，还是应用内的聊天体验，都是人与机器人交互的一个渠道。服务提供商开发机器人和机器人平台的巨大机会在于通过所有这些接口随时随地在合适的语境下来服务用户。

尽管聊天机器人未必能取代我们的 app 生态体系，好的地方在于 Facebook 肯定了它们的重要性。我很兴奋能看到每天有越来越多的渠道出现—一个由机器人和应用构成的欣欣向荣的生态体系能够蓬勃发展。