应用介绍

这个机器人不连接网络，也不需要训练模型：它把输入统一成小写文字，再按关键词选择回复。 你会看到一个“先判断、再回答”的完整对话循环，也会明白这种规则机器人和真正的人工智能有什么区别。

聊天机器人教程（难度系数：★★）

准备界面

组件类型	组件名称	关键设置
文本输入框	文本输入框_消息	Hint：和机器人说点什么
按钮	按钮_发送	文本：发送
按钮	按钮_清空	文本：清空
标签	标签_转写	显示对话记录
标签	标签_状态	显示请求状态
文本朗读器	文本朗读器1	非可视组件

把回答规则抽成函数

先处理最具体的关键词，再处理一般问候，最后用兜底回复。顺序很重要：如果先判断“你好”， 包含“你好不好”的句子就会过早结束，后面的规则永远走不到。

function 生成回复(输入) {
  var 文本 = lower(trim(输入))
  var 回复文本 = join("我听到了：", 输入)
  if textcontains(文本, "不开心") {
    回复文本 = "听起来你有点难过，先休息一下吧。"
  } else if textcontains(文本, "你好") {
    回复文本 = "你好！今天想聊点什么？"
  } else if textcontains(文本, "再见") {
    回复文本 = "再见，随时欢迎回来。"
  } else if textcontains(文本, "你是谁") {
    回复文本 = "我是一个用代码写出来的规则机器人。"
  }
  return 回复文本
}

这不是理解句子，而是查找关键词。它的优点是简单、可预测，缺点是遇到没写过的表达方式就只能走兜底分支。

发送一条消息

把每轮对话追加到全局字符串里，再一次性更新标签。这样不会因为只设置最后一行而丢掉前面的聊天记录。

global 对话记录 = ""
global 回复 = ""

when Screen1.Initialize() {
  对话记录 = "机器人：你好！试试输入“你好”或“你是谁”。"
  标签_转写.Text = 对话记录
}

when 按钮_发送.Click() {
  if isempty(文本输入框_消息.Text) {
    标签_状态.Text = "先输入一句话"
  } else {
    回复 = 生成回复(文本输入框_消息.Text)
    对话记录 = join(对话记录, " | 我：", 文本输入框_消息.Text, " | 机器人：", 回复)
    标签_转写.Text = 对话记录
    标签_状态.Text = "已回复"
    文本朗读器1.Speak(回复)
    文本输入框_消息.Text = ""
  }
}

清空对话

清空只重置当前屏幕上的记录，不会影响其他 App 数据。之后再发送消息，机器人会从新的对话开始。

when 按钮_清空.Click() {
  对话记录 = "机器人：我们重新开始吧。"
  标签_转写.Text = 对话记录
  标签_状态.Text = "已清空"
  文本朗读器1.Stop()
}

开始测试

1. 输入“你好”，是否得到问候。
2. 输入“我不开心”，是否优先得到安慰，而不是普通问候。
3. 输入“你是谁”，是否命中对应规则；输入没见过的话，是否走兜底回复。
4. 连续发送三句话，记录是否完整保留。
5. 点击清空后再发送，是否只看到新的对话。

剩余工作

可以把关键词和回复放进列表或字典，增加“天气”“学习”“音乐”等主题；还可以用 微数据库 保存对话。 如果希望机器人真的根据语义理解问题，就需要接入专门的模型或在线服务，并额外处理隐私和网络失败。