中國IDC圈4月15日報道，在 Benedict Evans 思考Web 和 App之后是什么時，最近熱炒的聊天機器人話題儼然發(fā)出了 “是 bot ” 的聲音?，F(xiàn)在反方觀點來了，Layer 聯(lián)合創(chuàng)始人 Toma tolfa 認為，聊天機器人并不能取代 app。需要注意的是，Layer 是專門為各類 app 提供聊天機制的，所以我們看他的言論要注意有沒有屁股決定腦袋之嫌。
Facebook 今天為 Messenger 增加期待已久的聊天機器人（chatbot）確認了一個早已在 Slack、Telegram 以及 Kik 上面看到的信號：聊天機器人火了，商業(yè)要向會話式轉(zhuǎn)變了，這代表了 2016年的主要趨勢之一。盡管機器人本身很難算得上是新鮮主意（幾十年前我們在 IRC 和短信上面已經(jīng)見過了），但現(xiàn)在是整個業(yè)界都達成了共識，認為它們將具備廣闊的變革性。有人甚至認為它們最終會取代現(xiàn)有基于 app 的生態(tài)體系。機器人代表了一個重大機遇這一點我同意，但我認為它們并不會取代 app，而是跟后者形成共生的關系。
圍墻花園挑戰(zhàn)
就像微信等早期既有者一樣，F(xiàn)acebook Messenger 依然是一個圍墻花園，控制著用戶的上網(wǎng)體驗的同時也擁有和控制著他們的數(shù)據(jù)。對于體驗和數(shù)據(jù)都希望控制更多的公司來說，這個仍然是一個摩擦點。此外，大多數(shù)熱門的 app 類別（服務、零售、游戲、社會化分享 app 等）也都有內(nèi)部的聊天機制，這些事聊天機器人服務不到的。出于這些原因，我擔心這些聊天機器人無法把聊天演變出目前的范式之內(nèi)。
相反，我覺得把每一條消息變成機器人以及微應用倒是有機會，然后服務可以智能地出現(xiàn)并集成到總體的聊天體驗里。這樣會話就不必轉(zhuǎn)變成用戶與品牌的交互式會話，相反，未來可能會出現(xiàn)會話式 AI，這樣我們的應用就能無縫地串接到聊天當中。
機器人應該統(tǒng)一多個即時服務
消息服務的第一次迭代主要關注的是跟不同代理的一系列會話。用戶跟服務 A 進行對話，然后又跟服務 B 進行對話。這些會話相互間完全是相互獨立的，而且往往是面向單任務的。
有人可能會認為這化解了要下載 app 才能訪問服務的問題，但實際上就完成任務要切換服務來說這并沒有改變多少。唯一的不同是用戶保持在同一 app 的上下文當中，受益的是聊天應用的發(fā)行商，但是用戶的切換成本并沒有改善。
與此同時，使用聊天機器人的公司也面臨著他們早已在應用商店中遭遇的相同的發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)。為了阻止這中權力轉(zhuǎn)移，我們看到移動OS 提供商（蘋果、Google等）已經(jīng)稍微開放了一點自己的通知中心 API 來適應此類場景并讓 web 應用觸發(fā)推送通知到移動端和桌面端。
機器人在會話式 UI 中出現(xiàn)所帶來的巨大轉(zhuǎn)變在于，現(xiàn)在許多非常不同的服務都能夠坐在同一 UI 背后并且隨時等待調(diào)用了。在消息就是容器，內(nèi)容可以成為微應用的世界里，這種會話視圖扮演了時間線的角色。在此上下文背景下，用戶任何時候都可以反復訪問該服務，只需上下滾動聊天記錄即可。
應用定義上下文
聊天應用是一般溝通用途的消息類工具演進的重要一步。Facebook、微信、蘋果等在消息應用上面所做的工作是非常了不起的，我們都能從更好的溝通工具中受益，雖然這些工具并不適合我們所有的溝通。
隨著消息技術和平臺越來越平易近人，越來越多的垂直應用開始吧消息作為自身體驗的一部分。從連接買家賣家的市場，到連接趣味相投者以及連接企業(yè)與客戶的社區(qū)，各種各樣的應用都可以為目標受眾提供比水平類聊天應用更好的、量身定制的體驗。（但是應用發(fā)現(xiàn)問題依舊、用戶身份問題依舊）
更重要的是，應用定義了體驗的上下文，并且把會話分割成語境化的品牌空間。我知道所有跟地方有關的東西可以在 AirBnb或者 HotelTonight 上面找到，我可以到 Trunk Club 尋找一切跟時尚需求有關的東西。上下文設立好了之后，應用就變成了該上下文的容器。
應用通知以及應用內(nèi)消息即服務交付機制
就像應用定義了上下文一樣，用戶也希望內(nèi)容能匹配這一點。像通知圖標、產(chǎn)品圖形以及細節(jié)等品牌要素都可以提供有別于類似提供商的差異化體驗。
而在應用內(nèi)聊天上下文當中的機器人里面，應用通知和富消息本身就變成了服務交付機制，可以在合適的時間合適的上下文背景下提供合適的服務從而提供最大的價值。
這一點的美妙之處在于應用可以由許多通過同一界面顯現(xiàn)的服務提供支持。比方說在一個會話式的商業(yè)場景當中，一項服務可以充當旅游鞋列表（存貨目錄），另一個服務可以收集支付信息，第三個服務可以收集送貨信息，第 4 個可以發(fā)送發(fā)貨通知等。這一切都不是通過多個獨立的聊天機器人消息線程來進行，相反是在同一個界面發(fā)生，從而讓這些服務的提供商可以在成千上萬的應用當中專注于單項任務。