从 Microsoft 框架 BOT 框架切换到基于亚马逊云的聊天 BOT。有什么共同的框架吗？
Switch from Microsoft framework BOT framework to Amazon cloud based chat BOT. Any common framework for the same?
我现在有一个基于 Microsoft 框架的认知 BOT，带有 LUIS 和 QnA 认知服务，由于某种原因我必须切换到 Amazon 云服务，因此，我最终将从头开始进行全新的开发。
所以我正在寻找一个 framework/pattern，通过它我可以进行开发并能够在未来切换到任何云平台，如 Google、IBM 等？
如果您自己实现对话方面（即不依赖平台），那么一个选项是开发一个通用的聊天机器人，它接受传入的请求（文本、事件）并提供您可以在设计中抽象的响应。
interface Response
interface TextResponse extends Response
interface MultiOptionsResponse extends Response
然后您可以提供不同的通道适配器（MS Bot、Facebook、Telegram 等），将上述模型序列化为特定的通道 json 格式。
例如，您可以在后端 NLP 功能中集成并仍然保持相同的抽象。
更实用的方式
我的经验是，在特定平台上构建聊天机器人的优势大于任何其他劣势。您通常可以依赖能够更快交付的功能（NLP、多渠道、指标）。
真正的交易是确保您可以解耦任何不能严格嵌入聊天机器人的 logic/component/feature，例如为业务逻辑创建库（或服务）（预订旅行、执行搜索）、持久性（保存对话、检索用户上次访问权限）甚至助手（翻译、实体识别）。
希望这是有道理的。
我现在有一个基于 Microsoft 框架的认知 BOT，带有 LUIS 和 QnA 认知服务，由于某种原因我必须切换到 Amazon 云服务，因此，我最终将从头开始进行全新的开发。
所以我正在寻找一个 framework/pattern，通过它我可以进行开发并能够在未来切换到任何云平台，如 Google、IBM 等？
如果您自己实现对话方面（即不依赖平台），那么一个选项是开发一个通用的聊天机器人，它接受传入的请求（文本、事件）并提供您可以在设计中抽象的响应。
interface Response
interface TextResponse extends Response
interface MultiOptionsResponse extends Response
然后您可以提供不同的通道适配器（MS Bot、Facebook、Telegram 等），将上述模型序列化为特定的通道 json 格式。
例如，您可以在后端 NLP 功能中集成并仍然保持相同的抽象。
更实用的方式
我的经验是，在特定平台上构建聊天机器人的优势大于任何其他劣势。您通常可以依赖能够更快交付的功能（NLP、多渠道、指标）。
真正的交易是确保您可以解耦任何不能严格嵌入聊天机器人的 logic/component/feature，例如为业务逻辑创建库（或服务）（预订旅行、执行搜索）、持久性（保存对话、检索用户上次访问权限）甚至助手（翻译、实体识别）。
希望这是有道理的。