底线：总结和未来方向
* tod 聊天机器人如今已无处不在，并与众多商业客户互动。但在部署之前，它们应该经过全面测试，以确保不会令用户感到沮丧或反感。
* botsim 能够利用人工智能自动的测试，显著减少通常所需的人力时间和成本，同时还能提供宝贵的反馈，帮助机器人从业者在需要时改进这些对话系统。botsim 是一个模块化、数据高效的对话生成和模拟框架，旨在对商业 tod 系统（面向任务的聊天机器人）进行大规模端到端评估。
* 目前，botsim 支持 salesforce einstein botbuilder 和 google dialogflow cx，但 botsim 可以轻松扩展以支持新的机器人平台。（作为一个模块化框架，扩展 botsim 以支持多平台轻而易举。）这将是我们未来工作的一部分。
* 为了提高 nlu 模型的稳健性和 nlg 模型的自然性，未来还可以 克罗地亚 whatsapp 移动数据库 整合更高级的 nlu 和 nlg 模型，并通过在仪表板中添加更多部分/页面，在修复仪表板中提供更多分析和建议。
* 我们欢迎开源社区提供任何建设性的反馈和贡献，以帮助改进 botsim。
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