以下是关于客服机器人的相关信息：
一个典型的应用是客户服务机器人。例如，一家大型电信公司部署了基于Token化的客户服务机器人来处理用户查询，如账单问题、服务中断等。机器人通过分析用户的问题（已Token化），快速提供正确的答案或将问题转给适当的服务部门。[heading3]内容推荐系统[content]在媒体和娱乐行业，内容推荐系统利用Token化技术分析用户的观看或阅读习惯，从而推荐用户可能感兴趣的新电影、书籍或文章。例如，Netflix的推荐系统就分析用户之前观看的节目的描述Token，来预测用户可能喜欢的其他节目。
[heading2]总结关于虚拟聊天机器人的讨论创建聊天机器人：可以在平台创建自己的bot，并互相交流和沟通。新客户可以使用COS作为API来搭建。举办cost活动：举办了cost活动，包括图文赛道和创意赛道，参与者可以将自己的作品投稿参赛，还有奖金。评估指标和体系：提出了helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC等评估指标，并讨论了如何通过机评和人评混合的方式进行评估。同时，也提到了一些相对主观的指标，如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。问题汇总和整理：提供了一个问题汇总文档，记录了119条常见问题和解决方案，由张无一整理。建议大家在遇到问题时先查看汇总文档，如果没有找到答案再到群里提问。微信机器人的搭建：微信机器人的搭建过程是一步一步的，可能会遇到一些卡点，最早的时候会有通信下老金、奥服等在群里面帮大家去做回复。所有的前两天的分享都在知识库首页上，通过第三轮agent供学，大家可以跟着教程搭建出一个还不错的机器人。机器人的能力：机器人可以实现一些小的商业化目的，比如搭建客服机器人、进行群管理等。课程相关：微信机器人的课程是全免费的，梦飞带大家完成的课程已经放在了知识库，大家可以扫码直达知识库进行学习。梦飞的课程干货满满，帮助大家避开了很多坑。prompt的相关内容：prompt属于商业机密，无法分享。赵悦给大家普及了一个知识，大模型的回复速度与输出的字符数据相关，只要输出字符数比较偏短，大模型的速度会很快。其他内容：微信机器人的搭建教程已经比较全了，大家可以在cos里面尝试搭建，也可以投稿到cost的攻防里面去。
接下来，让我们尝试新修订的聊天机器人！我们将在以下对话列表上运行它。这次，我们将减少确认的次数。[heading3]第三部分回顾[content]现在，我们的聊天机器人工作得很好，你可以通过LangSmith跟踪来检查它的最新运行情况。这个设计可能已经满足了你的需求。代码是封闭的，并且它的行为符合预期。然而，这个设计的一个潜在问题是，它对单个提示施加了很大压力。如果我们想要添加更多工具，或者每个工具变得更加复杂，那么机器人使用工具的效率和整体行为可能会受到影响。在下一节中，我们将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图，来更精确地控制不同的用户体验。