打造穩定聊天機器人流程：三大設計心法

第一次打開聊天機器人流程設計介面時，很多人都會迫不及待開始拉節點、連線、加條件，看起來像在拼樂高一樣。
但做著做著就會發現，流程愈拉愈長，邏輯愈來愈亂，突然某個地方卡住、資料沒傳過去、機器人不回應，整個流程就像迷宮一樣難找問題。

這篇文章不打算教你「怎麼用功能」，而是想分享流程設計真正的思考方式：該怎麼在開始動手前就想清楚結構、怎麼拆成幾個清楚的步驟、又該怎麼在出錯時快速找到原因。只要掌握這幾個重點，你就能打造出穩定又好維護的聊天機器人流程，讓系統不只是能動，而是能長期穩定地運作。

一、先想清楚要解決什麼問題

很多新手打開流程編輯器後，第一反應都是：「我先試著拉拉看！」
但真正做過的人都知道，沒有先畫草圖的流程，很容易越做越亂，節點多到找不到邏輯，判斷條件交錯、資料不知傳去哪裡。

所以，最聰明的做法其實是：先停一下，先想、再畫，再動手。以下三件事是每個穩定流程的基礎：

① 目的：你到底要自動化什麼？

先用一句話講清楚自己的目標。
是要收集聯絡資訊？還是要引導填單、查訂單、預約？或是單純想減少真人客服的工作量？

很多人流程會亂，都是因為目標不夠明確。目的不清楚，後面所有判斷與資料欄位都會長歪。如果一開始不知道這條流程要幫誰、解決什麼問題，設計出來的分支幾乎都會重疊或衝突。

② 對話階段：把流程切成幾個明確的段落

不要一次想完整個對話。
建議把流程切成四到五個階段，每段只解決一件事：

開場問候 → 收集資訊 → 條件分流 → 例外處理（fallback）→ 結尾

舉個情境例子：
假設你經營的是線上家教平台，流程可以這樣切：

• 開場：辨識使用者是不是第一次進來
• 收集：詢問科目與預算
• 分流：根據平日／假日、白天／晚上時段，挑出可排課老師
• 例外：如果使用者亂輸入，就回到「詢問科目」的節點
• 結尾：成功建立需求單或轉接真人客服

這樣拆完，你會發現每個區段的邏輯都變清楚，也比較容易測試。

③ 資料流向：資料從哪來、要送去哪？

流程跑起來不只是對話，其實是在處理資料。
很多人設計流程時只注意到「對話順不順」，但其實聊天機器人背後真正的核心，是在處理資料。
每一次使用者輸入、每一個節點的執行，都是一段小小的資料流動。

所以在動手拉節點前，建議先花一點時間想清楚整個「資料旅程」。問自己幾個關鍵問題：

1. 這段流程會產生哪些資料？
2. 這些資料要存去哪裡？
3. 接下來的哪個步驟會再用到？

把這些問題想清楚後，你會發現流程邏輯變得更有方向，不再只是「訊息接著訊息」，而是有脈絡、有結構的資訊傳遞。

如果怕腦中想像太抽象，可以簡單畫成方塊圖：

這樣不僅能幫你在設計階段就看出「資料流向」是否合理，也能在除錯時快速判斷是哪一段斷線。畢竟，流程穩不穩，往往取決於你能不能看懂資料怎麼流動。

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二、設計時常見的盲點與注意事項

① 流程太長、太複雜

有時候一個流程越做越長，節點一路疊到畫面外還沒結束。主線上不只在跑正常邏輯，還要同時處理錯誤、例外、重試，看起來像是一條萬用道路，但實際上誰都不敢動。
每次只要多加一個節點，就得擔心牽一髮動全身，這種「越改越怕」的感覺，其實很多人都遇過。

造成這種狀況的關鍵原因是：把主要任務和例外狀況混在同一條線上。
當主線要同時顧慮成功、失敗、逾時、格式錯誤這些狀況時，整個流程就會變得又長又亂，每一節都在「試著包山包海」。

比較理想的做法，是把流程想成幾個「模組」：

• 模組 A：身份辨識與開場
• 模組 B：資料收集（例如姓名、Email 等）
• 模組 C：條件分流（營業時間、會員等級、地區差異）
• 模組 D：例外處理（無法辨識、超時、API 錯誤）

主線只要專心跑主要任務就好，遇到特殊情況就跳出去，交給對應的例外模組處理。
在系統裡，你可以用「離開」、「動作」中的部分方式把流程導向另一段，例如「前往模組腳本」、「前往其他腳本」處理完後再回到主線的下一個里程碑。

這樣設計有兩個好處：
第一，主線變短了，通常壓在 10～15 個節點內就能完整執行。
第二，每個模組都能獨立維護，錯誤發生時更容易判斷是主流程壞了，還是例外邏輯沒接好。

還有一個小技巧：
如果你發現畫面上連線開始像蜘蛛網，通常代表該段邏輯太複雜，應該切出去做成子流程。
別硬讓所有分支都擠在同一條線上，清爽的流程，不只看得懂，也改得動。

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② 缺乏「預設路徑」（fallback）

有時候流程看起來沒錯，但使用者一輸入奇怪的內容，機器人就當機不理。
更慘的是，同樣的問題第二次被問，流程竟然跑到另一條分支去。這類情況其實非常常見，原因只有一個：流程只處理了「你預期會發生的情況」，卻沒有為「其他所有情況」準備退路。

換句話說，你的流程沒有「安全出口」。

最穩定的流程，通常都會設一條專門接住例外輸入的「fallback 路線」。
做法其實很簡單：每個重要判斷後，都加一個「不符合條件」的分支，讓使用者即使輸入了奇怪的東西，流程也能優雅地回應。
在我們的系統裡，可以用「顧客訊息符合」節點搭配「任何訊息都符合時」的設定，作為一條專門的 fallback 分支。

而這條分支不該只是冷冰冰地說「我聽不懂」，一個設計良好的 fallback，應該包含三個部分：

1. 提示 – 告訴使用者你沒理解，例如：「我沒太懂你的意思。」
2. 引導 – 給明確的可選方向：「你可以試試輸入『報價』或『客服』。」
3. 下一步 – 幫使用者回到主線：「我先幫你帶回主選單。」

這三句話分別對應三個節點：「傳送訊息」→「顧客訊息符合」→（再等待輸入）。
當使用者重新輸入內容時，流程就能再次回到正軌。

如果想讓這段更聰明一點，可以再加上重試次數機制。每當觸發 fallback，就用「設定變數」節點累計 fallback_retry_count；超過兩次，就自動轉真人客服或改走「精簡表單」路線，幫使用者快速結案。

最後再提醒一個關鍵觀念：fallback 不是道歉，而是引導。它是整個流程的最後一道使用者體驗，不應該只是補救，而是讓錯誤輸入仍能被善待。

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③ 判斷層級太深

流程越寫越大之後，最容易出現的問題就是「判斷太深」。
你可能看過這種畫面：巢狀條件三層、四層，改一個判斷就得從最上游一路檢查下來；或是一串又長又複雜的正則表達式，沒人敢動，因為誰也說不清那一坨到底在判什麼。更糟的是，同樣的條件還在不同地方重複好幾次。

這類問題的根本原因，其實是把「辨識」和「行動」混在同一個判斷裡。每次都直接比對字串、硬塞邏輯，導致流程既難讀又難改。

要讓結構變乾淨，有幾個實用的調整方向，這邊提供一個範例：

1. 首先，先正規化，再判斷（Normalize → Route）。
   在開始分支之前，先用一個「顧客訊息符合」節點，先把各種輸入整理成清楚的「意圖（intent）」──
   比方說 quote、support、unknown 三種。
   接下來的條件判斷就只要看 intent 這個變數，不用再一條條比對字串。
2. 接著，利用狀態變數（stage）把分支扁平化。
   當使用者完成某個步驟後，就用「設定訊息變數」記錄當前階段，例如 stage = 'collected_email'。
   後續的節點只要依據 stage 判斷要去哪裡，而不必重新檢查之前所有條件。
3. 另外，可以在流程最前面設幾個「守門員（Guard）」──
   專門用來攔截需要特別處理的情況，例如資料缺漏、非營業時間、或權限不足。
   只要不符合條件，就提早跳到例外處理，別讓後面邏輯白跑。
4. 最後，別再用超長正則式折磨自己。
   如果可以，把常用關鍵詞整理成字典表（例如 ['報價','估價','價錢'] → intent='quote'）。這樣以後要調整判斷條件，只要改字庫，不用動整個流程。

簡單來說，就是讓流程的思考變「單層」：前面先辨識意圖，後面再決定動作。

當你開始這樣設計後，不只條件變少、邏輯更清楚，連團隊協作都會輕鬆很多。

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➃ 忘了驗收標準

有時候流程做到一個階段，大家都覺得「差不多可以上線了」。但真正要問：「這條流程算成功嗎？」往往沒人答得出來。結果一上線，團隊各自調整細節，兩週後流程長出第二顆「分支怪」──每個人都在修自己的版本，卻沒人知道哪個才是正式的。

這種狀況，其實不是誰粗心，而是少了明確的驗收標準與健康指標。在流程上線前，建議先寫一份簡單的「驗收清單」。不用太長，但每項都要能被驗證：

• 主要用例能順利跑通（也就是俗稱的 happy path）。
• 常見錯誤都有 fallback，至少兩種例外情況要能安全處理。
• 錯誤時會留下 debug 訊息，可透過「傳送訊息」節點用筆記類型留下紀錄。
• 轉真人前資料齊全，包含姓名、聯絡方式與需求摘要，避免客服接到不完整的會話。

等流程穩定上線後，也別放著不管。可以設三個簡單的「健康指標」定期追蹤：

1. 平均分支深度（建議維持在 2 層以內）
2. fallback 次數與會話比例（太高代表使用者常卡關）
3. 轉真人比率（如果過高，可能是自動化邏輯不夠明確）

這些數字不只是維運參考，更能幫助你看出哪裡需要優化。好的流程不是寫完就結束，而是能持續被檢視、被修正，久了它會越來越穩，團隊也能用更有共識的方式去擴充。

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三、如何有效排錯與測試流程

排錯最花時間的不是修 bug，而是找出 bug 在哪。以下這套方法，能讓你更快定位問題。

① 用「筆記訊息」觀察流程狀態

很多人一遇到流程錯誤，第一反應都是：「是不是節點壞了？」但真實情況通常不是節點出問題，而是資料沒有照你想的那樣傳遞。這時候，比起重新拉流程或重設條件，最簡單也最有效的做法，其實是加上幾個「筆記訊息」。

在關鍵節點插入一段 debug 訊息，印出目前的變數值，就像在流程裡放了幾個「觀察窗」，可以清楚看到資料當下的狀態。

這個方法樸實無華，但幾乎百發百中。

實際做法

在你想檢查的節點前或後，加上一個「發送訊息」節點，
訊息內容建議保持統一格式，例如：

這樣一看就能知道目前的意圖（intent）、使用者最後輸入（last_message）、以及流程進行到哪個階段（stage）。
記得選筆記內部可見訊息，這樣在測試時這些 debug 訊息不會被真的發給使用者。

什麼時候最該用

• 條件判斷前：先看變數是不是你以為的那個值。很多判斷錯誤都只是大小寫不同或字串裡多了空白。
• 外部 API 回來之後：檢查回傳資料是否完整、有沒有錯誤碼或空資料。
• 例： DEBUG | api_status={{response.status}} | payload={{response.data}}
• 轉接真人前：確認必填欄位（姓名、電話、Email）都正確記錄，避免客服接到半套資料。

為什麼這樣做這麼有用

因為 debug 訊息能讓你即時看到流程的真實狀態。流程越複雜，越不能靠猜。只要在幾個關鍵節點插上「筆記訊息」，就能明確知道資料流到哪、哪一步開始不對，立刻縮小排查範圍。

當 debug 節點印出的變數是空的或格式錯誤，你就能馬上知道，是哪一步漏傳資料、或是哪個條件沒成立。

進階做法：建立固定的 Debug 節點模板

如果常需要除錯，不妨建立一個專用的 Debug 流程：

每次只要經過子腳本，貼到要觀察的位置，再改一兩個變數名稱就能用。這樣不但省時間，也能保持每份除錯紀錄格式一致。

這個方法雖然簡單，但很多有經驗的流程設計者都靠它救過無數次。記住一句話：當你看見資料，問題就解決一半了。

② 善用「模擬測試」或「假輸入」

很很多人排錯時會直接在正式對話裡亂測，輸入一堆「asdasdas」或「test」之類的字，結果畫面被訊息塞滿、資料混亂不堪，反而更難看出哪裡出問題。

其實有更好的做法，先用「模擬測試」功能。它能讓你在不打擾真實使用者的情況下，直接驗證流程邏輯是不是跑得正確。

你可以先在流程起始事件設定一組假輸入，像「報價」或「客服」這類常見指令，然後啟用「逐步執行」模式，讓系統一個節點一個節點地跑。每經過一步，就看一下輸入與輸出是否如預期。

如果流程有很多分支，也不用一次全部測完。先暫時關掉其他路線，只跑其中一條，確認節點順序和資料傳遞沒問題就好。測完後再打開執行紀錄，檢查每個節點的變數值與執行時間，哪裡異常、哪裡停了下來，一眼就能看出。

模擬測試的最大好處，是讓你在「可控環境」下觀察流程行為，不必依賴真實輸入、也不會打亂正式對話。只要每次修改流程後都用假資料跑一遍，就能在上線前抓掉絕大多數錯誤，讓整個系統跑得更穩。

③ 先做「精簡版測試流程」，驗證核心邏輯

當流程變得太複雜時，錯誤就像藏在迷宮裡一樣難找。這時與其在那條巨大的主流程裡亂挖，不如先切出一小段「能跑、看得懂、好修改」的測試流程。

這個「精簡版流程」的目的不是取代主線，而是幫你確認幾個最關鍵的基礎功能：
事件（等待輸入）有沒有準確觸發？條件分流是不是照邏輯走？變數有沒有被正確記錄？fallback 能不能在出錯時順利接住例外？

做法很簡單：
先保留最小必要的步驟，像是「開場 → 等輸入 → 分流 → 結束」。在幾個關鍵節點加上一則 debug 筆記（type=note），印出像 intent、last_message 這類變數，觀察它們是不是如預期變化。

只要這段小流程能跑通，你就能確定整個邏輯骨架沒問題。接下來再把這份「驗證過的核心」接回正式流程，一步步擴充，錯誤自然會少很多，也不會陷入「改哪都壞」的惡性循環。

④ 分段驗證，每加一段就先測一次

很多人設計流程時，最常犯的一個錯誤就是「一口氣拉太多節點再測」。結果一按執行，錯誤訊息滿天飛，哪裡出問題完全看不出來。

更穩定的方式其實很簡單，分段驗證。每新增一兩個節點，就先跑一次測試。確認這段邏輯沒問題，再往下接下一段。聽起來慢，但實際上會省下你非常多時間。

這樣做有幾個明顯好處：

1. 首先，問題更容易鎖定。
   如果流程突然跑不動，只要回頭看最近新增的那幾步，就能很快找出是哪裡出錯。
2. 其次，錯誤的成本更低。
   小範圍的錯誤比較好修，不需要整條流程重跑，也不怕前面已經正常的部分被牽連。
3. 最後，測試節奏會變得更有效率。
   分段測試的過程，其實就是在幫自己逐步除錯。你會更清楚每個節點的輸入與輸出，也更容易察覺資料在哪個階段被改壞或中斷。

這種「邊做邊驗證」的習慣，乍看慢，其實是最快的修法。
因為等到流程變得龐大又錯亂時，你會發現能早一步發現錯誤，就省掉十倍的時間。

⑤ 外部 API 的排錯：先脫離流程做獨立測試

有時流程怎麼跑都不對，看起來像是哪個節點壞掉，但真正的兇手往往不是流程本身，而是外部 API。
常見狀況包括：請求格式錯誤、金鑰過期、權限不足，或對方伺服器臨時不穩。

這種情況下，與其一直在流程裡反覆重跑，不如先脫離流程，單獨測 API。這樣你能快速判斷問題到底是連線錯、資料錯，還是對方服務本身出問題。

第一步，先檢查請求內容。
看看網址是不是多了一個斜線、金鑰有沒有失效、授權是不是還有效，再確認傳送資料的格式（例如 JSON、表單欄位、大小寫）都符合 API 要求。這些看似小細節，其實是最常造成「流程跑不動」的主因。

接著，直接發送一次測試請求。如果你的系統有內建的 API 測試工具或模擬模式，可以在那裡直接輸入相同參數試跑一遍。

別小看這一步。
只要先把外部 API 的問題釐清，後面流程的除錯速度幾乎會快一倍。因為當你知道「資料沒回來」不是流程錯，而是 API 出包時，就能省下大量無謂的重測與猜測。

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穩定流程，來自清楚邏輯與好習慣

表面上我們都在拉節點、串 API，但真正決定一個聊天機器人品質的，不是用了多少功能，而是流程邏輯是否清楚、使用者體驗是否順暢。

只要在開始前先釐清目的，想清楚資料怎麼流、每一段要解決什麼問題，再配合幾個好習，像是用筆記訊息觀察變數、用模擬資料跑單一路徑、先建立精簡版測試流程再慢慢擴充，你的機器人就會越跑越穩，也越容易維護。

流程設計其實不只是拼積木，它更像是一種「思考的訓練」。從今天開始，不妨先挑一個小目標練手，讓它先跑順、跑穩，再一段一段堆出完整的使用者旅程。