马库斯，你好

首先，您的用例听起来可能很简单，但是从技术角度来看并非如此。 据我了解，您希望您的机器人将第二个用户输入（在第一个确定用户需要帮助之后）作为自由文本输入处理。 由于这可以是任何东西，因此自然语言理解引擎几乎不可能正确理解和标记。 因此，这需要特殊处理-不幸的是，目前还没有，但已计划在CAI的近期/中期使用。

仍然有一种方法可以克服这种情况，但这需要一些努力，而且不是直截了当的。 让我快速勾勒出您需要做的事情：

有一个第一个意图"问题"和一个技巧"识别问题"。 该技能需要存在一个基于意图的触发器"问题"（例如您可能已经拥有），然后是带有消息"描述您的问题"的操作（不是一项要求），即设置记忆操作，其中您设置了"问题已识别" 表示为" true"，并且将goto动作设置为"等待用户输入"，并指向技能"处理问题"。 第二项技能的触发条件是"问题已识别"为" true"，然后执行您要执行的操作-您将在_source中找到来自用户的自由文本输入。 不要忘记将内存"问题识别"设置为"假"。

发生的事情是，在执行了第一项技能后，系统会优先选择第二项用户输入的技能"句柄问题"，并使用基于内存的触发器来执行该技能。

仅选择名称/标签来提供更具体的示例-当然，您可以根据需要选择它们。

希望这会有所帮助，并致以最诚挚的问候，

Stephan

Thx Stephan，您了解我的问题：-）

我会尝试的，

致谢

Markus

嗨，Markus，

您需要用表达式填充您的意图。 表达式是用户可能对您的漫游器说的短语，句子或话语。 为了有效地训练您的机器人，您应该添加尽可能多的不同表达式。 表达式在样式，单词选择，语法等方面有所不同。 考虑常见的错别字也是一个好主意。 添加到意图中的表达越多，您的机器人就越能更好地理解和识别用户的需求。

HTH，加比