CN116048355A - 基于脚本的自动化机器人程序创建方法、系统和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及基于脚本的自动化机器人程序创建方法、系统和存储介质。所述方法包括：将关于与不同意图相关联的不同自动化模板的集合的信息存储在存储器中；识别所选择的脚本副本中的意图，其中，所述意图与所述脚本副本中的点相关联；将所述意图与存储的所述自动化模板中的一个自动化模板匹配；在图形用户界面中显示所述脚本副本，其中，所述脚本副本中的所述点被标识为与匹配的自动化模板相关联的整合点；以及生成自定义机器人程序，所述自定义机器人程序被配置为基于所述脚本副本进行会话，其中，所述自定义机器人程序根据所述匹配的自动化模板在所述整合点处启动工作流。

Description

基于脚本的自动化机器人程序创建方法、系统和存储介质

本申请是申请日为2019年11月14日、申请号为“201980075735.1”、发明名称为“基于脚本的自动化机器人程序创建”的发明专利申请的分案申请。

相关申请的交叉引用

本发明要求2019年11月16日提交的申请号为62/768,699的美国临时专利申请的优先权权益，其公开内容通过引用并入本文。

技术领域

本发明总体上涉及机器人程序创建。更具体地，本发明涉及基于脚本的自动化机器人程序创建。

背景技术

目前，大多数联络中心的操作是通过人工方式进行的，并且是由人工代理执行的。可以培训这些代理来代表特定品牌回答问题并提供答案和基本服务。因此，代理培训的一部分可包括如何在很好地反映品牌的会话中与客户互动。因此，这种会话不仅对具体的客户问询或请求进行响应，而且可以提供信息、解决问题以及以其他方式吸引客户。由于提供有效服务的培训要求，联络中心通过仅增加更多人无法很好地规模化。

同时，目前可用的聊天机器人程序在吸引客户、辨别精确的问询或请求以及对此做出响应方面不如人工代理有效。例如，图1示出了由于无法精确识别用户正在问什么而导致的许多不同的聊天机器人程序故障。未能正确且准确地识别用户问询或请求的目的的这种故障此后导致无法适当地或以使用户满意的方式做出响应。此外，创建机器人程序一般是由机器人程序编码人员和开发人员执行的复杂且耗时的工程过程，这些编码人员和开发人员不具备联络中心的操作的第一手知识或未被培训。这种过程同样不可规模化，并且生成的机器人程序可能缺乏人工代理的吸引能力。

因此，在本领域中需要改进的用于基于脚本和代理交互的、智能驱动的自动化机器人程序创建的系统和方法。

发明内容

本发明的实施方式包括用于基于脚本副本的机器人程序创建的方法和系统。可将关于与不同陈述类型相关联的不同自动化模板的集合的信息存储在存储器中。可导入包括多个陈述的脚本副本，可以分析该脚本副本以将这些陈述分类为不同陈述类型中的一种或多种类型。可在图形用户界面中显示导入的脚本副本，并根据与相应的陈述类型相关联的自动化模板显示该脚本副本的陈述。可接收用户输入，用户输入包括修改输入，所述修改输入修改与所显示的脚本副本的被指定为整合点的至少一个陈述相关联的至少一个自动化模板。此后，可以基于修改输入生成自定义机器人程序，并将其配置为基于导入的模板进行会话，并根据至少一个经修改的自动化模板在整合点处启动工作流。

附图说明

图1示出了由于无法精确识别用户正在问什么而导致的许多不同的聊天机器人程序故障。

图2示出了与客户/用户的示例性成功会话及其分析。

图3A至图3F示出各种面板(dashboard)，这些面板提供了陈述和会话的不同分析。

图4是示出自动化机器人程序创建的示例性方法的流程图。

图5是示出自动化机器人程序创建的示例性系统架构的图。

图6A至图6D是示出在自动化机器人程序创建的某些步骤期间执行的示例性分析过程的图。

图7A至图7E示出了提供自定义工具的示例性图形用户界面(GUI)，通过该自定义工具可生成自定义机器人程序。

具体实施方式

本发明的实施方式提供了基于脚本和代理交互的智能驱动的自动化机器人程序创建。可实时和随着时间推移跟踪客户和代理之间的会话，以辨别关于哪些会话导致成功的结果和哪些会话没有导致成功的结果的见解。可实时和随时间推移评估某些度量和分数，以评估哪些陈述类型导致某些行动并导致客户满意。某些问询可导致将客户例如与计费、营销和销售、购买、或客户服务联系起来，并且某些陈述可指示对这些结果满意。如此，具有专门知识的个人(例如，关于客户服务的代理)可参与机器人程序创建，而不必生成软件代码。而是，自动化模板可被智能地识别并与脚本匹配，以及在不需要代码的情况下被修改(即时或协调)、训练、完善和优化。

如此，客户与代理之间的会话之间的分析可以允许更好且更准确地辨别客户的问询和请求以及允许代理(或机器人程序)的更好且更准确的响应。如本文所使用的，意图是指用户期望改变与品牌或企业有关的事物。这种改变可适用于计划类型、升级产品、购买鞋子、了解某些产品组的商店库存、或了解现在还不了解的关于产品的事物。从企业角度来看，意图可用作管理的单位，联络中心通过该意图来启动某些自动化行动和/或自动化工作流。这是一个关键概念，用于了解所需的关键自动化、如何路由客户联络方式、代理是否成功以及成功程度、如何最好地激励代理团队等。它还有助于理解为什么客户寻求该品牌、以及分析最新的趋势和客户的思潮。因此，意图识别可用作智能驱动的自动化会话建立、管理和分析的基础。

图2示出了与客户/用户的示例性成功会话及其分析。客户陈述可被识别为包括某些意图的指示，这些意图特别是在某些环境下(例如，在18年8月24日至9月1日的时间段的瑞士)获取关于企业服务的信息(例如，小时数、产品线和选项、计费)的意图。此后，代理基于意图和适用的修饰语成功识别了正确的结果。会话的成功可由最后的用户反应(例如，包括相比于批评的赞美和感谢)来指示。除了会话的实际内容之外，还可跟踪和测量某些其他参数和度量，以便评估成功并对以后的会话如何设计进行改进。例如，可跟踪关于文本大小、消息长度、时机和持续时间、不同图标(用于指示机器人程序或人工代理)等的信息，以评估其相关的成功。可分配情绪分数，例如以量化会话的成功程度，这种分数可基于在会话期间由客户/用户提供的语言和陈述。

图3A至图3F示出了各种面板，这些面板提供了陈述和会话的不同分析。每个陈述或会话可与不同的意图(例如，不同的行动或工作流)以及不同的测量参数(例如，持续时间、情绪分数、随着时间的趋势)相关联。面板还可以包括基于某些所选度量的不同的可视化图表和绘图。另外，代理和其他管理员可应用筛选工具，以按所选参数、度量和代理来进行筛选。这样的分析和筛选工具可实时应用于当前会话以及过去会话的集合，以提供有助于后续会话设计的见解。代理或其他品牌/企业管理员可使用这种面板来获取在实时发生的多个会话中的实时见解、以及不断发展的历史会话数据和相关度量的集合。可以根据这种分析来实时地或随后地分析陈述的意图。此后，这种分析可用于智能地分析代理和机器人程序性能及其脚本。如本文所述，可以进一步使用这种智能来指导自定义机器人程序的创建。

图4是示出用于自动化机器人程序创建的示例性方法的流程图。在这种方法的步骤410中，可以识别某些成功的聊天脚本副本并将其用作创建自定义机器人程序的基础，该自定义机器人程序能够识别特定用户意图并作为响应而启动自动化工作流。可以基于各种分析(包括关于图3A至图3F所讨论的那些分析)来识别成功。

在步骤420中，代理或其他管理员可选择识别的脚本副本以上传或以其他方式将特定脚本副本指定给可执行模块以生成自定义机器人程序。这些脚本副本可以已基于意图分析工具被识别、评估、评分等并且选自如图3A至图3F所示的面板。

因此在步骤430中，可以分析所选的(一个或多个)脚本副本以对其中包括的陈述分类。例如，可将客户/用户做出的陈述与代理(人或机器人程序)做出的陈述进行区分。此外，可分析用户的陈述以检测会话的所有相关片段(例如，意图、交互、目的)。这种分析可使用一种或多种自然语言理解(NLU)工具，这些工具可通过第三方(例如Google、Watson、Microsoft、Amazon Lex)或品牌自己的专有系统获得。

在步骤440中，可基于分析来生成对话的显示。例如，来自客户的陈述可以与代理或机器人程序的陈述分开。视觉指示符可包括在图形用户界面(GUI)中，以示出每个参与者的代表性陈述。

在步骤450中，可在脚本副本中检测不同的意图和修饰语选项，并通过类型(例如，意图的类型、修饰语的类型)来对其进行表征。在步骤460中，可基于识别的意图及其(一个或多个)特征来确定自动化(例如，自动化交互)。

在步骤470A至470C中，自动化可被分配、修改并且用于创建响应于识别的意图和(一个或多个)特征的交互序列或工作流。在步骤470A中，可使用这种特征来识别如在整合点中的响应性陈述(或陈述的集合)，在整合点处可作为响应而启动自动化行动或工作流(统称为自动化)。这种自动化可以是预定义的，并且可以与特定类型的陈述(指示不同的意图或修饰语)相关联。自动化可由品牌/企业预定义，或者可通过第三方服务提供。可获得各种API，这些API允许与由不同的可用和/或专有系统支持的自动化整合。在步骤470B中，与识别的意图相关联的(一个或多个)特征可用作参数来填充运行自动化所需的信息槽(slot)(例如，意图是搜索，并且该槽指定尺寸为7的黑鞋的情况)。在步骤470C中，可以生成自定义的交互序列或自动化。在步骤480中，可以针对其他交互或整合点和其他意图重复该过程。

图5是示出用于自动化机器人程序创建的示例性系统架构的图。如图所示，系统可包括可用于生成机器人程序的各种不同的客户端设备510A至510C。这种客户端可包括例如网络客户端510A、移动客户端510B和机器人程序客户端510C。负载均衡器520可用于将网络和/或应用流量分配给各种服务器。

示例性服务器可包括聊天服务器530、微服务540和机器人程序服务器550、以及各种支持工具560。如图所示，可以访问多个不同的服务并将其整合到机器人程序的创建和操作中。因此，产生的机器人程序能够访问现有服务和工具，以启动和进行会话，以及响应于会话来启动和进行工作流。

图6A至图6D是示出在自动化机器人程序创建的某些步骤期间执行的示例性分析过程的图。图6A示出用于机器人程序的示例性蓝图，其包括与一个或多个交互相关联的对话。每个对话可被识别为与具体的意图相关联，并且每个交互可包括一个或多个实体和槽。例如，图6B示出了进行示例性对话的“寻鞋器(Shoe Finder)”机器人程序实体(例如，与寻找鞋子的意图相关联)。同时，客户响应(例如“靴子”和“黑色”)可用于填写在与“寻鞋器”机器人程序实体相关联的槽中。

图6C示出了人工智能(AI)辅助微件如何操作以根据与意图和实体相关联的自动化来指导机器人程序的创建。例如，所示的AI辅助微件可根据特定的自动化交互的需求来辅助识别适当的实体和槽。图6D进一步示出了某些工具，包括与指定的图像URL和物品URL相关联的产品查找工具(“Prod_Find”)。当相关联的工具启动时，可以检索该图像以用于显示，并且可以检索物品数据以用于在选择后进一步显示。

图7A至图7E示出了提供自定义工具的示例性图形用户界面(GUI)，通过该自定义工具可生成自定义机器人程序。图7A示出了可用于在机器人程序中合并和自定义的各种不同的自动化模板。在一些情况下，可从预先存在的模板的存储库中识别自动化模板，可通过与行业垂直领域(例如，零售、电信和金融)的相关性和适用性来筛选该自动化模板。常见的自动化模板可包括潜在顾客开发、产品/服务搜索和筛选、产品/服务推广、预约日程安排、订单状态、常见问题解答(FAQ)等。

图7B示出了可在分析和表征其中的陈述之后生成以显示导入和选择的脚本副本的GUI。因此，所产生的GUI向代理呈现与指定参数相关联并与自动化模板相匹配的脚本副本陈述的显示(例如，通过API整合获得)。每个自动化模板可允许选择不同的修饰语，并将其合并到所产生的由自定义机器人程序启动的自动化中。如此，可从现有模板创建新的自动化或经修改的自动化。

图7B的GUI还包括可以基于所选的和自定义的模板而产生的聊天机器人程序会话。这种GUI允许代理在生成自定义机器人程序之前进一步修改和调整会话图。此后，自定义机器人程序的生成可基于导入的脚本副本，该脚本副本已基于实时智能见解以及代理输入被选择、分析和表征，以使某些陈述与自定义的自动化相匹配。这种机器人程序可重新生成，或基于根据脚本副本、分析和代理输入被修改的预先存在的机器人程序而生成。因此，产生的自定义机器人程序不仅反映了(来自对先前会话和分析的增长和不断发展的存储库的分析的)智能，以检测会话的意图且还检测智能路由到适当通道以实现顺利会话所需的正确交互。

图7C示出了AI辅助微件，其基于自动化交互的需求来指导代理。例如，AI辅助微件可辅助识别与实体相关联的其他意图、以及为了运行自动化交互而需要填充的槽。图7D示出了自定义机器人程序响应的替选方式。这样的示例性响应可包括列出的用于鞋子搜索的选项以及图示的选项。可基于所识别的意图和特征参数从指定的产品数据库中检索这种数据，并将其呈现给客户以用于评估和选择。

图7E示出了包括槽参数的改变的示例性会话。例如，一个会话包括从“靴子”到“高跟鞋”的改变，而另一会话包括从“黑色”到“豹纹”的改变。因此，这种改变可从自动化模板中移除先前的槽参数，并替换为客户提供的新的槽参数。

在一些实施方式中，可提供会话管理器面板，该会话管理器面板允许代理管理和进一步训练多个机器人程序。这样的面板可基于当前会话的实时分析，以识别路由到某些自动化的点(例如，可能期望交接的点)。这种交接可允许将机器人程序进行的会话交接到代理(反之亦然)，以提供有效的结果。来自会话管理器的见解可进一步用于监督机器人程序的学习，并进一步改进机器人程序驱动的会话和一般的机器人程序操作。

AI可分析会话的每个步骤，以考虑可用的上下文和历史来评估客户意图。通过这些能力，可将会话自动化地路由到专门针对品牌调整的最佳自动化，并随着时间推移最小化人工干预的需求。如果需要基于实时情绪或客户请求将会话路由到代理，则可以在温暖的交接后以结构化形式使代理获得所有客户和会话细节。客户无需任何重复，代理可以立即看到会话的历史。此外，将实时获得意图分析，从而使品牌商可以即时查看客户的问题，要求并允许他们采取快速行动。

可以实现自动化机器人程序创建和管理的示例性系统可包括会话构建器(包括用于由代理创建智能机器人程序的基于GUI的工具)、会话管理器(机器人程序管理分析工具)和会话智能模块(对会话的分析见解)。这种会话工具可使用人工智能和机器学习，这些人工智能和机器学习可通过应用于所选数据集的AI引擎获得。除了被智能地构建和管理外，会话工具还可使用通过专有系统获得或从第三方服务提供商(通过API)获得的任何组合或自动化。因此，这种AI引擎可针对意图和下一最佳行动分析所有会话并扫描每个回合，从而可实现从机器人程序、代理和自动化之间的智能路由、以及智能交接、趋势检测和反应、分析、推荐等一系列特征。一些实施方式可包括代理辅助微件，该代理辅助微件基于实时容量、意图和其他见解，在某些点推荐到某些机器人程序/自动化的交接，以及在其他点推荐从机器人程序的交接。如此，代理可自定义现有的自动化模板以增强品牌推广，并将其整合到品牌的系统或第三方服务中。此外，此类代理可实时监控机器人程序，以标记任何潜在问题并基于此完善机器人程序。

此外，这些能力中的某些能力可存在于相邻平台中，这些平台可整合在一起，且在一次结合体验中对代理和管理员可用。得到的平台可使用AI来协调所有消息传递通道(例如，在线、网站、SMS、社交媒体和消息传递应用程序(例如WhatsApp或Facebook Messenger(脸书即时通)))上的会话，这些平台支持通过一组强大的API进行整合。

本发明可以在使用各种计算设备可操作的应用中实现。非暂时性计算机可读存储介质是指参与向中央处理单元(CPU)提供指令用以执行的任何一种或多种介质。这样的介质可以采取许多形式，包括但不限于非易失性介质和易失性介质，例如相应的光盘或磁盘和动态存储器。非暂时性计算机可读介质的常见形式包括例如软盘、可折叠磁盘、硬盘、磁带、任何其他磁介质、CD-ROM盘、数字视频盘(DVD)、任何其他光学介质、RAM、PROM、EPROM、FLASHEPROM以及任何其他存储芯片或盒式磁带。

在将一个或多个指令的一个或多个序列传送给CPU用以执行时，可涉及各种形式的传输介质。总线将数据传送到系统RAM，CPU从系统RAM中检索并执行指令。由系统RAM接收的指令可以可选地在由CPU执行之前或之后存储在固定盘上。同样可以实现各种形式的存储以及实现它们所需的网络接口和网络拓扑。

出于说明和描述的目的，已经呈现了本技术的前述详细描述。并不旨在穷举或将该技术限制为所公开的精确形式。鉴于以上教导，许多修改和变化是可能的。选择所描述的实施方式是为了最好地解释该技术的原理、其实际应用、并使本领域的其他技术人员能够在各种实施方式中以适合于预期的特定用途的各种修改来利用该技术。旨在由权利要求书来限定本技术的范围。

Claims (30)

1.一种计算机实现的方法，包括：

将关于与不同意图相关联的不同自动化模板的集合的信息存储在存储器中；

识别所选择的脚本副本中的意图，其中，所述意图与所述脚本副本中的点相关联；

将所述意图与存储的所述自动化模板中的一个自动化模板匹配；

在图形用户界面中显示所述脚本副本，其中，所述脚本副本中的所述点被标识为与匹配的自动化模板相关联的整合点；以及

生成自定义机器人程序，所述自定义机器人程序被配置为基于所述脚本副本进行会话，其中，所述自定义机器人程序根据所述匹配的自动化模板在所述整合点处启动工作流。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：存储与所述意图相关联的一个或多个不同陈述类型，其中，基于识别所述脚本副本中的所述不同陈述类型来识别所述意图。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配的自动化模板包括一个或多个槽，并且，生成所述自定义机器人程序包括填充所述一个或多个槽。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，基于与所述匹配的自动化模板相关联的一个或多个参数将所述意图与所述匹配的自动化模板匹配。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：生成AI辅助微件，所述AI辅助微件可执行以辅助所述机器人程序的自定义。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述AI辅助微件通过基于对当前会话的实时分析识别一个或多个附加意图来辅助所述机器人程序的自定义。

7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述AI辅助微件通过识别所述匹配的自动化模板中需要填充的一个或多个槽来辅助所述机器人程序的自定义。

8.根据权利要求5所述的方法，其中，所述AI辅助微件通过根据一个或多个实时见解推荐合并交接来辅助所述机器人程序的自定义。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收关于所述图形用户界面显示的所述脚本副本中的一个或多个陈述的自定义输入，并基于所述自定义输入修改所述陈述，经修改的所述陈述被合并到所述自定义机器人程序中。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收关于与所述图形用户界面显示的所述脚本副本匹配的所述匹配的自动化模板的自定义输入，并基于所述自定义输入修改所述匹配的自动化模板，经修改的所述自动化模板被合并到所述自定义机器人程序中。

11.一种系统，包括：

存储器，所述存储器存储关于与不同意图相关联的不同自动化模板的集合的信息；

处理器，所述处理器执行存储在所述存储器中的指令以：

识别所选择的脚本副本中的意图，其中，所述意图与所述脚本副本中的点相关联；

将所述意图与存储的所述自动化模板中的一个自动化模板匹配；

图形用户界面，所述图形用户界面显示所述脚本副本，其中，所述脚本副本中的所述点被标识为与匹配的自动化模板相关联的整合点；以及

其中，所述处理器执行另外的指令以生成自定义机器人程序，所述自定义机器人程序被配置为基于所述脚本副本进行会话，其中，所述自定义机器人程序根据所述匹配的自动化模板在所述整合点处启动工作流。

12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述存储器还存储与所述意图相关联的一个或多个不同陈述类型，其中，所述处理器基于识别所述脚本副本中的所述不同陈述类型来识别所述意图。

13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述匹配的自动化模板包括一个或多个槽，并且，所述处理器通过填充所述一个或多个槽来生成所述自定义机器人程序。

14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理器基于与所述匹配的自动化模板相关联的一个或多个参数将所述意图与所述匹配的自动化模板匹配。

15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述处理器执行另外的指令以生成AI辅助微件，所述AI辅助微件可执行以辅助所述机器人程序的自定义。

16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述AI辅助微件通过基于对当前会话的实时分析识别一个或多个附加意图来辅助所述机器人程序的自定义。

17.根据权利要求15所述的系统，其中，所述AI辅助微件通过识别所述匹配的自动化模板中需要填充的一个或多个槽来辅助所述机器人程序的自定义。

18.根据权利要求15所述的系统，其中，所述AI辅助微件通过根据一个或多个实时见解推荐合并交接来辅助所述机器人程序的自定义。

19.根据权利要求11所述的系统，其中，所述图形用户界面还接收关于所述脚本副本中的一个或多个陈述的自定义输入，并且，所述处理器基于所述自定义输入修改所述陈述，经修改的所述陈述被合并到所述自定义机器人程序中。

20.根据权利要求11所述的系统，其中，所述图形用户界面还接收关于与所述脚本副本匹配的所述匹配的自动化模板的自定义输入，并且，所述处理器基于所述自定义输入修改所述匹配的自动化模板，经修改的所述自动化模板被合并到所述自定义机器人程序中。

21.一种非暂时性计算机可读存储介质，所述非暂时性计算机可读存储介质上包含可由处理器执行以执行方法的程序，所述方法包括：

将关于与不同意图相关联的不同自动化模板的集合的信息存储在存储器中；

识别所选择的脚本副本中的意图，其中，所述意图与所述脚本副本中的点相关联；

将所述意图与存储的所述自动化模板中的一个自动化模板匹配；

在图形用户界面中显示所述脚本副本，其中，所述脚本副本中的所述点被标识为与匹配的自动化模板相关联的整合点；以及

生成自定义机器人程序，所述自定义机器人程序被配置为基于所述脚本副本进行会话，其中，所述自定义机器人程序根据所述匹配的自动化模板在所述整合点处启动工作流。

22.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：存储与所述意图相关联的一个或多个不同陈述类型，其中，基于识别所述脚本副本中的所述不同陈述类型来识别所述意图。

23.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述匹配的自动化模板包括一个或多个槽，并且，生成所述自定义机器人程序包括填充所述一个或多个槽。

24.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，基于与所述匹配的自动化模板相关联的一个或多个参数将所述意图与所述匹配的自动化模板匹配。

25.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：生成AI辅助微件，所述AI辅助微件可执行以辅助所述机器人程序的自定义。

26.根据权利要求25所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述AI辅助微件通过基于对当前会话的实时分析识别一个或多个附加意图来辅助所述机器人程序的自定义。

27.根据权利要求25所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述AI辅助微件通过识别所述匹配的自动化模板中需要填充的一个或多个槽来辅助所述机器人程序的自定义。

28.根据权利要求25所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，所述AI辅助微件通过根据一个或多个实时见解推荐合并交接来辅助所述机器人程序的自定义。

29.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：接收关于所述图形用户界面显示的所述脚本副本中的一个或多个陈述的自定义输入，并基于所述自定义输入修改所述陈述，经修改的所述陈述被合并到所述自定义机器人程序中。

30.根据权利要求21所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：接收关于与所述图形用户界面显示的所述脚本副本匹配的所述匹配的自动化模板的自定义输入，并基于所述自定义输入修改所述匹配的自动化模板，经修改的所述自动化模板被合并到所述自定义机器人程序中。

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