1.发展阶段
第一阶段：基于规则的聊天机器人（Rule-Based）
代表作：ELIZA（1966）
原理：通过大量 if-else 规则 或 模式匹配 来"应答"
能力：模拟心理医生，用模板回复你输入的句子
示例：
txt
你说："我觉得很难过"
它回复："为什么你觉得难过？"这些机器人没有理解力，只是简单替换关键词。
第二阶段：基于检索的问答系统（Retrieval-based）
时间：2000s -2010s
原理：对用户输入用关键词搜索预定义的回答集合
代表产品：早期客服机器人、Siri 初代
缺点：回答死板、不通顺、无法泛化
第三阶段：基于神经网络的对话生成模型（Neural Dialogue Models）
标志：使用深度学习模型来生成回复
- Seq2Seq 模型（2014）：用在机器翻译，后来迁移到聊天任务
- 代表作：Google 的 Smart Reply、Facebook 的 ParlAI
缺点：
- 容易生成无意义或重复的回复（比如 "I don't know"、"That's interesting."）
- 对上下文记忆很弱
💥 第四阶段：大语言模型（LLM）驱动的对话系统
| 里程碑模型 | 发布时间 | 特点 |
|---|---|---|
GPT-2 | 2019 | 开始展现通用文本生成能力，但没法聊天 |
GPT-3 | 2020 | 可对话、会写作，回答能力强大 |
InstructGPT | 2022 | 会听指令，比 GPT-3 更"听话" |
ChatGPT (GPT-3.5) | 2022 | 专为多轮对话优化的 LLM，效果大幅提升 |
GPT-4 | 2023 | 支持多模态输入，逻辑更强，更安全 |
GPT-4o | 2024 | 实时语音、图像理解，支持 Function Calling 和 MCP |
✅ 演变趋势总结
| 阶段 | 特征 | 是否理解用户意图 | 是否能灵活生成 |
|---|---|---|---|
| 规则机器人 | 模板匹配 | ❌ | ❌ |
| 检索机器人 | 查询库中答案 | ❌ | ❌ |
| 神经生成模型 | 自动生成文本 | ⚠️ 有限 | ✅ 一定程度 |
LLM（ChatGPT） | 多轮理解 + 工具调用 | ✅ 很强 | ✅ 非常好 |
LLM + Function Calling + MCP | 具备上下文、行动力、记忆能力 | ✅ | ✅+具备工具调用能力 |