使用者可以透过不同的通讯工具或装置，可以是IM，也可以是手机，甚至是IoT装置，来与企业Chatbot对话，对话资料透过API送到Conversation服务来。企业也可以串接到更多Watson服务来强化分析或提供回应，像是用语调分析（Tone Analyzer）了解使用者的情绪，或是用语音转文字（Speech to Text）服务来提供语音回应等。

　　IBM在Watson Developer Cloud平台上，提供开发人员许多API和工具，透过简单的视觉化设计介面，开发人员可以不需要撰写程式，就能打造出功能型的Chatbot。

　　Watson Conversation服务设计了Workspace的工作区来存放同一个Chatbot所有的参数设定和资料，必须包含意图（Intent）、实体概念（Entity）、对话（Dialog），此外，开发人员若更新Workspace中的资料，并不需要手动训练资料，系统将会自动更新内部的参数和资料。IBM将开发Chatbot的过程分为5个阶段：第一，企业开发人员必须先申请IBM云端平台Bluemix帐号，建立并启用Conversation服务，IBM提供开发者30天的免费试用期，第二，开发者要先建立Workspace来配置Conversation服务，并将同一个Chatbot的资料放置同一个Workspace中，第三，开发人员要加入意图和客户对话例句（User Examples），意图可以包含多个对话例句，意图即是客户想完成的任务，客户对话例句就是客户可能表达意图的语句，以银行为例，意图若是查询信用卡点数，客户对话例句可能是，我的信用卡点数有多少？帮我查信用卡点数等，第四，开发人员要加入Entity，每个Entity都会触发机器人不同的回覆，第五，建立对话，开发人员要设计对话的节点关系，每个对话节点相互连接成一个对话树（Dialog Tree）。

　　Watson Conversation服务有2项特色，第一，Watson Conversation服务采用3层式向下包含的语意结构，将每个Entity细分为多个特值（Value），每个Value又可以再细分出许多广义的同义词（Synonym），以行事历机器人为例，Entity若是星期，Value则是Monday、Tuesday、Friday等，而Friday又可以衍生出许多同义词，像是F、Fri，这样3层式的语意结构机制可以让机器人接收到错字、不完整的表达或是缩写时，也能正确地辨认词汇。

　　第二则是Watson Conversation服务的对话管理，提供了开发人员视觉化介面设计对话流程，运用节点树的概念，让设计对话的流程更为弹性，开发人员可自由地在原有的对话流程中，增加与根节点（Root Conversation Node）同层的对话节点，也可以加入不同层的子节点（Child Node）来创造分支对话。

　　今年，IBM也积极在台湾推广Chatbot的应用，锁定的对象为企业，提供企业用Watson Conversation服务，打造企业自家的对话机器人。不过，台湾IBM认知解决方案事业群业务协理许尧睿认为，对话机器人并不会完全取代APP，而是要成为附加在APP上的新沟通管道，这也正是台湾IBM在台推广Chatbot的切入企业市场的策略。

　　Watson Conversation服务的对话管理利用节点树的概念，让开发人员可以自由地增加根对话节点（Root Conversation Node）同层的对话节点，也可以加入子节点（Child Node）创造分支对话。