电话机器人话术引擎说明
介绍
介绍请看这个页面 http://www.ddrj.com/smartivr/robot.html 。
和smartivr接口的区别，smartivr接口只实现了把ASR识别结果提交给http接口进行处理，根据http接口返回的动作执行放音等操作。
新一代电话机器人接口实现了话术解析引擎，可以不依赖外部接口直接完成整个机器人对话过程。
开始执行流程
<action application="cti_robot" data="flowname"/>
<action application="set" data="park_timeout=3600000"/>
<action application="park"/>
|
流程执行步骤记录
CREATE TABLE `conversation` (
`createtime` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '记录生成事件',
`callid` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '通话ID' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`current_appid` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '当前执行APPID' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`sequence` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '序列号',
`current_flowid` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '当前流程ID' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`input_type` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '输入类型0:TEXT 1:DTMF 2:COMPLETE 10:CREATE 11:DESTORY',
`input_args` VARCHAR(1024) NULL DEFAULT NULL COMMENT '输入参数' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`input_nlp_args` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'nlp处理后的参数' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`input_start_time` DATETIME NULL DEFAULT NULL COMMENT '输入开始时间',
`input_duration` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '输入持续时间',
`input_play_time` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '放音时间',
`matching_method` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '匹配方法0:mismatch 1:boot 2:regex 3:full 4:any',
`matching_condition` VARCHAR(256) NULL DEFAULT NULL COMMENT '匹配表达式' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`condition_id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '匹配条件ID' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`condition_weight` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`matching_keyword` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '匹配关键词' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`response_type` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '响应类型 1:flow 2:kb 3:mismatch',
`response_description` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '响应描述' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`response_id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '响应的FlowID，或者PromptID' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`response_action` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '响应动作' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`response_args` VARCHAR(2048) NULL DEFAULT NULL COMMENT '响应参数' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`response_text` VARCHAR(8192) NULL DEFAULT NULL COMMENT '响应文本' COLLATE 'utf8_unicode_ci,
`repetition` INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT 'kb:rompt重复播放次数 ，mismatch:连续未匹配次数 flow:已经执行次数',
`potential` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '意向ID' COLLATE 'utf8_unicode_ci',
`record` VARCHAR(260) NULL DEFAULT NULL COMMENT '录音' COLLATE 'utf8_unicode_ci'
)
COLLATE='utf8_unicode_ci'
ENGINE=InnoDB
;
|
createtime 记录生成事件
callid 通话ID
current_appid 当前执行APPID
sequence 序列号,当前执行动作的次数
current_flowid 当前流程ID
input_type 输入类型0:TEXT 1:DTMF 2:COMPLETE 10:CREATE 11:DESTORY 20:FLOWID 30:ERROR 40:NOTIFY
- TEXT asr转换后的文字
- DTMF 按键
- COMPLETE 动作执行完成
- CREATE 进入流程创建上下文(input_args是话术名字:version[话术文件.json可以设置一个version字段设置话术版本])
- DESTORY 离开流程销毁上下文
- FLOWID 流程ID，比如通过知识库或者return动作切换流程（input_args：如果空就是返回父流程，否则就是流程ID）
- ERROR 错误信息，比如切断流程失败（input_args：发生错误的流程ID，matching_condition：错误的流程ID，response_description：错误信息）
- NOTIFY 触发通知
input_args 输入参数，input_type TEXT时asr识别结果，DTMF时按键内容,COMPLETE是完成输入参数,DESTORY是结束原因,FLOWID是切换流程参数，NOTIFY是通知参数
asr识别结果前缀说明
- 前缀F：一句话识别完成
- 前缀E：ASR错误
- 前缀S：用户还在说话，实时识别中。
- 前缀P：放音时的识别结果（打断模式128和256时放音时候说话才触发）
dtmf按键内容
完成输入参数
DONE() 输入完成,DONE(F:识别内容1F:识别内容2)
TIMEOUT() 输入超时了，TIMEOUT(F:放音时候的识别内容S:超过最大说话时间了)。如果没检测到声音就是TIMEOUT()。TIMEOUT(S:识别内容)这样的也代表一次ASR调用，也要对ASR进行计费。
- ERROR() 遇到错误
- BREAK() 外部程序执行了uuid_break
- HANGUP() 挂机了，如果用户说完就挂机了，识别结果会HANGUP(F说话内容)推送。
结束原因
- send_bye 系统挂机
- recv_bye 对方挂机
- hangup 未知方挂机
- transfer 转接
- limit 授权限制
- manual() 转人工
切换流程
- 空或者return 切换到上一个流程
- top 切换到主流程
- 切换到指定返回流程ID
通知参数
{
"trigger_type": "calculate",
"trigger_time":10,
"url":""
"linegroup": "121",
"stop_robot": false,
"beep_time": 0,
"rest_time": 0
}
|
- trigger_type 触发通知类型
- calculate 根据意向配置计算触发
- kb 知识库配置触发
- flow 节点配置触发
- trigger_time 机器人对话多久后触发
- url 通知到URL时是http地址
- linegroup 通知到坐席组时是坐席组名
- stop_robot true对话模式，false监听模式
- beep_time 坐席beep时间
- rest_time 坐席话后休息时间
input_nlp_args nlp 接口返回的数据
input_start_time 输入开始时间，比如说话开始时的时间
input_duration 输入持续时间 ，比如说话的持续时间
input_play_time 输入时的放音时间，
正数 说明抢话了，input_play_time -input_duration 就是放音多少秒的时候用户开始说话的。
负数 就是放音完成之后多少秒，用户才开始说法的。
matching_method 匹配方法0:mismatch 1:boot 2:regex 3:full 4:any 5:flowid
- mismatch 未匹配到条件
- boot 创建流程时从start进入第一个引导结点(开场白)
- regex 正则表达式匹配
- full 完整的关键词匹配
- any 任意匹配(就是关键词设置为any)
- flowid 匹配到流程ID
matching_condition 匹配表达式 ，就是被匹配成功的关键词，或者正则表达式
condition_id 匹配条件ID ,话术版本2加入
condition_weight 匹配条件权重，话术版本3加入
matching_keyword 匹配关键词，就是text中被匹配中的部分
response_type 响应类型 0:none 1:flow 2:kb 3:mismatch 4:switchflow 5:timeout 6:globalflow 7:brotherflow 8:noiserule 9:disablebreak
- none 没反应动作
- flow 匹配到子流程
- kb 匹配到知识库
- mismatch 执行未匹配放音
- switchflow 切换流程节点
- timeout 执行无输入放音
- globalflow 匹配到全局流程
- brotherflow 匹配到源流程的子流程
- noiserule 匹配到噪音规则
- disablebreak 匹配到禁止打断。
response_id 响应的FlowID，或者PromptID
response_action 响应动作,执行那个FS的APP
response_args 响应参数，APP的参数
response_text 响应文本，话术中添加一个 playbacks_text:[“放音描述”]，重复放音replaybacks_text:[“重复放音内容”]其他类似，就可以记录到每次放音的文本内容。
repetition kb:prompt重复播放次数 ，timeout和mismatch:连续未匹配次数 flow:已经执行次数
potential 意向信息
record 当前输入的录音文件，text输入的时候才有，一个动作（一次放音）的多次说话会记录到一个录音文件。
例子
执行流程
{
"createtime": "2024-10-17 16:39:48",
"callid": "dfd3585d-1209-4c69-bb5f-777a48a66321",
"current_appid": "",
"sequence": 0,
"current_flowid": "Start",
"input_type": 10,
"input_args": "debug/905ee60c2703a80d318ed17b7eeee75d",
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 16:39:48",
"input_duration": 0,
"matching_method": 1,
"matching_condition": "",
"condition_id": "",
"condition_weight": 0,
"matching_keyword": "",
"response_type": 1, //1表示执行流程
"response_description": "是否有贷款意向", //流程名称
"response_id": "F1",
"response_action": "cti_play_and_detect_speech", //放音
"response_text": "你好，这里是信贷中心，请问你最近是否有资金上的需求？", //放音内容
"repetition": 0,
"potential": "", //流程意向 1：有意向 -1：无意向 A-F：意向标签
"record": "",
}
|
用户回答
{
"createtime": "2024-10-17 16:44:49",
"callid": "65b53f05-a2c8-4fb4-a141-a7eccdad516e",
"current_appid": "28515905-47c1-41d7-a7bc-1aa8395694fc",
"sequence": 2,
"current_flowid": "F1",
"input_type": 0, //0表示本次为ASR识别结果通知
"input_args": "F有的。", //ASR识别结果内容，前缀F表示一句话， 显示的时候去除前缀，去除的方法去除第一个字符，如果第一个字符是P，则去前2个字符。
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 16:44:48", //说话开始时间
"input_duration": 1439, //说话持续多少毫秒
"matching_method": 3, //匹配方法 2:正则 3:字符串匹配 4:兜底
"matching_condition": "",
"condition_id": "test1",
"condition_weight": 1, //匹配到的关键词的权重 1：积极回答 -1：消极回答 0：中性
"matching_keyword": "有", //匹配到的关键词
"response_type": 1, //1 表示匹配到了子流程
"response_description": "需要多少资金",
"response_id": "F4",
"response_action": "cti_play_and_detect_speech",
"response_text": "请问你需要多少资金呢？",
"repetition": 1,
"potential": "1",
}
|
触发知识库
{
"createtime": "2024-10-17 17:03:15",
"callid": "acb3fb63-66e7-4e1f-8c9d-89ebfa33d710",
"current_appid": "7c2cbf39-15ad-45aa-9c8f-90ad43fcee8a",
"sequence": 1,
"current_flowid": "F1",
"input_type": 0,
"input_args": "F公司。",
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 17:03:13",
"input_duration": 1581,
"matching_method": 3,
"matching_condition": "",
"condition_id": "",
"condition_weight": 0,
"matching_keyword": "公司",
"response_type": 2, //2 表示 匹配到了知识库
"response_description": "公司介绍", //知识库节点名字
"response_id": "P1",
"response_action": "cti_play_and_detect_speech",
"response_text": "我们是正规贷款公司，专业提供金融服务的。", //知识库放音内容
"repetition": 1,
"potential": "7", //知识库意向 1：有意向 -1：无意向 A-F：意向标签
}
|
切换流程
{
"createtime": "2024-10-17 17:08:14",
"callid": "116ac20b-f3af-485a-bf95-8b3dd01f944a",
"current_appid": "957c5e70-0153-4e1d-9eae-4ae808bcd016",
"sequence": 1,
"current_flowid": "F1",
"input_type": 0,
"input_args": "F听不清。",
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 17:08:12",
"input_duration": 2220,
"matching_method": 3,
"matching_condition": "",
"condition_id": "",
"condition_weight": 0,
"matching_keyword": "听不清",
"response_type": 6, //6表示匹配到了全局流程
"response_description": "返回流程重复执行",
"response_id": "F33",
"response_action": "return", //表示执行返回动作
"response_args": "", //返回到哪里 top 主流程 空或者return 上一个流程 其他值指定流程
"response_text": "好的，我重新说一下了。",
"repetition": 1,
"potential": "",
}
|
{
"createtime": "2024-10-17 17:47:07",
"callid": "767cbfdf-48d8-4544-a05b-b67e7980a0d7",
"current_appid": "4aad1709-641d-4b5c-a746-c4c8eadb2686",
"sequence": 2,
"current_flowid": "F33",
"input_type": 20,
"input_args": "",
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 17:47:07",
"input_duration": 0,
"matching_method": 5,
"matching_condition": "",
"condition_id": "",
"condition_weight": 0,
"matching_keyword": "",
"response_type": 4,
"response_description": "是否有贷款意向",
"response_id": "F1",
"response_action": "cti_play_and_detect_speech",
"response_text": "好的，我重新说一下了。 请问你最近是否有资金上的需求吗？",
"repetition": 2,
"potential": "",
}
|
挂机
{
"createtime": "2024-10-17 17:14:48",
"callid": "3b5d2384-aa4b-4165-a8e6-b36626f5090c",
"current_appid": "1b805dbd-44ae-4e5e-9ad8-677d98df67c7",
"sequence": 2,
"current_flowid": "F2",
"input_type": 2, //
"input_args": "DONE()", //动作执行完成
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 17:14:48",
"input_duration": 0,
"matching_method": 4,
"matching_condition": "",
"condition_id": "",
"condition_weight": 0,
"matching_keyword": "",
"response_type": 1,
"response_description": "",
"response_id": "F3",
"response_action": "hangup", // 执行挂机
"response_args": "",
"response_text": "",
"repetition": 1,
"potential": "",
"record": "",
}
|
对话结束
{
"createtime": "2024-10-17 17:14:48",
"callid": "3b5d2384-aa4b-4165-a8e6-b36626f5090c",
"current_appid": "d5f16661-fca7-4e3a-baf8-30dacd2eca60",
"sequence": 3,
"current_flowid": "F3",
"input_type": 11, //11表示 对话结束
"input_args": "send_bye", //表示挂机方 前缀send 系统挂机，前缀recv,手机挂机
"input_nlp_args": "",
"input_start_time": "2024-10-17 17:14:48",
"input_duration": 0,
"matching_method": 0,
"matching_condition": "",
"condition_id": "",
"condition_weight": 0,
"matching_keyword": "",
"response_type": 0,
"response_description": "",
"response_id": "",
"response_action": "",
"response_args": "",
"response_text": "",
"repetition": 0,
"potential": "b",
"record": "",
}
|
- input_args 结束原因
- send_bye 系统挂机
- recv_bye 对方挂机
- hangup 未知方挂机
- transfer 转接
- limit 授权限制
- manual 转人工
根据CDR配置,流程执行步骤可以记录到数据库或者redis
如果配置为记录到数据库，input_type 等于DESTORY是 即流程执行结束，可以通知到http接口或者redis的list或者channel。
{
"robot": {
/*机器人对话的执行流程记录*/
"record": {
通知包含的通道变量
"notify_fields": [ "caller_id_name", "destination_number", "call_source", "source_name", "cti_dial_number" ],
/*机器人交换记录是否推送到redis的channel和list*/
"redis": {
"channel": "",
"list": "",
},
"database": {
/*机器人的交换记录插入数据库的那个表*/
"table": "conversation",
},
"log": false //是否输出到redis的JSON和输出SQL。
},
/*机器人对话交互的统计数据*/
"statistic":
{
/*是否推送到redis的channel和list*/
"redis": {
"channel": "",
"list": ""
},
"database": {
/*插入数据库的那个表*/
"table":"classify"
},
"log": false //是否输出到redis的JSON和SQL到日志。
},
"nlp": {
"debug": false //是否输出机器人引擎调试日志，比如要输出正则表达式匹配过程，可以设置为true
},
"httpflow": {
"usecurl": false, //默认使用顶顶通实现的http库，修改成true,使用curl库执行http请求
"retries": 2, //http请求失败时重试次数
"connecttimeout": 3000, //连接超时
"responsetimeout": 10000 //等待响应超时
},
"event_after_hangup":true // 挂断之后是否继续处理事件，如果不开启 用户说话之后没等ASR识别完成就挂机，会丢失识别结果，开启后会有complete事件参数HANGUP(F说话内容)。
}
}
|
机器人对话交互的统计数据
用于意向分析和比如客户分类
CREATE TABLE `classify` (
`callid` VARCHAR(50) NOT NULL,
`talk_time` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`respond_count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`positive_respond_count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`passive_respond_count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`intentional_count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`unintentional_count` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`trigger_kb` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`trigger_global_flow` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`proactively_hangup` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
`label_result` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL,
`label_hit_id` VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL,
`label_hit_type` INT(11) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`callid`)
)
|
- talk_time 通话时长
- respond_count 回答次数
- positive_respond_count 积极回答(对所以命中关键词权重大于0的进行求和)。举例：比如肯定关键词权重都设置1，那么积极回答的值就是肯定回答了多少次。
- passive_respond_count 消极回答(对所有命中关键词权重小于0的进行求和然后取绝对值)。举例：比如否定关键词权重都设置-1，那么消极回答的值就是否定回答了多少次。
- intentional_count 有意向节点(对所有执行节点意向大于0的进行求和)。举例：比如有意向的节点意向都设置1，那么这个值就是执行了多少个有意向的节点。
- unintentional_count 无意向节点(对所有执行节点意向小于0的进行求和然后取绝对值)。举例：比如无意向的节点意向都设置-1，那么这个值就是执行了多少个无意向的节点。
- trigger_kb 触发知识库次数
- trigger_global_flow 触发全局流程次数
- proactively_hangup 机器人主动挂断设置为1，否则设置为0
- label_result 分类结果
- label_hit_type 分类结果的类型
- 流程直接设置的分类（label_hit_id为设置分类的的流程ID）
- 知识库直接设置的分类（label_hit_id为设置分类的知识库ID）
- 根据配置规则分类（label_hit_id为命中的分配配置规则ID）
NLP接口
全局配置设置了NLP接口地址，并且节点配置了FLOWID，那么会调用NLP接口进行处理。
NLP接口原理，话术引擎把输入的数据和需要匹配的关键词发送给NLP接口，由NLP接口返回匹配命中的关键词。
请求参数
{
"flowid": "F1",
"nlpid": "1",
"callid": "58b0733b-8a80-4fdc-860b-ad7e5bb85fbe",
"flowkeywords": "o%7Chello%7Cok%7Cyes%7Cno%7Cwo%7Cxuhuaiyi",
"kbkeywords": "lixi%7Cgongs%7Cnali%7Chello%7Cok%7Cyes%7Cno",
"input": "text",
"text": "SHello%20hello"
}
|
flowkeywords 所有子流程的所有关键词
kbkeywords 关联知识库的所有关键词
input 输入类型
text 输入参数
NLP接口返回数据
{
"keyword":"输入结果匹配到的关键词",
"description":“描述”
}
|
话术编辑
请看这个页面 http://www.ddrj.com/smartivr/robot.html ，用户可以设计自己的话术编辑界面，只需要按照话术脚本格式生成JSON文件就可以。
2个不同的匹配条件进入同一个流程的实现方法
可以在流程名字名字前面加上冒号区分不同条件进入同一个流程。注意：需要json添加一个version:2。
{
"version"：2,
"flow": {
"F1": {
"action"："cti_play_and_detect_speech",
"subflow": {
"肯定：F3": {
"id":"匹配条件ID",
"condition": {
"text": [
"是"
],
}
}，
"默认:F3": {
"id":"匹配条件ID",
"condition": {
"complete": [
"any"
],
}
}
}
}
}
|
话术脚本
{
"flow": {
/*节点ID*/
"F1": {
/*节点执行的动作*/
"action": "cti_play_and_detect_speech",
/*动作参数*/
"argument": "'1' '' '' '0' '' '' '' '' '' '' ''",
/*节点位置信息*/
"position": {
"x": 2499,
"y": 156
},
/*nlp ID*/
"nlpid": "",
/*节点描述*/
"description": "描述",
/*节点放音文件列表*/
"playbacks": [
"测试声音"
],
/*子节点信息*/
"subflow": {
/*子节点ID*/
"F3": {
/*进入字节点的条件*/
"condition": {
"matching_id":"匹配条件ID",
/*ASR识别到关键词*/
"text": [
"any"
],
/*动作执行完成*/
"complete": [
"any"
],
/*DTMF输入按键*/
"dtmf": [
"any"
]
}
}
},
/*节点重复执行是放音，用来替换playbacks配置*/
"replaybacks": [],
"filter": {
"text": "S",
"dtmf": "none"
},
/*知识库返回时放音*/
"kbplaybacks": [
"测试声音"
],
/*未匹配到关键词时放音*/
"mismatchplaybacks": [
"不好意思，我没听清！"
],
/*未匹配到关键词放音次数*/
"mismatchrepetition": "2",
/*关联的知识库ID*/
"kb": "C1",
/*节点最大重复进入次数*/
"repetition": "",
/*节点的意向信息*/
"potential": ""
}
}
}
|
知识库
{
"kb": {
/*分类ID*/
"C1": {
/*分类名字*/
"name": "常见问题回答",
/*分类下面的条目*/
"prompts": [
"P1"
],
"description": ""
}
},
"prompt": {
/*条目ID*/
"P1": {
/*条目名字*/
"name": "公司介绍",
"ref": 2,
/*最大重复执行次数*/
"repetition": "2",
/*进入知识库的关键词*/
"keyworks": [
"谁",
"哪里",
"公司"
],
/*进入后的放音文件*/
"playbacks": [
"放音测试"
],
/*意向等级*/
"potential": "7",
/*切换到流程 可以配置流程ID，或者当前流程的匹配关键词，"text:"前缀匹配子流程的文本输入，"DTMF:"前缀匹配子流程的DTMF输入，"complete:"前缀匹配子流程的完成输入*/
"switchflow":"",
"description": ""
}
}
}
|
同义词
{
"synonym": {
/*分类*/
"肯定词": [/*同义词列表*/
"是",
"好",
"要",
"没错",
"有",
"对"
],
"否定词": [
"不",
"没"
]
}
}
|
全局配置
/*配置tts和asr默认配置*/
"global": {
"voicelist": [],
"defaultvoice": "",
"voicedir": "",
"ttsurl": "http:\/\/180.76.224.191:9989\/tts",
"ttsengine": "",
"ttsconfig": "",
"ttsvolume": 0,
"ttsspeechrate": 0,
"ttspitchrate": 0,
"interrupt": "2",
"asrproxy_addr": "180.76.224.191:9988",
"vad_min_active_time_ms": "150",
"vad_max_end_silence_time_ms": "800",
"wait_speech_timeout_ms": "5000",
"max_speech_time_ms": "20000",
"hot_word": "",
"asr_params": "{\"group\":\"default\"}",
"nlpurl": "",
"vad": "0",
"vad_mode": "0",
"vad_filter": "0.3"
},
|
tts接口
等待完成
话术流程存入redis
fs启动的时候会自动同步cti_robot_flow和cti_robot_flow@domain 2个哈希表里的话术流程，到fs话术目录，然后自动加载。
cti_robot_flow和cti_robot_flow@domain的区别，cti_robot_flow@domain指定的domain的fs才加载，cti_robot_flow连接这个redis的所有fs都会加载，用于群集模式。
cti_robot_flow改变通知
cti_robot_flow改变PUBLISH 通知到config@all [通道] ，cti_robot_flow@domain改变PUBLISH 通知到config@domain[通道]，先修改hash表内容，然后推送通知，fs收到通知会自动同步话术脚本到本地，然后加载。
{
"type":"config_change",
"table":"cti_robot_flow",
"key":"t1"
}
|