1.ELIZA

用的是模式及关键字匹配和置换的方法。ELIZA一个明显的弱点是：一旦发现用户输入中的一个关键字（词），便马上寻求答案，而不继续寻找用户句子中其它的关键字（词），这样使得一些优先级别比较低的模式几乎永远不会被匹配到 。

ELIZA下载地址之一：http://www.spaceports.com/~sjlaven/eliza.zip；

2、FRED系列

FRED可以从他人的会话中进行学习，然后把学来的经验用于自身的会话过程中。

FRED下载地址：http://www.spaceports.com/~sjlaven/fredtrek.zip

http://www.spaceports.com/~sjlaven/FRED23.exe

http://atlas.kennesaw.edu/~rgarner/robot/

3.ALICE

由宾夕法尼亚州Lehigh大学的Richard S.Wallac开发。获得2000年度、2001年度以及2002年度的“Loebner Prize”比赛冠军。它遵循GNU通用公共许可协议的开放源代码，有300多人对其发展做出了自己的贡献。

ALICE背后并没有复杂的算法，事实上，ALICE有40,000 多个模板，也是采用了模式匹配的方法来检索最合适的回答。但ALICE采用了一种很好的扩充机制，AIML文件可以进行内联，许多包含特殊领域知识的AIML文件可以方便的合并成一个更大的知识库。并且，ALICE通过对聊天记录进行分析，可以得到尚且没有明确回答的问题，并给出建议的模式。

Alice所在网址：http://www.alicebot.org/

4、Eugene

Eugene是一个非常优秀的聊天机器人，它响应速度快、答案较为确切、对用户问题的理解较为准确、答案与用户问题比较相关、答案语句流畅且简短扼要，更加难得的是，它不但可以进行常识问答，而且可以进行知识问答，这说明它有一个知识库。（但是它没有记忆功能，不过它很幽默）

Eugene所在网址：http://www.mangoost.com/bot/bot.html

5、Jabberwock

Jabberwock获得2003年“Loebner Prize”冠军，用户可以通过英语或者德语，与Jabberwock进行交谈。Jabberwock懂得20,000个单词，并且可以讲笑话和谜语。（不要的得罪他，搞不好会被他踢出来）

Jabberwock所在网址：http://www.abenteuermedien.de/jabberwock/index.php

6.Talk-Bot]

最初作为一个Internet在线聊天系统（Internet Relay Chatting , IRC），Talk-Bot 是Chris Cowart 于1998年用javascript 和 PERL语言编写完成的，并于2001年和2002年两次获得“Chatterbox Challenge”比赛的冠军。Talk-Bot还有一个名为Kylie - TTS BOT 的“孪生妹妹”，可以用语音回答用户的问题。

Talk-Bot所在网址：http://www.frontiernet.net/~wcowart/chatbot.html

Kylie - TTS BOT所在网址：http://www.funonmars.com/kylie/kylie.html

7、Ultra Hal

Ultra Hal是一个聊天机器人系列Ultra Hal是由从事自然语言处理（Natural-Language Processing, NLP）的公司Zabaware Inc开发的。

测试结果表明，Ultra Hal 响应速度快，言词贴切，是一个相当不错的聊天机器人。

Ultra Hal所在网址：http://www.zabaware.com/webhal/index.html

Ultra Hal下载地址：http://www.zabaware.com/assistant/download.html

8.Niall

Niall(The Non-Intelligent Acquired Language Learner)的作者是Mat Peck。系统运行之前，Niall的知识库是空的，但随着人机交谈的进行，Niall不断的从用户那里学习知识并存储起来，所以Niall的知识越来越多。例如，用户输入一条知识“Dog is an animal.”，然后紧接着提问“What’s dog?”，系统回答“Dog is an animal.”。虽然Niall还比较粗糙，但它代表了一个重要的研究方向：从会话中学习知识。

Niall 下载地址：http://www.spaceports.com/~sjlaven/niall.zip

9、Cyber Ivar

Cyber Ivar是Jaczone的产品，Cyber Ivar向人们提供软件工程方面的知识，例如UML（Unified Modeling Language）。

测试结果表明，Cyber Ivar响应速度快，能正确理解用户问题，并且给出的答案准确、全面。在回答UML、WayPointer和 Jaczone之类的问题时，Cyber Ivar给出的答案相当准确、全面；对于常识性问题，它给出的答案也比较贴切。令人惊异的是，对于用户的提问“who is Maozedong?”，Cyber Ivar竟然回答：“he was a Chinese communist who reigned from 1949 until his death in 1983.”，在Cyber Ivar的知识库中，竟然有这么一条关于“Maozedong（毛泽东）”的知识（虽然这是一条错误的知识），这实在让人惊异，这说明Cyber Ivar的知识库还是挺大的。应该说，Cyber Ivar不但可以进行常识问答，而且可以进行知识问答。Cyber Ivar是一个相当优秀的聊天机器人。

Cyber Ivar 所在网址：http://www.jaczone.com/CyberIvar/cyberivar2.html

10.Kate

Kate是一个为Ford Motor Company公司作宣传、进行客户服务的聊天机器人，它可以回答诸如：“How do I change the oil in my 2002 Explorer?”、“Where is my nearest Ford dealer?”等问题。用户可以向Kate提问有关Ford、 Lincoln-Mercury等产品及其相关服务的问题。Kate回答用户的问题，往往采用链接的方式，让用户通过链接自己寻找答案。如果用户输入的问题形式上比较规范（例如下列形式：“What kind of vehicles do you make?”），那么Kate的回答会较为准确。

Kate所在网址：http://www.customersaskford.com/kate/crc_frame.asp

这些都是英文的问答机器人，大部分采用模式匹配，配有强大的知识库，但是距离人们人工智能追求的最高境界——让机器也有思考能力当然相差是十万八千里，而且实用性不大。现在的研究方向都是在知识库上下功夫，让机器拥有自学能力，然而在仿人思维上却屡屡得不到突破阿……