终止支持通知：2025年9月15日， AWS 我们将停止对Amazon Lex V1的支持。2025 年 9 月 15 日之后，您将无法再访问 Amazon Lex V1 控制台或 Amazon Lex V1 资源。如果您使用的是 Amazon Lex V2，请改为参阅 [Amazon Lex V2 指南](https://docs.aws.amazon.com/lexv2/latest/dg/what-is.html)。
本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
# 步骤 3：构建和测试自动程序
通过构建和测试自动程序确保其正常工作。
**构建和测试自动程序**
1. 要构建 `PizzaOrderingBot` 自动程序，请选择 **Build**。
Amazon Lex 将为机器人构建机器学习模型。当您测试机器人时，控制台将使用运行时 API 将用户输入发送回 Amazon Lex。然后，Amazon Lex 将使用机器学习模型解释用户输入。
完成构建可能需要一些时间。
1. 要测试机器人，请在**测试机器人**窗口中开始与您的 Amazon Lex 机器人交谈。
+ 例如，您可以说或键入：
+ 使用您在 `OrderPizza` 目的中配置的示例表达来测试自动程序。例如，下面是您为 `PizzaOrder` 目的配置的一种示例表达：
```
I want a {size} {crust} crust {pizzaKind} pizza
```
要对其进行测试，请键入以下内容：
```
I want a large thin crust cheese pizza
```
当您输入“我想要订一个披萨”时，Amazon Lex 会检测到此意图 (`OrderPizza`)。然后，Amazon Lex 会要求提供插槽信息。
在您提供所有插槽信息后，Amazon Lex 将调用您为该意图配置的 Lambda 函数。
Lambda 函数会向 Amazon Lex 返回一条消息（“好的，我已订购您的...”），Amazon Lex 再将此消息返回给您。
## 检查响应
通过聊天窗口下方的窗格可以检查来自 Amazon Lex 的响应。该窗格可提供有关自动程序状态的全面信息，该信息会随着您与自动程序的交互而变化。窗格的内容会向您显示操作的当前状态。
+ **对话状态** — 与用户对话的当前状态。可为 `ElicitIntent`、`ElicitSlot`、`ConfirmIntent` 或 `Fulfilled`。
+ **摘要** — 显示对话框（其中显示正在履行的意图的插槽值）的简化视图，以便于您跟踪信息流。它显示目的名称、槽数和已填充槽数，以及所有槽及其关联值的列表。参见下图：
+ **详细信息** — 显示来自聊天机器人的原始 JSON 响应，使您可以在测试和调试聊天机器人时更深入地了解机器人交互和对话的当前状态。如果您在聊天窗口中键入，检查窗格将显示来自 [PostText](API_runtime_PostText.md) 操作的 JSON 响应。如果您在聊天窗口中说话，检查窗格将显示来自 [PostContent](API_runtime_PostContent.md) 操作的响应标头。参见下图：
## 下一个步骤
[步骤 4 (可选)：清理](gs2-clean-up.md)