制作智能客服器软件可以通过以下步骤进行：
选择合适的框架
Rasa：一个基于Python的开源对话系统框架，适合构建自定义的智能助手。它提供了自然语言理解（NLU）、对话管理、多渠道支持等功能。安装方法为 `pip install rasa`，然后通过 `rasa init` 命令创建新项目。
Botpress：基于Node.js的框架，提供图形化界面来设计对话流程。安装方法为 `npm install -g botpress`，然后通过 `bp start` 命令启动项目。
CustomGPT：可以将网站内容转化为智能问答系统。核心代码仅需3行，通过设置API密钥和导入网站内容来创建项目。
创建基础智能客服
使用ChatterBot库创建一个基础的智能客服实例，并让它进行简单的对话互动。例如，使用 `pip install chatterbot` 安装ChatterBot，然后通过以下代码创建一个名为 'MyChatBot' 的智能客服实例并进行问候。
实现对话功能
自然语言处理：使用NLTK、jieba等库进行中英文分词和语义分析。例如，使用jieba进行中文分词，使用NLTK进行英文分词和词形还原。
意图识别：构建一个简单的意图识别系统，通过分析用户输入的问题，识别其意图并匹配相应的答案。
对话管理：记录对话历史，以便在需要时提供上下文相关的回答。
集成多渠道支持
根据需求，将智能客服集成到不同的平台，如网页、Facebook等。Rasa和Botpress都提供了多渠道支持的功能。
测试和优化
在开发过程中，不断测试智能客服的性能，并根据用户反馈进行优化。可以使用模拟对话、用户测试等方式来评估智能客服的效果，并进行相应的调整和改进。
部署和维护
将智能客服部署到生产环境，确保其稳定运行。可以使用云服务提供商（如AWS、Azure等）来托管智能客服系统，并设置监控和日志记录，以便及时发现和解决问题。
通过以上步骤，你可以创建一个功能完善的智能客服器软件。选择合适的框架和工具，结合自然语言处理、意图识别和对话管理等技术，可以实现一个高效、智能的客户服务系统。