graphbasiertes Dialogmanagement:
- endlicher Automat gibt direkt die möglichen Folgezustände an und Übergang ist klar durch Nutzereingaben/Situationsabhängigkeiten definiert
→ dialogpolicy muss garnichts tun.

frame-basiertes Dialogmanagement:
- Frame beschreibt welche Information bereits gegeben ist und welche noch fehlt
- Policy wählt aus, welche der fehlenden Informationen als nächstes abgefragt wird, bzw. was zu tun ist wenn alle Information da ist
→ immer hübsch der Reihe nach; ermöglicht dem Nutzer dennoch alle möglichen Dialogverläufe

probabilistisches Dialogmanagement:
- lernen was in einem gegebenen Zustand zu tun ist (anstatt immer hübsch der Reihe nach), außerdem lernen, wie Information integriert werden soll
- ggfs. nicht mehr in genau einem Dialogzustand, sondern eine Verteilung darüber in welchen Zuständen der Dialogagent sein könnte; lernen dieser Zustandsverteilung

konnektionistisches Dialogmanagement:
- Lernen der Zustände ebenso wie der möglichen Aktionen und der Informationsintegration → das System anhand Erfahrung herausfinden lassen, welche Information für den Zustand relevant ist und welche vernachlässigt werden kann
- keine klar interpretierbaren Zustände, sondern "kontinuierliche" Zustände in einem n-dimensionalen Zustandsraum
- steckt noch in den Kinderschuhen
- Nachteile "Ende-zu-Ende"-Verarbeitung (also von Eingabetext zu Ausgabetext)