對(duì)話式 AI 的核心職責(zé)是聽(tīng)懂人類講話的內(nèi)容和情感，并以語(yǔ)音對(duì)話的方式作出回應(yīng)， 然后重復(fù)這個(gè)循環(huán)。

當(dāng)前，幾乎所有的J聯(lián)對(duì)話式 AI 產(chǎn)品都普遍采用相似的架構(gòu)：對(duì)話式 AI Agent 服務(wù)部署于云端，協(xié)調(diào)端到端語(yǔ)音對(duì)話（Speech-to-Speech）的交互閉環(huán)，整體采用 RTC 技術(shù)實(shí)現(xiàn)超低延遲雙全工人機(jī)對(duì)話。支持行業(yè)主流 AI 模型接入，并通過(guò) LLM 函數(shù)調(diào)用或結(jié)構(gòu)化輸 出連接后端系統(tǒng)。

整個(gè)循環(huán)流程如下：

◇ 用戶設(shè)備麥克風(fēng)捕獲語(yǔ)音信號(hào)，編碼后經(jīng)實(shí)時(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)傳輸至云端代理程序

◇ 將用戶語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換（ASR）為高準(zhǔn)確率的文字，作為 LLM 的輸入

◇ 文本被整合為上下文提示（Prompt），由大語(yǔ)言模型（LLM） 進(jìn)行推理生成響應(yīng)。

◇ LLM 生成的文本發(fā)送至文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音（TTS） 模型合成音頻

◇ 合成音頻通過(guò)實(shí)時(shí)傳輸網(wǎng)絡(luò)傳回用戶設(shè)備完成交互

對(duì)話式 AI 的整個(gè)服務(wù)全部在云端運(yùn)行，包括 ASR、LLM 和 TTS。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，人們期望 有更多的 AI 服務(wù)可以在端側(cè)運(yùn)行，但云端仍是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間的Z佳方案。

◇ 對(duì)話式 AI 程序需調(diào)用高性能模型（ASR、LLM、TTS）以實(shí)現(xiàn)低延遲的復(fù)雜流程。當(dāng) 前終端設(shè)備算力不足，無(wú)法在可接受延遲內(nèi)運(yùn)行Z優(yōu)模型。

◇ 當(dāng)前，仍有大量商用場(chǎng)景用戶是需要通過(guò)電話進(jìn)行呼叫的，在此類場(chǎng)景中，服務(wù)無(wú) 法部署到用戶的終端設(shè)備上，也迫使服務(wù)集中于云端。

◇ 對(duì)話式 AI 需要跨終端使用，也導(dǎo)致云端部署成為Z高效的方案。

如果你正在開(kāi)發(fā)一個(gè)對(duì)話式 AI 產(chǎn)品或應(yīng)用，你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)對(duì)話式 AI 并沒(méi)有想象中的 簡(jiǎn)單，我們會(huì)面臨并思考以下問(wèn)題：

◇ 對(duì)話式 AI 該選擇哪些大語(yǔ)言模型和 TTS？

◇ 如何降低人機(jī)對(duì)話的端到端延遲？

◇ 如何讓 AI 對(duì)話與人類一樣自然？

◇ 如何在長(zhǎng)會(huì)話中管理對(duì)話上下文？

◇ 如何將對(duì)話式 AI 集成到現(xiàn)有應(yīng)用中？

◇ 如何評(píng)估對(duì)話式 AI 的性能表現(xiàn)？