對話式 AI 的核心職責是聽懂人類講話的內(nèi)容和情感，并以語音對話的方式作出回應， 然后重復這個循環(huán)。

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

整個循環(huán)流程如下：

◇ 用戶設(shè)備麥克風捕獲語音信號，編碼后經(jīng)實時傳輸網(wǎng)絡(luò)傳輸至云端代理程序

◇ 將用戶語音實時轉(zhuǎn)換（ASR）為高準確率的文字，作為 LLM 的輸入

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

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

◇ 合成音頻通過實時傳輸網(wǎng)絡(luò)傳回用戶設(shè)備完成交互

對話式 AI 的整個服務全部在云端運行，包括 ASR、LLM 和 TTS。從長遠來看，人們期望 有更多的 AI 服務可以在端側(cè)運行，但云端仍是未來很長一段時間的Z佳方案。

◇ 對話式 AI 程序需調(diào)用高性能模型（ASR、LLM、TTS）以實現(xiàn)低延遲的復雜流程。當 前終端設(shè)備算力不足，無法在可接受延遲內(nèi)運行Z優(yōu)模型。

◇ 當前，仍有大量商用場景用戶是需要通過電話進行呼叫的，在此類場景中，服務無 法部署到用戶的終端設(shè)備上，也迫使服務集中于云端。

◇ 對話式 AI 需要跨終端使用，也導致云端部署成為Z高效的方案。

如果你正在開發(fā)一個對話式 AI 產(chǎn)品或應用，你可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)對話式 AI 并沒有想象中的 簡單，我們會面臨并思考以下問題：

◇ 對話式 AI 該選擇哪些大語言模型和 TTS？

◇ 如何降低人機對話的端到端延遲？

◇ 如何讓 AI 對話與人類一樣自然？

◇ 如何在長會話中管理對話上下文？

◇ 如何將對話式 AI 集成到現(xiàn)有應用中？

◇ 如何評估對話式 AI 的性能表現(xiàn)？