對話(huà)式 AI 的核心職責是聽(tīng)懂人類(lèi)講話(huà)的內容和情感，并以語(yǔ)音對話(huà)的方式作出回應， 然后重復這個(gè)循環(huán)。

當前，幾乎所有的J聯(lián)對話(huà)式 AI 產(chǎn)品都普遍采用相似的架構：對話(huà)式 AI Agent 服務(wù)部署于云端，協(xié)調端到端語(yǔ)音對話(huà)（Speech-to-Speech）的交互閉環(huán)，整體采用 RTC 技術(shù)實(shí)現超低延遲雙全工人機對話(huà)。支持行業(yè)主流 AI 模型接入，并通過(guò) LLM 函數調用或結構化輸 出連接后端系統。

整個(gè)循環(huán)流程如下：

◇ 用戶(hù)設備麥克風(fēng)捕獲語(yǔ)音信號，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(hù)語(yǔ)音實(shí)時(shí)轉換（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(yǔ)言模型（LLM） 進(jìn)行推理生成響應。

◇ LLM 生成的文本發(fā)送至文本轉語(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(hù)設備完成交互

對話(huà)式 AI 的整個(gè)服務(wù)全部在云端運行，包括 ASR、LLM 和 TTS。從長(cháng)遠來(lái)看，人們期望 有更多的 AI 服務(wù)可以在端側運行，但云端仍是未來(lái)很長(cháng)一段時(shí)間的Z佳方案。

◇ 對話(huà)式 AI 程序需調用高性能模型（ASR、LLM、TTS）以實(shí)現低延遲的復雜流程。當 前終端設備算力不足，無(wú)法在可接受延遲內運行Z優(yōu)模型。

◇ 當前，仍有大量商用場(chǎng)景用戶(hù)是需要通過(guò)電話(huà)進(jìn)行呼叫的，在此類(lèi)場(chǎng)景中，服務(wù)無(wú) 法部署到用戶(hù)的終端設備上，也迫使服務(wù)集中于云端。

◇ 對話(huà)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(kāi)發(fā)一個(gè)對話(huà)式 AI 產(chǎn)品或應用，你可能已經(jīng)發(fā)現對話(huà)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：

◇ 對話(huà)式 AI 該選擇哪些大語(yǔ)言模型和 TTS？

◇ 如何降低人機對話(huà)的端到端延遲？

◇ 如何讓 AI 對話(huà)與人類(lèi)一樣自然？

◇ 如何在長(cháng)會(huì )話(huà)中管理對話(huà)上下文？

◇ 如何將對話(huà)式 AI 集成到現有應用中？

◇ 如何評估對話(huà)式 AI 的性能表現？