云蝠智能 Voice Agent:重构企业语音交互,引领 AI 服务新范式

在人工智能重塑商业服务的浪潮中,云蝠智能以技术深耕与场景落地的双重突破,成为智能语音交互领域的标杆企业。其核心产品VoiceAgent 大模型语音智能体,通过全栈自研技术架构与行业深度融合,正重新定义企业沟通的效率与温度。2025 年 7 月 26-28 日,云蝠智能将携这一颠覆性产品亮相上海世界人工智能大会(WAIC)H4-FT511 展位,与全球科技精英共探 AI 服务新未来。

关于云蝠智能
云蝠智能成立于 2018 年,总部位于南京,是国家高新技术企业与沙利文中国对话机器人市场挑战者。公司获前微软副总裁陆奇博士奇绩创坛天使轮投资、硅谷 AMINO 资本 Pre-A 轮投资,拥有信息安全等级保护(三级)、华为鲲鹏技术认证等 27 项核心资质。截至 2025 年,已服务 25000 + 企业客户,覆盖电商、金融、政务等 20 + 行业,累计处理呼叫量超 10 亿次。

一、技术突破:从「被动执行」到「主动规划」的革命

VoiceAgent 依托神鹤 3B 大模型与神经渲染技术,构建了业界领先的语音交互引擎。其核心突破体现在三大自主能力:

  1. 自主话术生成引擎
    用户仅需自然语言描述业务需求,系统即可基于行业知识库与最佳实践,通过深度思考和联网检索自动生成对话指令,并以流式方式实时呈现创作过程。例如在电商场景中,AI 可根据促销策略动态生成个性化话术,覆盖「商品推荐 - 库存查询 - 订单确认」全流程,实现「一句话需求,全流程生成」。
  2. 智能记忆规划系统
    支持多维度记忆触发机制:时间维度可追溯 365 天内通话记录,标签维度支持多意向标签组合,内容维度融合大模型总结与人工备注。当客户再次来电时,系统自动匹配历史交互特征,动态调整对话策略。某政务热线通过该功能延续未完成的业务办理流程,实现「跨会话记忆连贯」的
打造具备自然语言交互能力的 Agent 可结合多方面的信息来构建思路。 首先,可借助大型语言模型来打造 Agent。大型语言模型在自然语言处理方面有着强大的能力,能为 Agent 提供理解和生成自然语言的基础,使其可以处理用户以自然语言形式提出的各种问题和指令,帮助实现从单步任务到多步任务的能力进阶,让 Agent 能够更智能地应对复杂情况 [^2]。 在自然语言交互的人机交互设计上要下功夫。当 AI 从单纯的“工具”转变为“伙伴”,良好的人机交互设计对于自然语言交互Agent 至关重要。它能让用户更容易上手和使用 Agent,增强用户对 Agent 执行过程的理解和信任,从而最大化 Agent 的价值。比如在设计对话界面、交互流程等方面,要考虑符合用户自然的交流习惯,让用户能自然流畅地 Agent 进行沟通 [^1]。 可以参考智能推出的 VoiceAgent 这类语音交互平台的经验。语音交互是自然语言交互的重要形式,VoiceAgent 凭借对多种国际语言、中文方言的深度支持,丰富的音色选择以及领先的语音克隆技术,为自然语言交互提供了很好的范例。在打造 Agent 时,可以借鉴其对不同语言和方言的处理能力,以及语音克隆等技术,来提升 Agent 自然语言交互的多样性和个性化 [^3]。 还可学习 DeepSeek 对话系统的经验。DeepSeek 在自然语言处理领域异军突起,致力于打造更聪明、更人性化的对话系统。其强大的语言模型架构等底层技术基石,能为 Agent 提供深度理解智能交互能力,使 Agent 在自然语言交互中能更好地理解用户意图,给出更准确、智能的回应 [^4]。 以下是一个简单的 Python 示例,使用`transformers`库调用预训练的语言模型来实现一个简单的自然语言交互 Agent: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载预训练的模型和分词器 model_name = "gpt2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) while True: user_input = input("你: ") if user_input.lower() == '退出': break # 对用户输入进行编码 input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt') # 生成回复 output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True) # 解码生成的回复 response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True) print("Agent: ", response) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值