云蝠智能【声・纪元】论坛启幕:VoiceAgent 2.0 + 催收方案 + 行业圆桌,重构 AI 语音价值边界

2025 年 11 月 14 日,由云蝠智能主办的【声·纪元】VoiceAgent 实时语音智能论坛将在南京市栖霞区兴智科技园 B 栋一楼大厅开启。本次论坛不仅是云蝠智能新总部迁址的里程碑时刻,更是其产品VoiceAgent 2.0的首发舞台,同时还将发布行业领先的催收解决方案,并邀请头部企业嘉宾共探语音智能的未来变革,堪称 AI 语音交互领域的盛宴!

核心亮点抢先看

1. VoiceAgent 2.0 版本发布:

作为云蝠智能的核心语音智能体,VoiceAgent 2.0的发布将重新定义人机语音交互的价值边界。它凭借更自然的对话逻辑、更精准的意图识别、更广泛的场景适配能力,在智能客服、智能外呼、语音助手等领域带来效率与体验的双重革新。从 “能听会说” 到 “懂逻辑、会决策”,VoiceAgent 2.0 将让语音智能融入千行百业的数字化进程。

2. 催收解决方案发布:

在金融科技领域,催收业务长期面临效率低、合规难、用户体验差等痛点。云蝠智能联合创始人张亚慧将重磅发布智能催收解决方案,通过 AI 语音技术的深度赋能,实现催收流程的自动化、智能化与合规化,助力金融机构降本增效,同时提升用户沟通体验,为催收行业的数字化转型提供 “云蝠方案”。

3. 行业圆桌:“从软件到智能,语音智能可以变革未来吗?”

本次论坛特邀云蝠智能创始人魏佳星主持,汇聚声网 AI RTE 产品线负责人 Colin通义千问大模型解决方案架构师慕筱MiniMax 解决方案架构师 Ethan及一位神秘嘉宾,从技术、场景、生态等多维度碰撞思想,共同探讨语音智能从 “工具” 到 “智能体” 的进化路径和行业未来发展变革趋势。这场顶级对话,将为智能语音行业的从业者、投资者、技术爱好者带来前沿洞见。

来到现场,你将感受到:

  • 技术前沿性:第一时间掌握 VoiceAgent 2.0 的技术突破与应用场景,抢占 AI 语音红利先机。
  • 行业针对性:催收解决方案直击金融科技痛点,为企业数字化转型提供可落地参考。
  • 人脉价值:与 AI 领域头部企业嘉宾、行业精英面对面,拓展人脉圈。
  • 趋势预判:圆桌论坛深度剖析行业走向,帮你看清语音智能的 “下一个十年”。

2025 年 11 月 14 日 13:30,南京栖霞区兴智科技园 B 栋一楼大厅,云蝠智能邀您共赴【声·纪元】之约,见证 AI 语音交互的重要时刻!

<think> 我们被要求构建两种不同拟人化程度的AI交互平台(高拟人化和低拟人化)用于实验,被试者随机分配使用。根据提供的引用内容,拟人化涉及多个方面,如语言表达、背景音、记忆适应能力、文化适配等。我们需要设计两种交互模式,在保持核心功能一致的前提下,在语言风格、交互深度等方面形成对比。 设计思路: 1. 高拟人化AI:使用自然、亲切的语言风格,模拟人类对话模式(如使用语气词、表情符号、个性化回应),具备上下文记忆和个性化调整能力,加入背景音等环境因素。 2. 低拟人化AI:使用简洁、直接、机械化的语言,避免情感表达,无记忆功能,每次对话独立处理,不加入任何环境音效。 具体构建方法: 一、语言交互模块设计 - 高拟人化组: a. 语言生成:使用大语言模型(如GPT系列),并设计提示词(prompt)引导其采用拟人化风格。例如: "你是一个友善且乐于助人的数字员工。请使用自然、亲切的语气用户交流,适当地使用表情符号和口语化表达(如'呢'、'呀'等)。注意记住对话历史,并根据用户习惯提供个性化服务。" b. 上下文记忆:在API调用中传递完整的对话历史,使AI能够参考之前的对话内容(如引用[3]提到的语境记忆)。 c. 错误处理:当AI出错时,提示它主动承认错误并道歉(如引用[3]的容错反思)。 - 低拟人化组: a. 语言生成:同样使用相同的大语言模型,但设计不同的提示词: "你是一个功能性的数字员工。请用最简洁的语言直接回答用户的问题或执行指令。避免使用情感词汇、表情符号、口语化表达。每次对话独立处理,不参考之前的对话记录。" b. 无上下文记忆:每次对话只传递当前问题,不传递历史记录。 c. 错误处理:仅返回错误信息,不附加道歉或解释(如直接返回“指令无法执行”)。 二、背景音效模块(可选,根据实验需求) - 高拟人化组:在语音交互中加入背景音(如引用[2]),例如办公室环境音、键盘敲击等。 - 低拟人化组:无背景音,或者仅保留清晰的系统提示音。 三、实验平台构建 - 可以采用现有的AI平台(如智能VoiceAgent,引用[2])进行二次开发,或者使用开源框架(如Rasa、Dialogflow)结合大语言模型API(如OpenAI GPT)构建。 - 平台需要能够根据用户分组动态切换交互模式(高拟人化/低拟人化),并随机分配被试者。 - 实现步骤: 1. 创建两个不同的AI代理(Agent),分别配置高拟人化和低拟人化的提示词和交互逻辑。 2. 搭建一个前端界面(可以是网页或App),用户通过该界面AI交互。 3. 用户注册/登录时,系统随机分配至其中一个组别(高或低拟人化)。 4. 后端根据用户分组调用对应的AI代理。 四、实验控制 - 确保两种模式在任务功能上完全一致,仅在拟人化程度上不同。 - 记录用户AI的交互日志,用于后续分析。 示例代码框架(使用Flask后端和OpenAI API): ```python from flask import Flask, request, session import openai import random app = Flask(__name__) app.secret_key = 'your_secret_key' # 初始化OpenAI API openai.api_key = 'your_openai_api_key' # 高拟人化提示词 HIGH_PERSONA_PROMPT = """ 你是一个友善且乐于助人的数字员工。请使用自然、亲切的语气用户交流,适当地使用表情符号和口语化表达(如'呢'、'呀'等)。注意记住对话历史,并根据用户习惯提供个性化服务。 """ # 低拟人化提示词 LOW_PERSONA_PROMPT = """ 你是一个功能性的数字员工。请用最简洁的语言直接回答用户的问题或执行指令。避免使用情感词汇、表情符号、口语化表达。每次对话独立处理,不参考之前的对话记录。 """ # 用户分组存储(实际应用中应使用数据库) user_groups = {} def get_ai_response(user_id, message): # 根据用户分组选择提示词 if user_groups[user_id] == 'high': system_prompt = HIGH_PERSONA_PROMPT else: system_prompt = LOW_PERSONA_PROMPT # 如果是低拟人化组,则忽略历史对话(只发送当前消息) if user_groups[user_id] == 'low': messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": message}] else: # 高拟人化组:从session中获取历史对话(这里简化处理,实际需要持久化存储) if 'history' not in session: session['history'] = [] session['history'].append({"role": "user", "content": message}) messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + session['history'] # 注意:历史记录可能会超长,实际应用需要截断或使用摘要 # 调用OpenAI API response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages ) ai_response = response.choices[0].message['content'] # 高拟人化组将AI回复加入历史记录 if user_groups[user_id] == 'high': session['history'].append({"role": "assistant", "content": ai_response}) return ai_response @app.route('/register', methods=['POST']) def register(): user_id = generate_user_id() # 生成用户ID # 随机分组 group = random.choice(['high', 'low']) user_groups[user_id] = group return {'user_id': user_id, 'group': group} @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.json user_id = data['user_id'] message = data['message'] response = get_ai_response(user_id, message) return {'response': response} ``` 注意事项: 1. 实际部署时,用户历史记录需要持久化存储(如数据库),而不仅仅是存储在session中。 2. 背景音效可以在前端根据分组播放,或者集成到语音通话中(如引用[2])。 3. 为了确保实验的可靠性,应避免两种模式在其他方面(如响应速度)存在差异。 五、评估指标 - 在实验中,可通过问卷测量被试者对AI的拟人化感知(如使用Godspeed问卷的拟人化维度[^1])、信任度、满意度等。 - 同时,记录交互行为数据(如对话轮次、任务完成时间等)。 通过以上方法,我们可以构建出满足实验要求的两种AI交互平台,用于研究拟人化程度对用户体验的影响。 [^1]: 引用自提供的引用内容,特别是引用[2]和引用[3]中关于拟人化的关键要素。 §§相关问题§§ 1. 在构建高低拟人化AI时,如何确保除了语言风格外的其他变量(如响应速度)保持一致? 2. 有哪些常用的问卷或量表可以用来评估用户对AI拟人化的感知? 3. 如何在大语言模型(如GPT)的提示词设计中精确控制拟人化程度? </think> ### 构建高/低拟人化AI交互平台的方法 要构建用于实验的高拟人化和低拟人化AI交互程序,可参考以下技术方案: #### 核心架构设计 1. **统一基础框架** - 采用模块化架构:`输入处理 → 核心引擎 → 输出生成` - 使用相同的大语言模型基础(如LLaMA、GPT等) - 通过参数控制切换高低拟人化模式 $$ \text{AI响应} = f(\text{输入}, \text{拟人化参数}\theta) $$ 2. **随机分配系统** ```python # 用户分组示例 import random def assign_group(user_id): return "high_humanization" if random.random() > 0.5 else "low_humanization" ``` #### 高拟人化实现方案 1. **语言生成模块**(引用[2][3]) - 添加口语化元素:语气词("呢"、"呀")、表情符号(😊) - 实现对话记忆: ```python # 上下文记忆实现 memory = {} def high_response(query, user_id): context = memory.get(user_id, []) context.append(query) # 调用LLM生成拟人化回复 response = llm.generate(f"亲切回应:{query},历史:{context[-3:]}") memory[user_id] = context[-5:] # 保留最近5条 return response ``` 2. **交互增强功能** - 背景音集成(引用[2]):通话场景添加环境音效 - 错误处理机制(引用[3]): ```python if detect_error(response): return "抱歉,我刚才没理解清楚,能再说一次吗?😅" ``` 3. **个性适应模块** - 学习用户偏好(引用[3]): $$ \text{个性化因子} \alpha = \frac{\text{交互次数}}{10} \times \text{偏好匹配度} $$ #### 低拟人化实现方案 1. **语言简化策略** - 删除情感表达和修辞 - 使用标准化句式: ```python def low_response(query): # 机械模板化回复 templates = ["收到指令:{query},执行中", "结果:{response}"] return random.choice(templates).format(query=query) ``` 2. **功能限制** - 禁用对话记忆(每次独立处理) - 关闭背景音效 - 错误时返回代码而非解释: ```python return "ERR_CODE:400,请求无效" ``` #### 实验部署方案 1. **双通道接口** ```mermaid graph LR A[用户] --> B{Routing Module} B -->|Group=high| C[拟人化AI] B -->|Group=low| D[机械化AI] ``` 2. **数据收集**(实验关键) - 记录交互时长、任务完成率 - 收集用户问卷: ``` 拟人化感知量表: [1-5分] 您认为该AI表现像人类吗? [1-5分] 您愿意继续使用此AI助手吗? ``` 3. **伦理控制**(引用[4]) - 实验前告知AI属性 - 提供退出机制 - 避免过度拟人化诱导 ### 技术栈建议 | 模块 | 推荐工具 | |--------------|-----------------------------| | 基础框架 | Rasa/Dialogflow | | 语言模型 | GPT-3.5/LLaMA 2 | | 部署平台 | AWS Lambda/Google Cloud | | 数据分析 | Pandas + Jupyter |
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