你是否经历过，给客服打电话总是遇到让人高血压的 AI？

买的智能音箱对话时总是被错误识别？

以及，最新的 AI 陪伴机器人总是感觉有点呆板？

提效不明显，也提供不了足够的情绪价值...

语音交互体验成为了 AI 落地的一块绊脚石。

而如今扣子推出的技术，有望使这种情况成为过去式。

经过近两年来的发展与验证，大语言模型（LLM）和智能体（Agent）已经逐渐成为行业共识，落地到了生活各处。

AI 游戏陪玩、AI 虚拟陪伴、AI 口语陪练、AI NPC等应用遍地开花，由此也激发了对更优质的 AI 语音交互的强烈需求。

不少产品的语音过于机械，响应速度过慢...这种“对讲机式”的对话，极大的降低了用户体验。

对此，扣子上线了全新的智能语音 OpenAPI，让 AI 从“能说话”到“会说话”。

此前的所有方案，都是在用工程思维处理人文问题。

Google Assistant 虽然能识别几十种语言，却理解不了“中式英语”；Alexa 虽然能控制一整个智能家居，却无法自然地应对打断；Siri 虽然能讲笑话，却始终没有真实的情感温度...

而扣子的方案，首次将“理解”的能力注入了整个语音交互链路。

它不只是在听你说话，而是在理解你说话的场景、语境、甚至情绪。

这让 AI 终于开始像人一样思考和表达。

基于扣子这套“组合拳”做出来的智能体或是 AI 应用，当你跟它交谈时，它不只是在应答，而是在理解、思考、然后用最恰当的方式回应！

这一切的实现归功于以下四个核心突破：

1. 精准语音识别：使用 ASR 语音转成文本，且具备上下文理解能力（比如上文出现过的名词等信息能够在识别中复用，说话等风格和代称也能理解的较好），并对中英混说、噪音、垂直领域等复杂场景识别效果有所提升；

2. 强大的 AI Agent 能力：扣子不只听懂你所说的，更能真正理解你的需求。它拥有 Agent 的各项能力，能够像人一样有记忆力（文件盒子、数据库、变量）、有知识（文本、表格、照片）、有技能（插件、触发器）、还能编排（工作流、图像流）等；

3. 低延迟、可打断：使用了火山引擎 RTC 方案，将链路中的延迟充分降低，并确保即使在弱网络环境下也能通话顺畅。此外，智能体能毫秒级响应用户打断，流畅切换话题并即时反馈，通过火山引擎 RTC 的智能降噪技术，能有效过滤 90% 以上的背景噪音，降低误触发概率，提升对话质量；

4. 自然的语音效果：使用大模型的 TTS 进行文本转语音，根据上下文，智能预测文本的情绪、语调等信息；生成超自然、高保真、个性化的语音，在自然度、音质、韵律、气口、情感、语气词表达等方面更像真人；即使是中英文混说也能行云流水应答自如。

通过将 Agent 的认知能力引入整个语音交互链路，扣子让 AI 首次具备了真正的“对话感”。

以下是实测演示👇

1. Demo 配置流程视频演示。

2. 与智能体实时对话测试。

3. 语音对话过程中，支持实时打断。

4. 轻松完成逼真的音色克隆。

目前该功能还在内测，有相关需求可以在下方链接或点击阅读原文申请。

https://www.coze.cn/survey/7431180581536268314?FG_source=15

回望 AI 发展史，从最初的命令式交互，到基于规则的对话，再到今天的自然语音交流，我们一直在试图跨越人机之间的鸿沟。

扣子的这次突破，终于让AI具备了真正的“理解力”——不是简单的听和说，而是像人一样思考、表达与回应。

这绝对不是简单的功能叠加，而是交互范式的革新，是智能体走向真正智能的关键一步。

文章来自于微信公众号“特工宇宙”，作者“特工少女”