语音AI编排：大规模构建高质量语音AI代理的关键环节

语音 AI 已从实验演示阶段走向日常运营。如今，企业将诸多职责委托给自动化语音系统，包括预约安排、潜在客户资格审查、后续跟进、支持分流和招聘筛选。Omdia 的《2025 年对话式 AI 市场概览》报告指出，77% 的企业正在投资对话式 AI ，将其作为其整体数字化战略的一部分。语音处理、自然语言理解、机器推理和电话集成技术的进步进一步推动了这一趋势。

然而，语音 AI 的兴起也揭示了一个更深层次的结构性现实。实时语音代理并非单一技术，而是一个环环相扣的流程，涵盖电话基础设施、大型语言模型、语音识别、语音合成、合规控制、轮流逻辑、监控和路由等各个环节。每个环节都存在各自的延迟和成本，也都有各自的性能限制和故障模式。没有任何一家供应商能够真正提供端到端的整个技术栈。

这种碎片化现状催生了对编排层的迫切需求，这种编排层能够将实时语音组件整合到一个功能完善的系统中。它使开发人员无需为了确保语音产品运行可靠、能够应对高负载扩展或满足监管要求而重新编写电信逻辑。它还允许企业随时更换语音转文本 (STT)、文本转语音 (TTS) 或语言逻辑管理引擎，而无需受限于单一供应商的技术栈。

根本的变化很简单：编排将实时通信变成了开发人员可以编程和推理的东西，而不是错综复杂的电信线路。

实时语音 AI 背后的复杂性

生产级语音AI代理需要的远不止大语言模型（LLM）和语音引擎。它依赖于一系列组件，这些组件必须经过选择、连接、优化和实时监控。这些组件包括：

1. 大语言模型（LLM）

LLM 能够解读意图、生成响应并驱动推理。新模型发布速度很快。例如谷歌新推出的 Gemini 3 Pro 模型拥有更广阔的上下文窗口，并在推理基准测试中取得了极具竞争力的结果。与此同时，OpenAI 也在不断更新 GPT 系列模型，改进多步骤规划，并提升编码、分析和扩展上下文任务的一致性。由于模型行为和价格频繁变动，语音 AI 技术栈必须支持模块化设计。

2. 语音转文本 (STT)

实时转录必须能够处理口音、嘈杂环境和专业词汇。 STT 的性能参差不齐；有些系统在对话环境中表现出色，而另一些则更擅长处理技术语言。斯坦福大学语音识别基准测试等独立评估清晰地揭示了这些差异。

3. 文本转语音（TTS）

自然语音并非仅仅是文字。它取决于语调、语速以及细微的情感变化，这些因素共同赋予声音以人性化的感觉。如今，可控的 TTS 系统能够通过直接调整音高、情感和语调来重现许多此类细节。近期研究表明，现代模型能够生成具有上下文感知能力的语音响应，从冷静的技术讲解到更具表现力的宣传演讲，都能胜任。然而，在零样本环境下生成篇幅较长、情感丰富的语音仍然是一个挑战。

4. 轮流发言和中断处理

AI 何时发言的实时决策仍然是实时交互中最具技术挑战性的部分之一。人类说话时，停顿、打断和角色转换之间的间隔通常只有大约200毫秒。然而，语音对话代理的响应时间却接近700-1000毫秒，这使得交互显得生硬。基于沉默的逻辑无法解决这个问题。过长的阈值会延迟响应，而过短的阈值则会打断用户的话语。最近在国际语音对话系统技术研讨会上发表的一篇论文表明，实时代理如果能够根据韵律和时间线索持续预测回合结束，并结合句法完整性，而不是等待一个完整的句子，其性能会更好。

5. 电话连接

电话系统目前仍然运行在各国不同的规则、编解码器和路由限制之下。这些限制决定了实时语音系统在实际应用中的运行方式。

阿联酋屏蔽了大部分未经许可的 VoIP 服务，强制流量通过已获批准的本地路由传输。沙特阿拉伯出于监管和安全原因，对 VoIP 流量实施严格控制。在整个拉丁美洲，运营商的基础设施参差不齐，路由路径在高负载下经常出现性能下降。

任何一家运营商都无法绕过所有这些条件。实时语音AI系统必须通过多个运营商路由呼叫，以保持音频质量稳定、减少抖动并符合当地法规。

6. 合规性、日志记录和工具访问

医疗保健、金融和保险行业都对通话录音、用户同意流程、加密存储和可追溯日志执行严格的规定。具体规定因司法管辖区甚至不同运营商而异。

7. 可观测性和监测

企业依赖于对延迟、模型行为和电话稳定性的实时洞察。当这些信息分散在不同的系统中时，故障诊断就会变得缓慢且成本高昂。

不断增长的运营负荷是语音人工智能生态系统向编排方向发展的关键原因。

语音 AI 编排能做什么

语音 AI 编排平台将整个实时流程整合到一个统一的操作层中。开发人员无需手动连接每个工具，而是依靠编排器来管理核心功能，例如：

• 为每次会话选择 STT、TTS 和 LLM 引擎
• 在电话和 AI 模块之间维护共享状态
• 控制延迟和路由
• 处理打断和轮流发言
• 从故障中恢复并切换到备份
• 执行同意规则和其他合规要求
• 无需重建系统即可更换供应商

通话开始后，协调器会选择语音引擎，将转录文本流传输到 LLM，调整回复内容，并将其以音频形式返回。如果出现任何故障，平台会在不中断会话的情况下重定向流量。

这不仅仅是方便的问题，更是实时语音可靠性的关键所在。如果没有协调机制，团队就必须自行搭建系统：

• 电话接口
• 重试和退避逻辑
• 多提供商路由路径
• 状态机
• 监控和警报工具
• 日志管道
• 区域性监管措施

人们很容易低估这方面所需的工程量，这也是为什么即使是大型企业也很难推出能够大规模稳定运行的实时语音系统的原因。

为什么编排正在成为基础层

1. 快速模型演进需要灵活性

新的 LLM 每月都会推出，带来成本、准确性和功能方面的变化。企业不能将系统绑定到单一供应商，否则将难以保持竞争力。编排功能使团队能够自由地在新模型出现时立即采用，就像云计算资源的互换性转变一样。

2. 电话通信的可靠性并非总是理所当然的

各地的电话网络仍然不均衡。一些国家会屏蔽特定协议，运营商经常面临网络中断，而且路由行为也会全天变化。如果没有能够跨多个运营商互操作并提供冗余的协调层，实时语音系统很容易崩溃。

3. 对延迟敏感需要专门的基础设施

人类对话对延迟的容忍度极低。语音 AI 延迟研究表明，一旦系统从口到耳的延迟接近或超过 500 毫秒，用户就会开始觉得交互缓慢、断断续续或不自然。编排技术通过将组件放置在更靠近用户的位置，并实时选择最快的可用路径来解决这个问题。

4. 合规性分散

不同地区对记录、存储和同意的要求各不相同。HIPAA、PCI DSS 和 GDPR 等框架与当地电信法规密切相关，导致规则存在重叠。流程编排可自动确保每个司法管辖区都采用正确的处理方式。

5. 可靠性需要多引擎冗余

没有哪一款语音转语音 (STT) 或文本转语音 (TTS) 引擎能够在所有情况下都表现完美。口音、背景噪音或运营商故障都可能导致语音质量突然下降。编排功能支持通话中引擎切换，从而显著提高正常运行时间和整体通话稳定性。

为什么CPaaS和代理构建器无法解决这个问题

CPaaS

通信平台即服务 (CPaaS) 提供通信基础功能，但将智能功能完全留给开发者。它提供语音、文本和媒体 API，但完整的对话流程必须手动构建。CPaaS 既不选择合适的引擎，也不管理轮流发言或 AI 感知路由。它更像是电话系统的底层架构，而非协调层。

代理商建设者

代理构建平台为语音驱动体验提供了入门框架，因此非常适合快速演示。然而，它们的灵活性有限。多引擎配置、自定义路由逻辑或细粒度的电话控制很少得到支持。一旦团队的应用场景超出轻量级范围，这些工具往往就会变得受限。

垂直 AI 代理

这些系统针对特定领域，例如餐厅订餐、医疗保健通知以及类似的工作负载。它们专用的流程开箱即用，但通常缺乏广泛的 API 或深度定制功能。它们只解决单一的业务流程，而无法应对底层基础设施的挑战。

编排通过提供其他类别无法提供的适应性和可靠性来弥合这些差距。

编排如何加速传统呼叫中心的衰落

实时语音 AI 与编排技术相结合可以：

• 处理几乎无限的呼叫流量
• 提供统一的服务质量
• 跨地域运营，不受招聘限制。
• 通过分布式电话和 AI 引擎实现全球规模化
• 削减运营成本
• 全天候保持在线

随着 AI 语音系统速度更快、稳定性更强，并且能够执行多步骤交互，需要人工干预的呼叫量逐渐减少。只有一些细节复杂、事关重大的事项才仍然需要人工客服，这反过来又降低了呼叫中心曾经所需的规模和集中化程度。

这种转变并非将人排除在外，而是改变了他们的工作方向。人类专注于复杂或涉及情感的敏感对话，而语音 AI 则负责处理重复性、高容量的任务。

随着时间的推移，经济效益变得显而易见：编排平台使企业能够以更低的成本效益将大部分呼叫中心工作负载转移到软件上。

结论

语音 AI 发展迅猛，但真正的突破并非在于任何单一模型或语音引擎，而在于将分散的组件整合为一个稳健系统的编排层。全球电话网络仍将保持碎片化状态，模型将不断演变，监管要求也将持续存在。编排是唯一能够将这些条件整合起来的切实可行的方法，使开发人员能够在不重建电话系统本身的情况下进行开发。

随着语音 AI 深入客户运营的核心，编排能力将决定哪些企业能够推出真正可扩展的实时语音系统，哪些企业仍然只能依靠手工连接各个组件。实时通信将从基础电信管道转变为可编程的基础设施。

作者：Voximplant 公司首席执行官Alexey Aylarov
原文：https://www.unite.ai/voice-ai-orchestration-the-missing-layer-for-quality-voice-ai-agents-at-scale/