随着 AI 语音代理从演示阶段走向面向客户的工作流程，工程挑战正日益超越 AI 模型本身。如何将这些代理可靠地连接到现实世界的电话网络、如何以低延迟传输对话以及如何大规模管理呼叫路由，正成为企业 AI 技术栈的另一重要层面。
语音基础设施公司 FreJun 正瞄准这一领域，推出了 Teler，这是一个可编程语音平台，旨在将 AI 应用程序与电话网络连接起来。
该平台允许软件应用程序拨打和接听电话，将实时对话流传输到 AI 系统，并使用 API、Webhook 和软件开发工具包 (SDK) 控制呼叫流程。FreJun 将 Teler 定位为 AI 语音应用程序的底层基础设施，而不是一个完整的语音机器人或呼叫中心应用程序。
此次发布正值企业将语音 AI 应用于客户支持、销售、催收、预约安排和其他面向客户的工作流程之际。Deepgram 发布的《2025 年语音 AI 现状调查》显示，67% 的企业认为语音 AI 是其产品和业务战略的核心，而 84% 的企业计划在未来 12 个月内增加相关支出。
这种转变更加重视语音 AI 技术栈中不太显眼的部分，包括运营商连接、实时音频传输、呼叫编排和延迟。
从 AI 模型到手机网络
Teler本质上充当了传统电话网络和企业 AI 堆栈之间的桥梁。
当呼叫拨入支持 Teler 的号码时，该平台可以将通话实时传输到 AI 应用程序。然后，该应用程序可以使用语音转文本技术解读呼叫者，使用语言学习模型或其他模型确定回复，并使用文本转语音技术在同一通话中将该回复返回给用户。
Teler 负责底层运营商连接、呼叫路由、媒体流传输和呼叫控制功能。
这种分离意义重大，因为构建语音代理的开发者未必希望他们的电话服务提供商决定他们使用哪些 AI 模型。
FreJun 将 Teler 描述为与模型无关的平台，允许企业连接其首选的语言学习模型 (LLM)、语音转文本和文本转语音技术。该公司表示，该平台可以与第三方 AI 服务以及自定义模型协同工作。
它还支持基于 WebSocket 的实时媒体流和 SIP 中继，使开发人员能够构建新的 AI 语音应用程序或将 AI 功能与现有的企业电话基础设施连接起来。
语音 AI 正在成为一种基础设施策略
这一发展反映了企业对话式 AI 领域正在发生的更广泛的变革。
第一代企业语音自动化主要围绕交互式语音应答系统和脚本化语音机器人展开。生成式 AI 和智能体系统正在拓展这一模式，使语音应用能够理解上下文、生成响应，并有可能在业务系统中执行操作。
但将这类智能体部署到真实的电话线路上，则会带来一系列不同的要求。响应延迟、通话质量、并发性、运营商可靠性、中断处理以及与人工客服的切换，对于用户体验而言，其重要性可能不亚于底层人工智能模型本身。
FreJun 的创始人兼首席执行官 Subhash Kalluri 表示：“构建一个优秀的 AI 模型只是挑战的一半；使其在真实的手机网络上可靠运行才是决定它在现实世界中能否成功的关键。”
他还补充说，Teler 的设计目的是抽象化电话层，以便开发人员可以专注于构建 AI 应用程序，而不是管理通信基础设施。
该领域的竞争也日益激烈。Twilio、Plivo、Telnyx 和 Vonage 等可编程通信服务提供商已在全球范围内开展业务，而 Exotel 和 Ozonetel 等公司已在印度建立了企业通信业务。
因此，Teler 进入了一个市场，在这个市场中，差异化可能不仅取决于提供呼叫 API，还取决于基础设施能否在生产规模上支持低延迟、AI 驱动的对话。
FreJun 的业务拓展超越云通话领域
FreJun成立于2020年，主要面向企业团队提供云通话平台。Teler通过为开发者提供对语音基础设施本身的可编程访问权限，进一步扩展了公司的技术栈。
该公司表示，该平台由一个 15 人组成的工程团队开发，通常无需排队即可使用。
FreJun表示，Teler最初的市场重点是印度和中东，并计划扩展到其他市场。
然而，对于正在评估语音代理的企业而言，更重要的问题远不止于又一款 AI 通话产品。随着对话式代理嵌入到业务流程中，电话本身正在转变为可编程的 AI 基础设施。
那是 FreJun 现在押注的层面。
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