2026年如何构建AI语音智能体：架构与技术栈
2026年如何构建AI语音助手：级联式、半级联式与语音转语音设计、五层架构、延迟控制、测试、合规性及成本问题。
来源: How to Build an AI Voice Agent in 2026: Architecture & Stack
人工智能语音代理负责接听电话，通过自然语言理解来电者的需求，然后给出回复或采取相应行动，整个过程无需经过带有编号选项的菜单。实现这一功能需要三个组件的协同工作：一个用于转录来电者音频的模型、一个用于决定如何处理的大型语言模型，以及一个用于输出回复语音的模型。
电话服务并未消失。虽然企业将客户支持转向了聊天和电子邮件，但顾客仍会继续拨打电话。语音代理正好填补了这一空白。它并非只是装上了扬声器的聊天机器人，而是能够像受过培训的真人客服一样，通过倾听并分析人们实际的讲话方式和行为来理解其意图。
要将此类系统从演示阶段推向实际应用，就需要选定架构和技术栈，并将响应延迟控制在1秒以内，这样才能在真正的来电者使用之前完成准备。以下内容将详细介绍所有相关环节。
通过八项决策完成构建
每个选择都会限制下一步的可选方案。
- 定义通话工作流程。确定客服人员负责的处理通话类型、其可执行的操作，以及何时由人工接手。
- 选择架构。级联式、半级联式或原生语音转语音式。这一选择决定了系统的最低延迟和最高成本上限。
- 选择电话服务提供商。根据渠道和地区选择 Twilio、AWS Connect 或 WebRTC。
- 添加语音转文本功能。使用 Deepgram Nova-3 或 AssemblyAI 的流式模式，并在启动前加载该领域专用词汇表。
- 连接大型语言模型与相关工具。设置函数调用和升级规则，并关联 CRM 或预订系统。
- 添加文本转语音功能。选择语音风格，启用流式传输，并确保首次输出音频的延迟低于 200 毫秒。
- 测试延迟与中断情况。运行预设脚本及恶意攻击场景，力求端到端处理时间低于一秒。
- 上线后持续监控。从第一天开始便需关注完成率、问题控制情况、客户满意度以及处理时间。
企业为何要构建此类系统
过去需要专门电话团队处理的来电量已无法仅靠一人应对。重复性问题、非工作时间的来电、未接来电的跟进以及外呼提醒全都通过同一渠道涌入，而试图招聘更多人员来处理所有事务已无法让业务继续扩展。
交互式语音应答菜单会让来电者因无法选择选项而直接挂断电话。而语音助手则表现不同，它能够进行真正的对话、提出后续问题、处理复杂案例，并大规模执行重复性的呼叫工作流程。相关采用数据也印证了这一点：调查显示，移动用户中使用语音助手的比例高达97%，89%的消费者表示更青睐提供语音人工智能支持的品牌，而采用该技术的公司则报告称其运营成本降低了20%到30%。这些数据应视为行业调查结果，而非绝对保证。
这种压力通常体现在人类团队无法应对的五个方面：
重复性的来电量。在物流行业，估计有50%到70%的来电都是询问“我的订单在哪里”的问题。每天都有成千上万次同样的询问，而处理这些任务的人本可以从事更复杂的工作。
非工作时间的来电。患者试图在午夜预约，贷款申请者则在周日致电。客户不会根据营业时间来安排提问。
无故缺席且无补救措施。诊所约有20%的预约因患者无故缺席而取消。如果没有自动跟进机制，这些时段就会空置，收入也会随之损失。
手动的外呼工作。续期提醒、分期付款跟进以及配送确认都遵循相同的流程。花钱请人朗读这些内容既昂贵又没有必要。
超出处理能力的来电高峰。10名客服人员处理10通电话，而语音客服可以同时处理数千通电话，且无需排队或等待音乐。
三种架构
架构决定了智能体的响应速度、团队能掌握的控制程度、调试的难易程度，以及规模扩大时成本的稳定性。目前有三种主流的生产模式，它们在延迟、控制能力和成本之间各有取舍，选错模式可能会带来高昂的补救成本。
1. 级联流水线
三个专用模型按顺序运行：语音转文本将音频转换为文字，大语言模型读取该文字并生成回复，文本转语音再将回复转换回音频。各阶段之间仅传递纯文本，正是这种简单性构成了它的优势。它是2026年最广泛使用的生产架构。
实际的端到端延迟在500到800毫秒之间。虽然这不是最快的方案，但它具备完全的模块化特性。你可以将Deepgram替换为AssemblyAI，将ChatGPT替换为Claude，或将Cartesia替换为ElevenLabs，而无需改动其他任何部分。每个组件都会生成日志，且每一层都可以单独进行测量、调整或替换。那些需要处理大量通话、对合规性要求较高的应用大多采用这种方式，不是因为它最复杂，而是因为它最容易控制。
级联架构可分解为这些独立可替换的组成部分：
- 电话流处理。通过Twilio或AWS Connect建立连接，再通过SIP或WebRTC将传入的音频传递给语音识别系统。
- 流式文本转录。Deepgram Nova-3的流式模式会在通话者说完句子之前就开始进行转录。
- LLM协调功能。将对话记录交给GPT-5或Claude Sonnet，并通过提示词明确任务范围、语气及升级条件。
- 函数调用功能。连接CRM系统、预订系统或数据库，模型在对话过程中调用这些系统并等待结果返回。
- 流式文本转语音功能。将模型输出发送至Cartesia或ElevenLabs，从而在完整响应生成之前就开始播放。
- 日志记录与回放功能。在每个处理环节捕获对话记录和音频，以便定位故障发生的具体组件。
- 人工接管功能。设定特定的意图和关键词，以便自动将任务转交给在线客服处理。
2. 半级联架构
在这里，音频会直接输入到能够原生处理语音的多模态模型中，只有输出部分会经过专门的文本转语音模型。这一改动将延迟降低到300到500毫秒，并且实现了级联处理方式无法实现的功能。
该模型能够识别出情绪沮丧的通话者、察觉到问题中逐渐升高的语调，或是捕捉到句子中途的语言切换。在声音与模型的理解之间没有转录步骤。输出仍需经过专业的TTS模型处理，因此语音质量依然可以得到精确控制。ElevenLabs Agents和Google的Gemini Live都采用这种模式，当说话方式与说话内容同样重要时，这是最佳选择。
3. 原生语音转语音
一个模型就能处理所有事务：音频输入、音频输出，没有中间文本，也没有组件边界。延迟降至200到300毫秒。当延迟低于300毫秒时，对话就不再有软件的感觉，而在任何需要避免犹豫以维护信任的场景中，这一点都至关重要。
不过，这种方案也存在实际代价。在长时间通话中，由于模型会在每轮对话时重新处理之前的所有内容，成本会随之上升，原本每分钟0.30美元的通话费用在实际使用中可能高达1.50美元。此外，你还会失去对组件的控制能力——一旦出现问题，由于不存在独立的组件层，就无法定位出具体出问题的环节。
还有一个限制：通过公共网络进行的电话通话使用的是8kHz音频，这会丢失原生音频模型本应利用的许多丰富音质信息，因此它们相比分层处理方式的优势大大降低。
该如何选择
如果部署涉及电话功能、合规性日志记录或对成本可预测性的要求，应从级联式方案开始。对于大多数企业场景，仅从模块化角度就已足够采用该方案。当输入音频很重要时，比如需要识别来电者切换的语言、情绪基调，或是转录会丢失所需信号的情况，应采用半级联式方案。只有当响应时间必须低于300毫秒且通话量足以使按分钟计费的方式具有可行性时，才应选择纯语音转语音方案。这类适用场景较为有限，对于大多数部署而言，级联式方案能带来更好的效果。
| Criteria | Cascaded Pipeline | Half-Cascade | Native Speech-to-Speech |
|--------------------------|-------------------------------------------|-----------------------------------------|--------------------------------------------|
| Latency | 500-800ms | 300-500ms | 200-300ms |
| Approx. Cost/min | Low | Medium | High ($0.30 can reach $1.50) |
| Modularity | Full, swap any component independently | Partial, TTS is swappable, input | None, one model, no layers |
| | | model is not | |
| Emotion & Tone Detection | No, transcription strips it | Yes, model hears audio natively | Yes |
| Compliance Logging | Per-layer logs on every component | Partial | Not possible |
| PSTN Compatibility | Strong | Strong | Weak, 8kHz audio narrows the |
| | | | quality advantage |
| Best For | Telephony, compliance-sensitive, | Multilingual callers, emotional | Sub-300ms use cases with manageable |
| | high-volume deployments | context, tone detection | call volume |
| Avoid When | Latency is a hard requirement | You need full component control | Long calls, regulated industries, |
| | under 500ms | or strict cost caps | unpredictable volume |
五层结构
无论智能体多么简单或复杂，其基本架构都是一样的：声音输入，回应输出，而中间的处理步骤决定了交流的速度、准确性以及给人带来的自然感。
| Layer | Role | Common Tools | Enterprise Consideration |
|---------------|-------------------------|-------------------------------|-----------------------------------|
| Telephony | Call routing | Twilio, AWS Connect, SIP | Region coverage, number portability |
| STT | Speech transcription | Deepgram, AssemblyAI, Whisper | Accents, noise, vocabulary |
| LLM | Reasoning and response | GPT, Claude, Gemini, Llama | Latency, compliance, tool use |
| TTS | Voice output | ElevenLabs, Cartesia, PlayHT | First-byte latency, brand voice |
| Orchestration | Turn-taking and routing | Retell AI, Vapi, LiveKit | Barge-in, handoff, monitoring |
各组件依次为：
- 电话功能。即前端入口。来电者拨入后，该层会捕获音频并将其传递下去。Twilio、AWS Connect和WebRTC是常见的选择。
- 语音转文本。将来电者所说内容转换为文本。噪音、口音和专业术语都会影响转换质量，此处的任何错误都会影响后续所有环节。
- 大语言模型。相当于大脑。它读取文本转录结果，判断意图，选择相应操作并生成回复。当需要外部数据（如订单状态或余额）时，它会调用相关工具并等待数据返回。
- 文本转语音。将回复内容重新转换为音频，语音质量和响应速度都取决于这一环节。
每一次任务交接都会增加延迟，而且每个组件都可能独立出现故障。明确了解每个组件的位置，就能将原本需要五小时的调试时间缩短到五分钟。
第一层：语音转文本
后续的所有处理都依赖于这一输出，因此这里的错误会蔓延至整个流程。模型接收音频流，将其分割成多个片段，然后根据声学特征和语言概率预测最可能的词序。现代的语音转文本技术速度足够快，能够在通话者仍在说话时逐字进行转录。
影响准确度的因素。在实际应用中，有四类因素会降低语音转文字的精度：背景噪音、浓重的口音、特定领域的词汇以及较差的音频质量。电话网络还会加剧这一问题，因为它仅支持8kHz的采样频率，而这一限制会丢失帮助模型区分发音相似单词的频率信息。
工具。
- Deepgram Nova-3是处理实时电话通话的常用选择，能够轻松应对嘈杂的线路、不同口音以及低比特率的情况。
- 当音频质量良好时，AssemblyAI Universal-Streaming的表现最为出色。
- OpenAI的gpt-4o-transcribe虽然准确度很高，但在实时对话中会带来额外的延迟。
- Whisper是一款专为批量处理设计的强大模型，因此不太适合用于流式处理。
流式处理与批量处理。批量处理会等待调用方完成输入后才开始处理，而流式处理则会在音频传来时立即进行转录。对于语音客服而言，流式处理是唯一可行的选择。
词汇缺失问题。大多数现成的文本转语音模型在处理品牌名称、医学术语和行业行话时会遇到困难。通过自定义词表、发音提示以及领域特定微调，可以解决大部分此类问题，因此在医疗、物流或金融领域产品上线之前，务必预留时间处理这些问题。
第二层：大语言模型
文本转语音层负责生成文本，而大语言模型则决定如何处理这些文本。它会阅读转录内容，识别用户需求，选择相应操作并生成回复。在简单的通话中，这意味着回答一个问题；而在复杂的通话中，则意味着调用外部工具、等待数据返回，再将这些数据整合成自然的回复，所有这些操作都在人类说完一句话后的停顿时间内完成。
模型选择。在2026年，GPT-5和Claude Sonnet是表现最稳定的语音选择，因为它们都能很好地处理上下文、严格遵循指令，且回复长度适中，便于语音输出。如果延迟是首要考虑因素，Gemini 3 Flash值得考虑。而Llama和Mistral则适合需要本地部署或更严格成本控制的团队。
语音提示与聊天提示。语音输入有一个聊天输入所没有的限制，那就是长度。如果智能体需要朗读整段文字，通话方就会失去耐心。系统提示应明确指定语气、回复长度、升级条件，以及当智能体无法回答时应使用的确切措辞。
函数调用。当客户询问订单情况时，客服人员会查询订单系统或CRM系统，等待结果后再予以回复。这正是会话型客服与执行型客服的区别所在。不过有一个问题：函数调用会阻塞实时对话，因此设计对话时需考虑这种暂停情况。
内存。内存分为两种类型。会话内存仅适用于单次通话，这样就不必重复说明细节；而持久内存则可跨多次通话使用。通常团队会先实现会话内存，等核心流程稳定后再添加持久性功能。
第三层：文本转语音
客户对服务的最终印象取决于文本转语音功能。即便回复内容准确、迅速且恰当，但如果听起来像机器人说话，也会让客户失去好感。
什么能让语音听起来更自然？那就是韵律、语速以及首字节生成速度。韵律指的是语音的旋律，即通过音高变化让听者判断出这是不是疑问句。语速则是指在恰当的位置加入停顿。如今，经过大量真实语音数据训练的模型在这两方面都表现优异，而机械式的语音输出已远不如2025年那么常见。首字节生成速度则是指从开始生成到声音传输出来的延迟时间。
工具。
- Cartesia Sonic在速度方面表现最佳，其生成的首段音频比大多数竞争对手更快出现。
- ElevenLabs的生成效果最为逼真，还能通过短音频样本进行克隆。
- 如果其他相关工具都已选用OpenAI的产品，那么OpenAI的gpt-4o-mini-tts是个不错的默认选择。
- 当需要特定口音或地域性语调时，PlayHT和Rime值得尝试。
语音克隆。大多数平台通过短时长录音来克隆语音，从而使企业在每次通话中都能保持一致的品牌语音风格。医院的语音可以显得冷静专业，而快餐连锁店的语音则可以显得快捷活泼。在正式上线前务必解决这一问题。
流式文本转语音。在模型还在生成最后一句内容时，通话方就已经能听到第一个词，这意味着音频会在回复完成之前就输出。关键在于首字节延迟，而非整个生成过程所需的时间。在实时通话中，这一数值应保持在200毫秒以内。
第4层：电话通信与通道
这是外部世界与处理流程相连接的环节。音频从通话方传递到文本转语音模型的方式决定了通话质量、延迟以及你能控制的基础设施范围。
通话是如何连接的？普通电话网络PSTN将音频频率限制在8kHz，这影响了后续所有类型的通话系统。SIP则用于VoIP流量，能提供更精细的路由控制。WebRTC通过互联网传输，音质更好，因此适合在浏览器和应用程序中使用。常见的分工是：SIP处理来电，而WebRTC则用于网络上的各类通话。
服务提供商。
- Twilio因其广泛的覆盖范围、可靠的SIP中继服务以及完善的文档而成为安全的首选，不过大规模使用时成本会较高。
- AWS Connect适合已经使用AWS服务的团队。
- Vonage是开展国际业务的好选择，尤其是在欧洲和中东地区。
编排平台。Retell AI、Vapi 和 LiveKit 位于运营商与您的文本转语音、大型语言模型及文本转语音服务选项之间。它们负责管理实时音频路由、轮询、中断检测以及任务交接。在电话应用场景中，Retell AI 的成熟度最高；Vapi 为自定义处理流程提供了最大灵活性；而 LiveKit 在 WebRTC 方面表现最佳。
呼入与呼出。呼入流程处于待机状态，等待来电并在其到达时作出响应。呼出流程则主动拨打电话，确认接听者身份，随后执行预设任务，如付款提醒或约会确认。两种流程的架构相同，仅有发起方和启动方式不同。
第5层：集成
集成功能让客服能够实际执行操作而不仅仅是对话。模型可以理解意图并草拟回复，但若没有与真实系统的连接，它就无法预约时间、查询订单或修改记录，只能描述自己会采取的行动。
哪些系统会被连接起来？通常包括四类：用于查询客户和联系人的CRM系统、用于预约的日程安排工具、用于查询状态和处理的订单或物流系统，以及用于计费的支付处理系统。诊所的客服需要日程安排工具，商店的客服则需要订单API。虽然具体系统各不相同，但工作流程始终如一：模型在通话过程中发起请求，等待回复后将其用于下一句对话中。
调用机制。其运作依赖于函数调用，与LLM层所采用的机制相同。当模型判断需要外部数据时，它会发出结构化的请求并暂停。结果不会自动返回，必须由您的代码捕获并将其添加到对话历史中，模型才能使用这些数据。若缺少这一步，智能体将在调用过程中卡住，无内容可说。
可能出现问题的地方。主要有两个问题会导致故障。缓慢的API会直接增加延迟，而且调用方无法区分模型是在思考还是CRM系统需要800毫秒才能响应。暂停就是暂停。另一个问题是错误处理——当查询超时时，智能体需要准备好相应的回应语句，而非保持沉默或重复相同的内容。
身份验证。凭证通常是API密钥或OAuth令牌，其权限被限制为仅读或有限的写入权限。查询订单状态仅需读取权限即可。而重新安排预约则需要对日历进行写入操作，这会提高错误处理的难度，因为一次错误的操作就会改变实时记录。
降低延迟
有三个关键措施可以显著改善性能：同时流式处理文本转语音和语音转文本功能，而无需等待完整输出；对常见问题答案进行缓存；并将所有组件部署在同一个区域。这些措施共同可将感知延迟降低约40%，最终实现的端到端延迟目标应低于一秒。
延迟的来源
每个组件都会增加一定的处理时间。流式文本转语音需要50到150毫秒，而大型语言模型推理的时间则根据模型类型和提示词长度不同在200到500毫秒之间；文本转语音生成第一个字节还需100到200毫秒，此外在每一跳传输过程中还会产生网络延迟。如果在各环节都仅保持平均水平，未经优化时总处理时间约为1.5秒。函数调用会进一步加剧这一问题，因为推理过程会完全暂停直到工具返回结果，从而增加300到800毫秒的延迟。
应对措施
流式处理是最大的优化手段。以流式模式运行文本转语音功能，这样在说话者尚未讲完时就能开始转录；同时使用流式文本转语音功能，让音频在回复内容完全生成之前就开始播放。仅这两项改动就能带来40%的效率提升。
缓存也有帮助。如果大多数来电者都会询问相同的三个问题，可以预先生成这些答案并立即提供。同时应让相关组件在地理上靠近。将美国东部的文本转语音服务与欧洲西部的大型语言模型分开，每次交互都会产生80到120毫秒的纯网络传输时间。
通过使用原生语音转语音技术，端到端的延迟可降至200到300毫秒，从而实现最低的延迟上限。虽然成本方面的权衡相当显著，但在对话节奏至关重要的场景中，这种优势十分重要。
强行插入检测
该功能会在文本转语音播放时监听来电者的音频，一旦检测到有回应便在句子中途中断并立即重新路由。Retell AI和Vapi都原生支持此功能。需调整音频阈值，以避免背景噪音导致误判而中断对话。
部署位置
部署方案会影响成本、合规性、延迟以及您能够控制的基础设施范围，而在实际投入生产之前，大多数团队并未充分意识到其重要性。
云部署是默认选择。AWS、Azure和GCP为每个流程组件提供托管服务，具备快速部署、自动扩展功能且无需自行管理硬件。但缺点是数据会离开您的环境，这在受监管的行业尤为重要。
本地部署意味着音频、文字记录和客户数据始终留在您的服务器上。医疗、金融行业以及那些有数据驻留要求的国家通常都需要这种方式。借助Whisper等开源工具或自托管的大型语言模型，无需重新构建所有环节即可实现本地部署。
混合部署方式是根据各环节的敏感程度来划分处理流程。电话通信和语音转文本功能仍在本地运行，这样原始音频就不会离开本地；大型语言模型推理则在托管云中进行，而文本转语音功能则选择延迟最小的地点运行。企业通常选择这种方式，因为合规审查人员可以分别审批每一层的数据处理方式。
合规性
- 对于美国医疗行业，HIPAA要求与每个供应商签订书面业务合作协议，同时要对静态音频进行加密并保留访问日志。
- GDPR适用于所有涉及欧盟居民的数据处理流程，对于录制的通话内容还需有明确的同意通知。
- 阿联酋、沙特阿拉伯和德国的数据驻留规则限制了对话数据的存储地点，因此在项目上线前需确认各供应商是否符合这些规定。
扩展性
云部署支持水平扩展，而本地部署则需在预期流量高峰到来之前做好容量规划。在正式上线前，应先以预期峰值流量的三到五倍进行测试。
监控
有四项内容需要持续关注：通话完成率和转接率、STT、LLM及TTS各环节的延迟、工具调用失败情况，以及未处理的意图和用于回放的转录内容。
如果转接率突然上升，说明对话设计存在问题。若LLM的响应时间持续增加，则可能是提示词过长或工具调用处于等待状态。LangSmith负责LLM的监控功能，而Datadog或Grafana则用于监控基础设施。
测试与评估
只要进行恰当的测试，大多数问题都可以在上线前被发现。
- 首先针对20到30个核心通话流程编写脚本进行测试。
- 进而进行对抗性测试：中断智能体，向其提供不完整信息，提出超出其处理范围的问题。
- 注意那些重要的故障表现，比如过于确定的错误答案、从未触发的任务传递，以及导致无响应的工具调用。
- 利用 Hamming 或 Vapi 的评估套件等工具，通过编程方式模拟数百种场景。
有四个指标最为重要：任务完成率、控制率、客户满意度以及平均处理时间。从第一天起就要持续跟踪这些指标。那些在10个并发请求下仍能正常工作的组件，在100个请求时往往就会出问题，因此需要进行三到五倍的负载测试。上线后，每周都要查看对话记录，并以此来优化提示词、完善功能定义并加强异常处理机制。那些提升最快的智能体，背后都有系统化的审查流程。
来自实际部署的十点经验
初次接触语音技术的开发者通常基于一个信念开始：挑选一个好的模型，编写恰当的提示语，然后立即上线。六周后，他们却要处理掉线的通话和延迟激增的问题，同时困惑于智能体为何能如此自信地编造事实。这些教训都是团队通过痛苦经历才学到的。
- 传输方式比模型选择更重要。用UDP替代WebSockets带来的好处可能比更换LLM更大。大多数模型在得到合理提示语的情况下就能正常工作，而延迟和基础设施则完全不受提示语的影响。
- 一个智能体，一项任务。对于多项不同的任务，应运行多个能够相互通信的智能体。让一个智能体承担所有任务会导致协作效率低下。
- 函数调用会阻碍流式处理。在工具调用完成之前，任何内容都无法实现流式传输。应围绕这一时间差来设计对话流程，而非与之相悖。
成本估算
若自行开发，最简单的概念验证成本约为8,500美元，具体费用会随处理量及功能复杂度而变化；而企业级系统的成本则在100,000美元以上，此外还需三到六个月的开发时间才能上线。这还未包括合规性审查费用，以及正式投入运营后通常会产生的15%至20%的年度运营成本。
| Tier | Upfront Cost | Timeline | Key Features |
|-----------------------------------|--------------|-------------|------------------------------------------------------------|
| MVP/Proof of Concept | $8K-$30K | 4-10 weeks | Basic voice flows, single integrations, RAG memory |
| Mid-Tier (CRM/multi-intent) | $25K-$150K | 2-6 months | Contextual reasoning, telephony (Twilio), analytics |
| Enterprise (autonomous, compliant)| $150K-$300K+ | 4-12 months | Multi-agent orchestration, multilingual, deep ERP/CRM, |
| | | | HITL governance |
仅这个由人工智能工程师、后端开发人员、DevOps工程师和质量保障人员组成的团队，每年的成本就高达15万美元甚至更多，而且他们把时间都花在基础设施上，而非核心业务上。
最低可行架构
在考虑其他任何要素之前，首先需要六个组件：
- 音频输入。通过Twilio或WebRTC将通话者的声音接入系统。
- 流式语音转文字。在通话者仍在说话时，由Deepgram Nova-3实时进行转录。
- 短提示词模型。使用GPT-5或Claude Sonnet，将系统提示词长度控制在500个标记以内，因为过长的提示词会降低响应速度。
- 流式文本转语音。在完整答案生成之前，由Cartesia或ElevenLabs开始播放语音。
- 日志记录。从第一天起就保存每一层的转录文本和音频文件。
常见问题
能否避免客户数据泄露给第三方？可以，通过本地部署或混合托管实现。将电话通信和语音转文字功能置于自有基础设施上，以确保原始音频数据不被泄露；若合规性要求允许，可在托管云上运行大型语言模型进行推理。
语音人工智能能否在同一应用中处理电话和短信？可以。电话通信层与大型语言模型协调层均支持多渠道操作，因此处理电话通话的流程可以通过相同的模型和功能调用逻辑来处理短信对话。
如何解决语调与节奏不佳的问题？ 语调与节奏由文本转语音模型决定，而非脚本。Cartesia和ElevenLabs默认就能很好地实现自然的语调起伏。如果语音仍然听起来单调，通常需要更换语音模型，而非调整提示词。
如何在不更改号码的情况下将语音AI接入现有的电话系统？ 通过电话服务提供商将号码接入SIP中继，再将来自该中继的来电音频路由到文本转语音层。来电者拨打的号码与之前相同，只有背后的路由方式不同。
如何避免供应商锁定？采用级联架构。每个组件均可独立运行，因此无需重新构建其他部分，即可将 Deepgram 替换为 AssemblyAI，或将 Cartesia 替换为 ElevenLabs。半级联架构和原生语音转语音架构虽然放弃了这种灵活性，但能降低延迟。
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