壹耀AI 博客

逐项拆解 OpenAI GPT-Live-1 的全双工架构（前端/后端拆分、三通道结果注入、委托机制、训练进模型的轮次判断），跟我们数字员工系统的 Director/Rhythm/Plugin 编排、FlashFiller 垫场、外挂轮次检测模型等设计逐条对比，梳理出我们接下来值得补的评测和架构方向。

数字员工的认知系统，怎么决定"这句话该怎么说"？这篇聊聊我们从神经科学借来的几个分层直觉——反射与深思、大脑的节能哲学、信号该横向消化还是上交决策层，以及这套类比在哪些地方我们没有硬凑。

AI 外呼机器人一通电话里要同时照顾情绪、目标、语气、记忆，简单地把规则堆进一个大 prompt 很快就会失控——这篇聊聊我们怎么用一套"认知系统"把多路信号收敛成一句自然、连贯的话。

AI 客服确实在吃掉标准化、重复度高的那部分工作，但这不等于客服这个岗位会消失——结合我们自己做外呼系统时踩过的坑，聊聊真人客服接下来更现实的三条出路：作为监督者、兜底者和训练者，分别对应 human on the loop 和 human in the loop 两种不同的位置。

接通率和流畅度已经不是问题，AI 外呼接下来要解决的是多轮记忆与个性化、人机协同、效果可衡量这三件事。

新建项目、写欢迎语与多轮流转、配置呼出频率、挂知识库、开质检兜底——5 步跑通你的第一个 AI 外呼机器人。

AI 语音通话里的"抢话"问题，本质是打断处理（Barge-in）的工程难题——VAD、端点检测、语义兜底、延迟预算，一篇讲清楚。

事半AI 正式上线，这也是我们博客的第一篇文章——聊聊我们为什么做这件事，以及接下来会在这里分享什么。