RTE 与 AI 共舞：Voice Agent 点燃生态新引擎

2024 年，是 RTE（实时互动）与 AI 深度融合的一年。5 月，支持文本、音频、视觉多模态推理的 GPT-4o 发布。10 月，OpenAI 发布支持语音实时交互的 Realtime API，并官宣 3 家合作伙伴 Agora、LiveKit 和 Twilio。11 月，WebRTC 作者之一，Justin Uberti 宣布加入 OpenAI。在一系列的相关演示视频中，我们看见了实时互动智能在用户体验方面带来的巨大提升，也为我们提供了包括实时对话和翻译在内的诸多潜力应用场景。

与此同时，技术市场对开发和商业化路径的探索也在提速。InfoQ 研究中心观察到，越来越多基于 Voice Agent 的场景探索与产品发布正在涌现，涵盖了从情感陪伴、实时翻译到智能外呼等应用领域。

基于这一背景，InfoQ 研究中心认为，这正是联合 RTE 开发者社区推出实时互动智能领域报告的绝佳时机，在这个节点通过报告的形式，回顾实时互动与 AI 如何实现生态融合，剖析当前 Voice Agent 生态的构成，也围绕现阶段的发展特点为生态的下一步发展提出建议。

本篇文章基于刚刚发布的《 RTE 和 AI 融合生态洞察报告 2024》，简要回顾 RTE 与 AI 的生态融合价值，描绘 Voice Agent 生态图谱，并对生态的下一步发展提出一些问题以供读者思考。各位读者也可以点击文中链接，进行完整报告的下载。

从独立到共生，行业进入实时互动智能时代

从 OpenAI 发布的 Realtime API 到 Minimax 即将推出的端到端实时语音对话产品，RTE 与 AI 之间的共生关系愈发紧密。而这股从独立到共生的趋势下，交互体验突破了用户对实时性（毫秒级延迟）、互动性（语音、视频、表情的多模态融合）、沉浸感（AR/VR 真实程度）的感知，带来了全新的使用体验，也为实时互动智能生态奠定了坚实基础。

• 超真实的拟人人声和情感表达：通过语音合成技术和大模型带来的理解能力，实时互动智能不仅能模拟接近人类的声音，还能根据情境表达丰富的情感，呈现高度拟人化的语音体验。

• 极低延迟，极速响应：通过采集、传输等环节的优化，实现毫秒级的响应时间，确保语音交互流畅自然。

• 智能打断，沉浸对话：通过 VAD 技术，支持实时智能打断功能，模拟真实对话互动，创造更自然的沉浸式对话体验。

• 嘈杂环境，正常对话：噪声抑制、噪音过滤，语音增强，实现在嘈杂环境下的持续对话。

Voice Agent：实时互动智能的关键切入点

在众多的实时互动智能场景中，Voice Agent 以其自然直观的交互形式和成熟可靠的技术实现，展现出在特定场景中高效且稳定的优势，正在率先突破。

Voice Agent 是利用语音 AI 和实时互动技术，通过语音及多模态交互解决特定场景问题的智能体。相比传统语音助手，Voice Agent 具有高性能、高准确、好体验的特点：

• 高性能：云、边、端算力结合助力 Voice Agent 实现更稳定的性能表现。

• 高准确：端到端模型提高了实时性和语义理解的质量，实时 API 简化了语音交互的工作流程。

• 好体验：Voice Agent 的交互方式更接近人类自然沟通，具备情感表达和语义理解优势。

在报告的研究过程中，我们发现，Voice Agent 正在智能外呼、医疗、游戏、情感陪伴、实时翻译、招聘等多种应用场景中，逐步成为创新产品的核心技术支撑。这些场景不仅为 Voice Agent 提供了广阔的应用舞台，还使其展现出与行业需求高度契合的能力。与此同时，以 AI 玩具、AI 手机等为代表的 AI 硬件产品的孵化和推出，也为 Voice Agent 的普及和商业化打开了新的增长空间。

基于对 Voice Agent 生态的深入研究，InfoQ 研究中心围绕其产品研发、商业化和增长的完整生命周期，总结并绘制了当前的 Voice Agent 图谱。InfoQ 研究中心也期待，更多开发者、企业和技术社区加入 Voice Agent 的生态共建，共同推动这一领域的技术创新、应用场景拓展和商业模式探索。

Voice Agent 生态新需求：人才新画像与生态协作新挑战

在快速发展的过程中，Voice Agent 生态并非一帆风顺，同时也面临着多方面的协作挑战，其中有五大关键问题亟待解决：

• 算力分布：Voice Agent 产品如何平衡云端与端侧算力分布？

算力是 Voice Agent 应用落地的核心。云端算力支持高精度模型，但高成本和响应延迟限制了普及；端侧算力延迟低，但能力有限，需依赖云端补充。如何平衡云端与端侧算力分布，实现高性能与经济性的兼顾，成为整个生态的共同难题。

• 终端适配：Voice Agent 场景应用如何适配多终端体验？

多样化的设备和场景对终端体验提出了更高要求，例如降噪处理、弱网对抗和低延迟交互等技术挑战。单凭应用层难以全面适配，亟需硬件厂商、基础设施提供方与开发者协同优化技术方案，提升多终端环境下的适配效率。

• 专用工具：如何围绕 Voice Agent 的场景特性，提供更专用、更灵活的 API/SDK？

当前 API 和 SDK 在 Voice Agent 原生场景中的设计适配性不足。交互中的打断处理、语句分割、多轮对话逻辑等需求未能得到有效支持，加剧了开发复杂性。如何围绕 Voice Agent 的场景特性，优化接口设计，提供更专用、更灵活的工具，成为提升开发效率的重要方向。

• 流量渠道：Voice Agent 产品如何快速高效触达目标用户？

在用户分散的市场中，Voice Agent 应用难以通过传统方式高效触达目标群体。如何通过数据共享、算法优化和场景协同，实现精准覆盖、减少无效流量，成为生态共建的重要课题。

• 人才交流：Voice Agent 产品构建需要怎样的人才？以及如何为这些新人才提供更多的交流场合？

Voice Agent 的生态构建需要跨领域的人才协作，包括 AI Builder、RTE Builder 等。然而，不同背景的人才在技术语言、思维方式和目标优先级上往往存在差异。如何搭建跨领域的交流平台，促进技术、业务与用户需求的深度融合，成为推动 Voice Agent 生态发展的关键。

结语

在 Voice Agent 生态中，已有开发者和组织率先围绕技术共建、产业支持和人才交流展开了一系列思考和实践，为行业提供了有益参考。

然而，Voice Agent 的未来需要更多力量的参与——无论你是开发者、企业家还是行业观察者，都能为这场变革添砖加瓦。从技术突破到生态繁荣，共同推动实时互动智能走向新高度。

点击链接，下载完整报告，加入我们的讨论，探索更多实时互动智能和 Voice Agent 的可能性，共创实时互动智能的崭新时代！