PolyAI 推出 Wren，一款專為對話系統設計的編碼代理程式

PolyAI 致力於讓具備自主行為能力的語音 AI 比以往任何時候都更像人類。圖片來源：Getty

PolyAI 研究副總裁 Matt Henderson 闡述了自主編碼代理「Wren」如何優化企業對話代理，以提供更優質的客戶服務

多年來，企業聯絡中心一直依賴傳統的互動式語音應答（IVR）系統。

這些平台迫使客戶在僵化且層層嵌套的選單中導航，卻往往無法準確匹配客戶的實際意圖，導致高棄話率及消費者深感沮喪。

雖然第一波人工智慧透過文字聊天機器人和級聯語音模型帶來了些微改善，但這些解決方案在根本上缺乏處理人類自然對話流程所需的聲學感知能力，包括打斷、遲疑和背景噪音等。

解決方案正是 PolyAI——這家人工智慧公司於 2017 年誕生於劍橋大學的機器智慧實驗室。

在大型投資者超過 1.2 億美元資金的支持下，該公司開創了專為處理複雜且高風險企業互動而設計的「原生音訊」對話系統。

然而，該公司的雄心壯志並不僅止於此。當多數人仍將人類視為提升代理型人工智慧的關鍵時，PolyAI 卻以「Wren」這款編碼代理突破框架——它能分析每個代理的對話並主動加以優化，進而為企業帶來龐大收益。

PolyAI：數據成長

• 估計估值達 5 億美元
• 累計募資超過 2 億美元
• 2017年於倫敦成立
• D輪融資籌得8,600萬美元

聆聽對話：向原生音訊的轉型

在人工智慧能夠自主優化客戶服務平台之前，它必須首先具備真正理解來電者的能力。

語音人工智慧的業界標準歷來採用級聯架構：自動語音辨識（ASR）引擎將語音轉錄為文字，大型語言模型（LLM）生成文字回覆，最後由文字轉語音（TTS）引擎合成音訊。

然而，這種方法剝離了通話中的情感與聲學脈絡，導致在大型語言模型（LLM）處理輸入之前，關鍵線索便已遺失。

為克服這種缺乏靈魂的合成音訊，PolyAI 開發了 Dialog-RSN-1——這是一款能直接感知並針對原始音訊輸入進行推理的前沿對話模型。

Dialog-RSN-1 將輪流交談、語音辨識與回應生成整合為單一的「音訊感知」大型語言模型，實際上能夠像人類客服人員一樣，察覺來電者的遲疑、偵測挫折感，並妥善處理通話中斷的情況。

PolyAI 研究副總裁 Matt Henderson 在部落格中表示：「對於採用 PolyAI 技術的企業而言，這意味著對話代理能像優秀的人類客服人員一樣聆聽並處理通話：察覺遲疑、在挫折感升級前預先察覺，並精準掌握何時該開口。」

此模型的獨特之處在於，其音訊感知能力僅限於輸入端。在生成回應時，它改用獨立的 TTS 系統，讓企業在維持品牌語調與合規規範的嚴格控制之同時，仍能實現低於 300 毫秒的回應延遲。

PolyAI 研究副總裁 Matt Henderson 表示，這些對話代理能像優秀的人類客服人員一樣聆聽並處理通話。圖片來源：matthen.com

Wren：幕後推手

雖然部署功能強大且原生支援語音的語音代理能解決客戶互動中的即時摩擦，但代理系統絕非部署後便可置之不理。事實上，企業面臨的長期挑戰在於維護與優化。

過去，要優化 AI 代理，必須由專門的人工工程團隊手動審查少量通話記錄樣本，識別邊緣案例並編寫新的對話路徑。然而，對於現代企業而言，這既耗時又昂貴。

此時，Wren 登場了——這是 PolyAI 原生內建於其「Agentic Dialog Platform」中的程式設計代理。正如 PolyAI 所描述的，Wren 扮演著「您所有代理背後的代理」角色，能自主且持續地監控、精進並優化面向客戶的對話代理。

與依賴高層級摘要或小樣本集的傳統分析工具不同，Wren 會分析所有通路中 100% 的即時客戶互動。

Wren 主要透過兩項並行的優化機制運作：自我修復與自我提升。

PolyAI 客服系統（Agent OS）主管 Arkadiusz Kwapiszewski 闡述「自我修復」與「自我提升」的運作原理。圖片來源：LinkedIn

PolyAI 代理作業系統（Agent OS）主管 Arkadiusz Kwapiszewski 解釋道：「自我修復能偵測代理程式中的故障並加以修復；而自我提升則會找出那些雖然已運作正常、但根據您最重視的指標衡量後仍有改善空間的環節。」

「由您決定評估指標，Wren 將主動尋找提升這些指標的機會。其成效可透過 Agentic Dialog Platform 的 A/B 測試功能進行驗證。

「首先，它會進行『自我修復』，自動識別錯誤、整合故障或客戶的不滿，並生成修復所需的程式碼。

「其次，它追求以 KPI 為導向的『自我提升』。Wren 會主動尋找機會，依據北極星業務指標（例如客戶滿意度（CSAT）、通話控制率及預訂轉換率）來優化互動。」

「自我修復」能偵測客服專員系統中的故障並加以修復；而「自我提升」則能找出現有運作良好但仍有優化空間的環節

。——Arkadiusz Kwapiszewski，PolyAI 客服專員作業系統負責人

PolyAI 的主要資金支持者

• NVIDIA：NVIDIA 提供的不僅是資金支持，更供應了關鍵的硬體基礎設施，使 PolyAI 能在短短數毫秒內完成語音轉文字、意圖理解及文字轉語音生成等處理。
• Khosla Ventures：這家風險投資公司自 PolyAI 早期融資輪次以來，便一直是其堅定的支持者。Khosla Ventures 專注於具有巨大社會與經濟影響潛力的早期科技公司。
• Hedosophia：作為一家全球性投資公司，Hedosophia 領投了 PolyAI 的 5,000 萬美元 C 輪融資，並共同領投了隨後的 8,600 萬美元 D 輪融資。Hedosophia 持續的資金支持，使 PolyAI 得以將業務拓展至酒店業、零售業及金融服務業等領域。