对 Voice AI 发展的认识：

产品案例分析：

Boardy： 这款 AI Networker 重新定义了人脉拓展的方式。它不仅仅是一个工具，更像是一个虚拟的社交助手，通过语音对话了解你的需求，并主动帮你联系潜在的人脉。

https://www.boardy.ai/

「与五年后的自己对话」（Vela 的作品）： 这个产品探索了 AI 在个人成长领域的应用，通过与未来的「自己」对话，反思过去，展望未来。

对 NotebookLM「Join In」功能的解读： NotebookLM 的双人音频生成功能虽然引人注目，但它本质上是静态音频的生成，而非真正的实时交互。真正的实时交互需要 Agent 能够理解用户的意图，并动态地调整对话内容。

级联方案与 Streaming 方案的未来： 两种方案各有优劣，Streaming 方案的优势在于延迟低，但内容可控性较差，成本也较高。而级联方案在一些对内容质量要求较高的 ToB 场景中，例如医疗保健、保险等领域，仍然具有优势。通过 Streaming 技术的优化，三段式方案的延迟可以控制在 500ms 左右，使其在实时性方面也具备竞争力。最终，哪种方案会成为主流，取决于技术的进一步发展和具体的应用场景。

精准定位的应用场景： 该项目聚焦于一款企业级 IM 产品内部的销售赋能，特别是针对线上销售的实时外呼辅助和 AI 质检。

直击痛点的解决方案： 面对产品信息复杂、销售人员培训成本高、流动率高等问题，白宦成团队并没有选择完全用 AI 取代销售，而是开发了一套实时辅助系统，帮助销售人员提高效率和业绩。

技术方案的巧妙结合： 为了平衡实时性和计算成本，该系统采用了 pre-generate 和 on-time generate 两种方案。pre-generate 预先生成客户相关信息，减少实时计算压力；on-time generate 则利用本地部署的豆包模型，实时生成与当前对话相关的信息，保证低延迟和快速响应。

Copilot 理念： 强调 AI 的辅助角色，帮助销售人员更好地完成工作，而不是完全取代他们。这种理念更符合当前 AI 的发展水平，也更容易被用户接受。

持续改进的未来方向： 团队计划探索 Realtime API 的应用，并进一步优化 on-time generate 的 Streaming JSON 协议，提升用户体验，降低服务器带宽消耗。同时，他们也关注音频处理流程和基础设施建设，例如服务器带宽的优化，为未来的业务增长做好准备。

创新性的产品形态： Rizon 的团队正在开发一款结合便携式硬件、AR 技术和语音交互的儿童英语学习产品，旨在让孩子在更自然的真实环境中练习英语口语，告别传统的「哑巴英语」。

从三段式到双两段式的架构演进： 虽然目前产品采用的是 ASR + LLM + TTS 的三段式架构，但 Rizon 认为两段式+两段式架构（[语音输入-结构化输出]-工作流-[结构化输入-语音输出]）更适合儿童英语教育场景，因为它更利于结合上下文理解孩子的表达，并实现更自然的情感和语速控制。

亟待解决的关键挑战：

务实的技术选型：

TEN Framework 的核心目标：

通过模块化的设计，简化 Agent 的开发流程，让开发者能够更轻松地搭建、调试和部署多模态 Agent。

Gemini 集成体验的全面评估：

优势： 免费使用 （对开发者非常友好），功能强大，原生支持 Vision，内置 Google Search 和 Code Executioner，省去了开发者集成第三方工具的麻烦。

不足： 由于 Gemini 仍处于 Alpha 阶段，存在一些问题，例如文档不完善，服务稳定性有待提高，语音识别对口音的适应性不足，Function Call 功能有待完善，且仅支持 Server VAD。

TEN Framework 的重要更新：

LLM 和 TTS 抽象： 通过对语言模型和语音合成模块进行抽象，规范了插件的开发流程，方便开发者快速集成各种模型和工具，并根据实际需求进行替换。

支持更复杂的大脑编排： 新版本支持 Coze、Dify（WIP）等工具的集成，使开发者能够构建更复杂、更强大的 Agent。

提升 Playground 体验： 提供可视化界面，方便开发者调试和配置 Agent，降低开发门槛。

RTC 与 WebSocket 的深入对比： Plutoless 详细分析了两种协议的优劣，指出 RTC 更适合实时音视频交互场景，因为它具有更好的网络适应性和 QoS 控制能力，能够有效应对网络波动和延迟。而 WebSocket 更轻量，适用于网络环境稳定的场景，例如在本地或局域网环境下的应用。