ElevenLabs 宣布其开发者平台新增了创建对话式AI代理的功能。
这项新功能允许开发者平台上构建对话式AI代理,支持自定义变量,如语调、响应长度等。
- 语音语调(Tone of Voice)
用户可以定义AI代理的语音风格。例如,可以设置语音听起来更加专业、友好、正式或休闲,以适应不同的使用场景。比如,客服场景需要友好的语气,而企业汇报可能需要更正式的语调。 - 响应长度(Response Length)
这一变量决定了AI在对话中提供回答的详细程度。短的回答更适合快速交互,比如问答类对话;而长的回答适合需要详细说明或解释的场景,如技术支持或教育类代理。 - 定制化对话逻辑
除了语音和响应设置,用户还可以通过平台提供的选项,定义代理的语言模型(如GPT、Claude等)、创造性水平(responses creativity)以及对话持续时间的限制,使代理更加贴合特定的业务或用户需求。 - 个性化角色设计
用户能够设计代理的初始问候语、角色设定(如客服代表、技术专家),甚至让代理从指定的知识库中获取信息,使其拥有独特的“人格”和专业知识。
通过这些定制化选项,用户可以打造适合不同场景的AI代理,从企业服务到个人助理,为各种应用场景提供更灵活、高效的解决方案。
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主要功能亮点
- 自定义对话代理
用户可以通过选择模板或创建新项目来设计对话代理,包括:- 选择主要语言、初始消息和系统提示词来定义代理角色。
- 允许用户选择多种大语言模型来驱动对话式AI代理,例如 Gemini、ChatGPT 或 Claude。同时,用户可以根据需求对这些模型的输出进行调节,如设置响应的创造性程度(temperature)和最大对话长度。
- 调整语音特性、响应延迟、对话稳定性及认证标准。
- 知识库和集成支持
- 用户可以添加自己的知识库(文件、URL或文本块)来驱动代理的对话能力。
- 支持通过自定义LLM与代理整合,同时兼容Python、JavaScript、React和Swift开发环境。
- 提供WebSocket API以实现更高的定制化。
- 数据收集与评估
- 企业可以自定义收集客户数据(如姓名、邮箱)和设置自然语言评估标准,衡量对话是否成功。
- 语音与文本处理增强
- 利用现有文本转语音技术,ElevenLabs同时开发了语音转文本功能,尽管目前尚未作为独立API发布,但未来可能推出,与Google、微软、OpenAI等竞争。
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