更新于美国东部时间10:00 / 2026年10月27日
Regal推出目标导向型智能体，在每一次通话中都配备行为模型与决策模型
作者：邓肯·莱利
企业语音人工智能公司Regal Voice Inc.今日在其平台上新增了目标导向型智能体功能，使使用该平台的企业能够明确通话需达成的目标，并提供两款AI模型，以分担实现这一目标的各项工作。
这些新代理旨在解决一个在诸如汽车保险理赔之类的通话中经常出现的问题：报案人往往一次性说明事故经过、地点以及涉事人员。基于条件逻辑构建的代理往往会反复追问来电者已提供的细节，只为确保每个字段都被填写。而将整个代理构建在单一提示之上，则能让对话保持开放性，在Regal看来，这会导致业务流程仅被松散地遵循。
目标导向型智能体在每次通话中都会部署两个模型。Regal 将它们称为“演员”和“导演”，且两者都在主叫方停止讲话后立即开始工作。演员是一个经过对话优化、体积更小且运行更快的模型，会第一时间作出回应。在其背后运行的导演则负责检查当前阶段的目标是否已达成，并可根据需要将通话推进至新阶段，同时为演员提供新的指令。
企业通过目标节点构建智能客服，每个节点都列出了该节点结束时需要达成的目标，以及必须先满足的前置条件。预约回电就可以作为其中的一个目标。前置条件是指智能客服在采取行动之前必须确认的信息，例如来电者的出生日期。Regal表示，这些前置条件也可以用通俗易懂的语言来表述，比如“来电者提到了家中有人去世”。
主管在每一步之后都会审核进展，因此一个回答就能同时勾选多项内容。Regal 的一份汽车保险理赔样本中，来电者 Dan 在第一条消息里描述了车辆受损情况、提供了照片证据并说明了伤情。这三项信息都被标记为已收集，接线员随即直接转到他的姓名。确认这一点后，主管发现位置和保单号码仍未填写，于是接线员的下一个问题便是询问他的具体位置。
Regal表示，复杂的接线与资格审核电话是其在客服人员身上所见到的最有力的应用场景之一。该公司还将 Medicare 注册、道路救援以及抵押贷款资格审核列为该设计所能拓展的使用场景。此外，符合《健康保险可携性和责任法案》要求的医疗接线也是一项重要应用。
Google LLC、AAA 和丰田汽车公司均位列 Regal 所服务的200多家企业之列。Five9 Inc. 的联络中心平台客户已于8月通过一项集成功能获得了 Regal 语音客服的支持。
Regal是一家由风险投资支持的初创企业，迄今已筹集8300万美元，其中包括2024年10月的一轮4000万美元融资。
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