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伶鹊2.0亮相云栖大会,发布行业首个对话智能体“自进化引擎”

在刚刚过去的2026云栖大会,阿里云正式发布伶鹊2.0,这是继今年5月在阿里云峰会1.0首发后,伶鹊迎来的首次重磅升级。

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作为连续三年领跑市场的头部玩家,伶鹊此次升级备受瞩目。伶鹊产品负责人吴占山在分论坛上披露,IDC最新报告显示,伶鹊位列中国智能客服市场规模第一,连续三年蝉联榜首,充分印证了市场对伶鹊的认可度。

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为满足不同客户的合作需求,此前伶鹊1.0采用的是三层架构设计:底层为全双工实时对话引擎和伶鹊专属对话模型;平台层提供音色服务和伶鹊模型服务,支持单独调用;应用层提供开箱即用的场景智能体和行业智能体,覆盖智能外呼、语音热线等高频场景,以及保险、物流等细分行业。

这次云栖大会新发布的伶鹊2.0,是在1.0基础上对产品三层框架进行的全面迭代:

业界首个自进化引擎:五阶段循环迭代,业务效率提升超10倍

首先是对底层引擎的升级。过去,构建语音智能体依赖人工逐条调优,工作量大、耗时长且效果难以保障。如今,伶鹊2.0上线自进化引擎,在新引擎的驱动下,客户只需描述业务场景、设定目标,剩下的工作即可由引擎接管并自动完成。

自进化引擎采用五阶段循环模式,涵盖Agent自动构建,效果评测、诊断归因、优化策略生成与回归验证;效果达标后,还可基于生产环境真实数据自动回流,进入下一轮优化循环。该机制在提升搭建效率的同时,对执行效果形成强保障,使Agent构建与优化提效超过 10 倍。

以保险续保场景为例:面对大量已生成保单但未付款的客户,业务人员只需明确业务目标、合规红线与能力要求,引擎即可自动生成、测评并优化对话Agent候选配置。经多轮进化,红线项通过率达100%,能力项得分率超95%,生成测评报告并经确认后投入试运行,确保外呼过程既守住合规边界,又保障沟通效果。

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目前,自进化引擎已深度融入伶鹊核心产品链路,接入平台自有智能外呼、语音热线、对话机器人等产品,同时还支持外部Agent集成调用。

VoiceStudio:音色真人感业界SOTA,粤语/方言识别准确率高达95%

在智能对话场景里,“声音假”、“机械感”、“情绪不匹配”等问题普遍存在,本质是音色问题。为解决这一行业痛点,伶鹊2.0对平台层 VoiceStudio 进行全面升级,重点围绕TTS拟人化以及ASR的语音识别准确率进行优化。

在TTS 拟人化方面,伶鹊完成两项关键提升:一是工程能力优化,基于线上客服真实通话,通过左右声道分离、自动片段摘取、背景降噪等工程化手段进行音色复刻,显著提升复刻后的拟人度;二是提供针对线上真实客服对话录音的微调模型,支持 SFT 高定音色训练,打造音色、情感、口音高度还原的专属声音。

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在与业界主流语音模型的横向评测中,VoiceStudio 在拟人化、内容准确、音质、风格适配等维度的综合评分中遥遥领先,达到业界 SOTA 水平。

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与自动化引擎一样,VoiceStudio 同样可应用于智能外呼等智能体场景,并支持 API 调用。

伶鹊小M:营销服一体化平台上线,化“被动服务”为“主动出击”

在应用层,这次新发布了具备全渠道记忆和主动服务能力的all in one Agent——伶鹊小M,一个集营销、销售、服务为一体的平台。它拥有全渠道的记忆能力,确保渠道切换后,沟通上下文与服务进度能始终接续。提供主动营销能力,帮助企业在服务客户的过程中,打造超级熟人模式。一方面能提升服务满意度,另一面通过主动服务提升转化率。

过去做客服,是客户问企业答。而现在,Agent在承接咨询的同时,还能主动服务,在服务过程中发现商机、主动出击。

在渠道上,伶鹊小M不仅支持钉钉、飞书、企微等IM渠道,还覆盖了淘宝、京东、抖店等主流电商平台。

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除以上三个重要迭代,对话分析模型也做了升级,上线Flash与Pro两个模型,效果远超基模,交付效率提升3—4倍,成本降至17%,性价比得到进一步提升。

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此外,坐席辅助Agent和坐席分身Agent也是这次发布的重要看点。坐席辅助Agent让机器人沟通内容与人工完成无缝衔接,满足了国家监管合规性要求。坐席分身Agent则是通过坐席分身进行二级托管,提升AI服务接待率,同时在服务中实现人机无缝协同,破除了“AI偏见”。

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随着伶鹊2.0正式发布,其能力也已在多个真实业务场景中得到验证。目前伶鹊已服务超20个行业、5000余家客户,提供超10万个AI坐席。伶鹊2.0的发布,将持续携手千行百业,用“对话”创造更多商业价值。

云栖大会分论坛上,货拉拉与淘宝闪购分享了各自的接入实践与业务成效:

●货拉拉:原有实时对话系统面临对话理解难、情绪安抚难、语音不流畅等痛点。基于伶鹊2.0重构AI对话架构并推出AI数字员工,场景精准路由与Query改写准确率超90%,P95延迟控制在1.6秒内,实现红线内容零输出与情绪共情,情绪安抚率超90%。

●淘宝闪购:平台、商家、骑手与消费者构成的四方履约链路复杂,外呼诉求量大,小模型支撑不足,高峰期响应慢、人工成本高。淘宝闪购接入伶鹊外呼大模型,搭建“AI底层能力、智能外呼工作台、外呼策略、多渠道服务”四层架构,构建全链路外呼能力。意图识别准确率达97%,覆盖超60%人工外呼场景,业务提效超6%,年度降本达百万级。

来源:北青网

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【责任编辑:崔岳莺】

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