进行中 开始于 2024年11月1日
Voice Agent v2.1
Second-generation voice AI with improved latency and natural conversation flow. Focuses on reducing response time while maintaining quality.
进度 75%
创新实验室
我们正在构建什么
AI、自动化和客户体验领域的实验记录。状态标签对应记录中的阶段；此存档最近一条更新的日期为2025年2月3日。
最近记录日期： 2025年2月3日
3
进行中
2
已上线
3
已学习
最新进展
2025年2月3日
Voice latency optimization hits target
Reduced p95 latency from 450ms to 280ms by implementing edge caching for model inference. Now testing with 5 production clients.
更新存档
更新存档
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2025年2月3日
已上线 Voice latency optimization hits target
Reduced p95 latency from 450ms to 280ms by implementing edge caching for model inference. Now testing with 5 production clients.
-
2025年1月27日
测试中 Multi-speaker diarization enters testing
Our speaker identification model can now distinguish 4+ speakers in conference calls with 94% accuracy. Preparing for client pilots.
-
2025年1月20日
已失败 Real-time translation v1 paused
Latency too high for voice calls (800ms+ roundtrip). Pivoting to async translation for email/chat while we explore edge deployment.
进行中的实验
进行中的实验
测试中 开始于 2024年12月1日
Multi-Speaker Diarization
Automatic speaker identification and separation in conference calls. Essential for accurate call summaries and action items.
进度 85%
测试中 开始于 2024年10月15日
Real-Time Sentiment Analysis
Detect customer frustration, confusion, or satisfaction in real-time to guide agent responses and escalation.
进度 60%
已上线
已上线
已进入生产环境的实验
Intent-Based Smart Routing
Automatically route inquiries to the best-matched agent based on detected intent, sentiment, and agent expertise.
已上线 · 2024年10月15日
Automated QA Scoring
AI-powered quality assurance that scores 100% of interactions instead of random sampling.
已上线 · 2024年8月1日
墓地
墓地
失败的实验和我们学到的教训。我们公开分享这些，因为失败是创新的一部分。
已失败 · 2024年4月15日
Fully Autonomous Chatbot
Edge cases and emotional situations require human judgment. Pivoted to human-AI hybrid approach.
已失败 · 2024年5月1日
Agent Voice Cloning
Legal and ethical concerns around consent. Customers preferred knowing when they talked to AI vs humans.
已失败 · 2024年3月15日
Predictive Volume Modeling v1
Too many external variables (marketing campaigns, product launches) made predictions unreliable. Now using shorter 7-day windows.