在不久前举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上，小米的小爱同学高级算法工程师杞坚玮与我们分享了他对智能语音助手升级之路的深刻洞察。在这次演讲中，他突出了语音助手在大模型应用中的潜力与挑战。
首先，语音助手可以被视为成熟的智能体，它所面临的主要问题包括如何为大模型定义业务，如何针对特定场景优化模型，以及在提升效果的同时平衡成本与性能。随着AI技术的发展，语音助手的改进已成为行业潮流的一个重要方面。
智能语音助手的核心
语音助手的核心链路แบ่ง为理解、决策和执行三个步骤。在理解阶段，语音助手需要通过意图分类和实体识别来解析用户的请求。而一旦理解了用户的意图，系统就可以进入决策阶段，利用内部API向外部调用信息。最后，通过执行阶段返回用户想要的信息，这是一段传统而有效的工作流程。
Agent技术的崛起
值得注意的是，Agent技术创造了全新的机会，通过精简架构和策略，提高了语音助手的效率。过去，为了实现意图的多层级分类，开发团队需编写繁琐的规则，而如今大模型的引入使语义理解得以简化，减少了对人力的需求。
小爱的挑战与解决方案
在小爱同学的实现过程中，团队面临了诸如语义理解、ToolUse和用户反馈等多方面的挑战。如何将传统的任务分类与生成式大模型结合？如何让Agent适应小米庞大的API生态？这些都是在实施中必须解决的问题。通过代码式语义表示与规划能力的结合，小爱已经开始将意图识别转变为更高效的任务执行方式。
数据驱动的成长
小爱的用户基础不断提供反馈，这些反馈为Agent的迭代与优化提供了宝贵的依据。显式与隐式反馈的结合，使得小爱在理解用户需求时，能够更为精准，提供更个性化的服务。
未来的优化方向
展望未来，小爱同学可以在主动智能方面获得进一步提升。例如，通过主动询问用户是否需要服务，根据用户的使用习惯及时推送信息，提升整体体验。同时，多模态能力的增强意味着小爱将能够利用更多信息和数据源，为用户提供更流畅的操作方式。
总结
在总结中，杞坚玮提到了Agent技术在智能语音助手中的有效应用。随着技术的不断进步，语音助手具备了更强的语义理解能力和响应速度，未来的语音助手能够在多样的场景中，不断前行，助力人们的生活变得更加便捷。
正如杞坚玮所言，智能语音助手的未来在于不断适应与进化，而小爱同学正走在这一路径的前沿。返回搜狐，查看更多
