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语音智能体有一个门控机制。转录置信度高于 0.85 的任何内容都会直接进入规划步骤；低于该值的内容则会被路由给人工。该阈值是六个月前针对标记的真实客户通话语料库进行调优的，随后被固定在配置文件中并被遗忘。在六个月的时间里，它确实履行了职责。然后，转录服务提供商发布了模型升级——同样的 API、同样的响应形式、同样的延迟范围、同样记录在案的准确率——但在接下来的两周里，该智能体开始向错误的人授权电汇。

“给妈妈转账 50 美元”变成了“给 Tom 转账 5,000 美元”。新的转录结果返回的置信度为 0.91，远高于门控阈值。下游规划器看到了一个置信度很高的转录结果并据此执行。客户的申诉最终暴露了这个 Bug，但到那时，支持队列已经将一周内类似的事件作为欺诈纠纷过滤掉了。复盘分析将差距追溯到团队从未明确做出的一个决定：旧模型的 0.85 和新模型的 0.85 是同一个数字。

大多数构建语音 AI 的团队都会以同样的方式发现延迟问题：在生产环境中，面对真实用户。演示 (Demo) 感觉不错。原型 (Prototype) 听起来也令人印象深刻。但当有人在实际通话中使用它时，会觉得它很机械——不是因为声音不好听，而是因为每次回复前的微小停顿让整个交互感觉像是和卫星信号不好的人在说话。

这种停顿几乎总是在 600 毫秒到 1.5 秒之间。而目标是低于 300 毫秒。这两个数字之间的差距解释了语音 AI 系统实际构建方式的一切。