تقدّم Decagon أداة Alto للتحكم في محادثات الوكلاء الصوتيين

في 11 نوفمبر 2026، قدّمت Decagon أداة Alto، وهي نموذج من Decagon Labs يتحكم في طبقة المحادثة لدى وكيلها الصوتي ثنائي الاتجاه، ويحدد متى يتحدث وماذا يقول. وأفادت الشركة بأن Alto رفع معدلات حل المشكلات بأكثر من خمس نقاط مئوية في مكالمات مباشرة مع العملاء، مع تقديم ردود بمتوسط زمن استجابة يبلغ نحو 700 ميلي ثانية.

قالت Decagon إن بقية منطق الوكيل ظلّ من دون تغيير يُذكر أثناء مقارنة معدلات حل المشكلات. ولم يحدد الإعلان العملاء أو حجم العينة أو معدلات الأساس أو فترة القياس لهذه النتيجة. ويوسّع Alto نطاق تخصص نماذج Decagon ليتجاوز جودة الكلام إلى التحكم في المحادثة: أي تحديد ما إذا كانت الإجابة الفورية مبررة، وكيفية إبقاء المتصل منخرطًا بينما يُكمل نموذج الاستدلال العمل.

قرار الإجابة أو الانتظار

تعالج منظومة الصوت التقليدية المتتابعة كل دور على حدة: تفريغ كلام المتصل، ثم التفكير في الرد، ثم توليد الكلام. أما وكيل Decagon ثنائي الاتجاه، فيشغّل نموذجًا سريعًا للمحادثة بالتوازي مع نموذج استدلال أقوى. يستمع النموذج الأول ويتحدث، فيما يتولى الثاني القرارات والإجراءات المعقدة التي تجري خلف المحادثة، ما يتيح للوكيل مواصلة التفاعل أثناء إنجاز العمل.

يفرض هذا التوازي اتخاذ قرار في كل دور من أدوار المحادثة. فالانتظار حتى ينتهي نموذج الاستدلال قد يقطع تدفق الحوار، لكن الإجابة مبكرًا جدًا تنطوي على خطر الإدلاء بمعلومة لم يتأكد منها النظام، كإخبار المتصلين بتغيير حجزهم قبل تأكيد النظام ذلك. لذا تأتي ميزة سرعة نموذج المحادثة الأصغر مصحوبة بمشكلة تتعلق بالموثوقية، لا تحلها البنية ثنائية الاتجاه وحدها.

يتتبع Alto باستمرار ما قاله المتصل وما يفعله سائر الوكيل، ويرتكز في ردوده على سجل مشترك للمكالمة. وينتظر التأكيد قبل الإعلان عن اكتمال أي إجراء. وأثناء البحث عن معلومة أو استدعاء أداة، يمكنه طلب المعلومة التالية أو الاطمئنان إلى المتصل بدلًا من اللجوء إلى عبارات حشو عامة. وإذا وصلت نتيجة بينما يطرح المتصل سؤالًا جديدًا، يستطيع Alto الإجابة عن السؤال وتقديم النتيجة في الوقت نفسه.

التدريب على المكالمات الملتبسة

بدأت Decagon بنموذج صغير مفتوح الأوزان للحفاظ على سرعة الردود، ثم حسّنته ضبطًا دقيقًا باستخدام مكالمات محاكاة استندت إلى خبرة التشغيل الفعلي. وفي التعلم المعزز، أنشأ Alto عدة ردود محتملة عند كل نقطة في المحادثة. وأعطت عملية التقييم الأولوية لتحديد ما إذا كان النموذج قد اتخذ القرار الصحيح بين الإجابة والانتظار، ثم قيّمت مدى التزام صياغته بسياسات العمل واستنادها إلى معلومات مؤكدة.

ركّزت Decagon التدريب على الحالات الملتبسة بعدما تبيّن لها أن Alto يتعامل بالفعل مع معظم المواقف على نحو صحيح. كما نوّعت السياسات والأدوات بين الشركات المحاكية، بهدف تعليم النموذج كيفية إصدار أحكام قابلة للتطبيق في مواقف مختلفة، بدلًا من حفظ نص ثابت لشركة واحدة.

أفادت Decagon بأنها اختبرت النموذج عبر أكثر من 90 مليون مكالمة محاكاة قبل أن يسمعه أي متصل. ثم شغّلت Alto في وضع الظل بالتوازي مع حركة الاتصالات الفعلية، بحيث أمكن تقييم ردوده من دون أن يسمعها المتصلون.

نموذجان صوتيان متخصصان

يأتي Alto بعد Voice 3 وChord، اللذين أُعلن عنهما في 1 أكتوبر 2026. جمع Voice 3 بين توليد الكلام في Chord والبنية ثنائية الاتجاه، مع دعم أكثر من 70 لغة. ويحدد Chord كيف تبدو أصوات وكلاء Decagon، بينما يحدد Alto كيفية إدارتهم للمحادثة. وكانت Decagon قد نسبت سابقًا إلى Chord زيادة مستقلة في معدل حل المشكلات تصل إلى سبع نقاط مئوية.

تقسّم هذه النماذج معًا أداء الصوت إلى هدفين تدريبيين: طبيعية الكلام وحسن التقدير في المحادثة. وتربط النتيجة التي أُبلغ عنها بشأن Alto الهدف الثاني بحل مكالمات العملاء، لكن القيد التشغيلي الأساسي يظل قرار الإجابة أو الانتظار: الاستفادة من سرعة نموذج المحادثة من دون أن يسبق الحوار الطبيعي النبرة الإجراءاتَ المؤكدة.