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Parlant讓企業能無需寫程式,即可建立並部署以AI為驅動的語音代理。利用網頁界面設計通話流程,公司可以自動化客戶支援、預約排程、調查問卷等。Parlant與Twilio等電信供應商整合,實時處理語音辨識與語言理解,提供自然的語音回應。團隊可以透過分析儀表板獲取洞察,優化多語言多頻道的互動體驗。
新增日期:
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平台:
May 09 2025
AI平台與框架
AI記憶系統
法律
通用助理
#AI語音自動化
#通話管理軟體
#語音識別技術
#通話流程建構器
#客戶服務自動化
#自然語言處理
#即時分析
#語音響應系統
#無需編碼平台
#雲端電話整合
#預約排程
#客戶互動解決方案
#減少呼叫中心成本
#24/7支持系統
#企業溝通
#動態響應
#CRM整合
#語言模型訓練
#優化客戶體驗
#呼叫中心效率
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Parlant讓企業能無需寫程式,即可建立並部署以AI為驅動的語音代理。利用網頁界面設計通話流程,公司可以自動化客戶支援、預約排程、調查問卷等。Parlant與Twilio等電信供應商整合,實時處理語音辨識與語言理解,提供自然的語音回應。團隊可以透過分析儀表板獲取洞察,優化多語言多頻道的互動體驗。
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精選
Parlant 是什麼?
Parlant是一個端到端的AI語音自動化平台,用戶透過拖放式建構器設計通話流程,定義意圖與提示,並與現有的電話系統連接。平台利用先進的語音轉文字和自然語言理解,解析呼叫者的查詢,同時文字轉語音模型生成動態且自然的回應。Parlant支援客服、預約預訂、付款收集和調查等用例,並內建CRM及分析工具整合。管理者可以實時監控性能,調整代理行為,訓練語言模型提升準確率。無需程式技能,即可快速部署並持續優化會話體驗。
誰會使用 Parlant?
客戶支援團隊
銷售與行銷部門
醫療服務提供者
預約排程服務
市場研究公司
如何使用 Parlant?
第1步:註冊Parlant帳號並驗證您的電話號碼
第2步:在設定中連接您的電信供應商(例如Twilio)
第3步:用視覺通話流程建構器定義觸發器、意圖與回應
第4步:配置語音辨識與語音合成選項供您的代理使用
第5步:在沙盒模式測試通話,調整對話流程
第6步:正式部署語音代理並在分析儀表板監控性能
第7步:根據呼叫者互動與反饋,反覆優化通話流程
平台
web
Parlant 的核心特徵與益處
主要功能
拖放式通話流程建構器
即時語音轉文字與文字轉語音
自然語言理解
多語言支持
電信整合(如Twilio)
分析與績效儀表板
CRM及第三方整合
優點
降低客服中心成本
提供全天候客戶服務
回應一致、符合品牌形象
能應付大量來電
無需程式專長
持續優化流程
Parlant 的主要使用案例與應用
自動化客戶支援通話
預約排程與提醒
語音調查與意見收集
對外銷售與行銷活動
付款收集與帳務查詢
Parlant 的優點與缺點
優點
開源且擁有活躍的GitHub存放庫供社群貢獻。
能透過語意指南關聯,詳細控制複雜的會話式AI行為。
藉由動態指南篩選與上下文追蹤,降低LLM代理人不一致性及注意力偏移問題。
支持代理人的迭代改進與可解釋性,便於故障排除和優化。
適用於需要遵守合規性與嚴格規範的高風險及受管制產業。
缺點
沒有直接的價格資訊可用。
未找到官方的行動或瀏覽器擴充應用程式。
可能需要相當的技術專業知識才能有效配置和自訂代理人。
Parlant 的常見問答
甚麼是Parlant?
我需要程式技能才能使用Parlant嗎?
Parlant支援哪些電信供應商?
我可以用多種語言使用Parlant嗎?
如何監控我的語音代理表現?
我的資料在Parlant上安全嗎?
我可以用Parlant進行電話付款嗎?
有哪些支援選項?
Parlant有提供免費試用嗎?
部署後如何更新我的語音代理?
Parlant 公司信息
Parlant
emcie-co
https://www.emcie.co
Parlant 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
35.8k
平均訪問時長
00:01:15
每次訪問的頁面數
2.05
跳出率
48.72%
Sep 2025 - Nov 2025 所有流量
地理位置
前 5 區域
China
28.11%
India
26.93%
United States
15.66%
Hong Kong
9.59%
Vietnam
2.91%
Sep 2025 - Nov 2025 全球桌面版
流量來源
Direct
62.72%
Search
21.22%
Referrals
8.77%
Social
5.85%
Paid Referrals
1.26%
Mail
0.12%
Sep 2025 - Nov 2025 桌面版
熱門關鍵詞
關鍵詞
流量
每次點擊成本
parlant
5.6k
$ 5.44
parlant ai
410
$ --
parlant agents
--
$ --
autoregressive in llm
120
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llm autoregressive
350
$ --
Parlant 評論
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