声网CEO赵斌在iRTE2026提出对话AI“五级对话能力”框架
iRTE2026:对话 AI 如何迈向 AGI?声网CEO赵斌给出五级对话能力框架
声网创始人兼CEO赵斌在10月23日北京iRTE2026实时智能大会上提出“五级对话能力”框架,将对话能力从L1基于自身视角的表达逐级划分至L5基于深度关系的沟通。
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10月23日,iRTE2026实时智能大会在北京举行。声网创始人兼 CEO 赵斌在主论坛发表题为《对话 AGI:实时互动的下一章》的演讲,回顾了过去一年实时互动、对话式 AI 与底层基础设施的关键变化,并提出“五级对话能力”框架,勾勒对话式 AI 从基础应答走向深度理解与关系沟通的演进路径。 赵斌认为,随着 AI 从回答问题走向持续交流、理解上下文并执行任务,实时互动的对象正在从人与人扩展到人与 Agent。实时互动技术的角色也随之延伸:它不仅要让信息传递更稳定、更流畅,还要为 AI 的感知、理解、表达与行动提供实时支撑。 从“问一句答一句”到深度关系沟通:对话 AGI 的五级进化 在赵斌看来,对话式 AI 的进步,不应只用回答速度、语言自然度来衡量。更重要的是,它能否理解对话对象的意图、处境与关系,能否在复杂场景中恰当地表达,并逐步形成长期、深入的理解。 围绕这一判断,赵斌在演讲中提出了 “五级对话能力”框架 ,将对话能力划分为五个层次: L1: 基于自身视角的表达:以自我表达和被动接续为主,实现“问一句、答一句”。 L2: 基于互动规律的表达:从被动回应走向主动表达,让对话更自然、连贯。 L3: 基于个体认知的沟通:理解个体的身份、意图与处境,实现因人而异的沟通。 L4: 基于群体认知的沟通:理解社会关系与角色差异,适应复杂的多人沟通场景。 L5: 基于深度关系的沟通:理解长期上下文与关系演变,形成更深层次的理解与思维默契,让沟通从理解当下走向理解一个人。 这五个层次展现的,不只是对话技术的逐级增强,更是 AI 与人之间关系的变化:从完成一轮问答,到理解一个人,再到理解人与人之间的关系,最终形成跨越时间与情境的深度沟通。 赵斌指出,对话式 AI 正在从早期被动接续的交互,向更主动、更自然的全双工对话发展,并开始尝试理解人的个性、处境、情绪与关系。面向未来,AI 还需要突破复杂社会场景下的角色分工与沟通秩序,进一步理解个人长期积累的上下文。这也是对话 AGI 的重要发展方向:AI 不仅能听懂一句话,还能结合完整语境理解一个人的真实意图,并作出恰当回应。 Real-Time AI Infra:支撑对话 AGI 的关键基础设施 对话能力的持续进化,也对底层技术提出了更高要求。 赵斌在演讲中提到,过去一年,OpenAI 等公司对 WebRTC 技术的深入采用,推动实时互动技术在对话式 AI 领域获得更广泛的关注和应用。随着 AI 从单轮问答走向持续交互, 实时互动基础设施 正在成为连接模型、智能体运行框架与用户的重要技术支撑。 与传统 AI 应用相比,对话场景对延迟、稳定性和双向交互有着更严格的要求。AI 需要一边接收用户输入,一边理解上下文、组织回应,必要时还要随时应对打断,并持续调用工具、推进任务。任何环节出现明显延迟,都可能破坏对话的自然性,甚至影响任务能否完成。 为支撑这些需求,赵斌介绍了面向实时智能交互的基础设施方向:通过全球实时传输网络、分布式云边端联合推理、实时编排与全双工交互能力,让模型和 Agent 能够在真实场景中持续协同。声网对话式 AI 引擎也以全双工交互为核心,连接模型、Agent 运行框架与用户,支撑稳定、同步的实时对话体验。 与此同时,雷峰网了解到:声网持续面向开发者完善对话式 AI 开发工具与开发套件,结合 SDK、Skills、CLI 工具及 Recipes 等能力,帮助开发者更高效地构建具备完整逻辑与执行能力的 Agent。 从客服、教育到 AI 陪伴与智能穿戴,赵斌认为,对话式 AI 正在进入更多真实场景。AI 能否真正创造价值,不只取决于模型是否“会说话”,还取决于它能否理解需求、自然沟通,并持续完成任务。实时互动技术将在这一过程中发挥越来越重要的作用。 随后,英伟达首席架构师、AOMedia 视频编解码工作组联合主席 Andrey Norkin 带来了关于 AV2 视频编解码技术的演讲。 圆桌对话:个人智能体,会成为下一代个人入口吗? 在由声网联合创始人 Tony Wang 主持的第一场圆桌中,互动媒体产品经理、科技博主 Eugene Wei,科技自媒体人、播客《乱翻书》主理人潘乱,以及 AIoT 硬件创业者、端侧 AI 自媒体主理人华建新,围绕“个人智能体:从新工具到新入口?”展开讨论。 从手机、眼镜、耳机到更多随身设备,个人智能体正在重新引发行业对下一代人机交互入口的思考。潘乱认为,个人智能体可能带来一场范式变革:AI 产品的价值正在从争夺用户注意力,转向帮助用户更高效地完成任务。未来的个人智能体不仅要响应明确指令,还应主动承担任务,帮助用户处理那些目标明确、却不值得投入大量时间的事务。 对于下一代个人硬件,华建新提出,未来的入口未必由某一种设备独占,眼镜、耳机及其他能够感知环境、执行
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