飞稻 AI 是由造父科技提供的实时语音角色扮演与企业定制方案，重点解决真实电话沟通中响应速度、上下文理解、角色稳定性和通话审计等问题。它不把角色、人设和流程全部交给几段 Prompt，而是将状态机、规则、Harness、Judge 和经验库组合成控制系统，让 AI 在电话的节奏、情绪、拒绝、打断和结束判断中保持更明确的阶段与目标。产品可以从销售电话样例开始，也可以迁移到客服、面试、教育、医疗、政企窗口和招聘考核等行业流程，并按项目需要扩展到网页、小程序、App、后台或企业内部系统。
核心功能
实时电话语音沟通
飞稻围绕 ASR、LLM、TTS 的实时语音链路优化响应速度，使 AI 能在电话节奏中快速接话、追问和确认。它重点处理用户说完后的快速回应和通话中的上下文理解，展示的技术 Demo 包含 ASR、LLM、TTS、实时字幕和低延迟响应。官网将电话视为语音、节奏、情绪、拒绝和挂断都更具体的真实压力场景。
电话状态与流程管理
系统支持通话中、等待、打断、沉默、挂断、嘟嘟音和实时字幕等电话状态，让交互不只是文本聊天。状态机负责控制电话阶段和分支，规则层约束角色边界与挂断动作，业务流程中的目标动作、异常分支和评分标准也可以整理成可执行规则。这样可以把一通电话拆成可控制、可测试的流程。
可控的 AI 角色系统
飞稻通过 Harness、规则、难度、人设、Judge 和经验库共同控制角色，不把稳定性押在提示词上。Prompt 主要负责表达风格，Harness 控制阶段和目标，Judge 判断对话是否合理，经验库则沉淀真实测试中的优化线索。角色搭建时可以设计人设、语气、知识边界、记忆策略和拒绝规则，使 AI 角色符合具体业务语境。
大模型与语音服务接入
方案可按客户环境接入不同模型、语音服务和企业知识库，并保留替换模型与成本优化空间。官网将电话音频、ASR、场景控制加 LLM、TTS 和快速回应列为完整链路，支持根据项目需要接入语音通话或文本对话。具体接入方式会依据客户业务流程和项目需要确定。
通话审计与复盘后台
系统提供历史记录、人工反馈、质量审计、命中信号、优化候选和团队测试数据沉淀。通话结束后可以分析整段对话的合理性，输出问题、命中点和优化候选，并持续优化场景库、经验库和评估标准。演示中还展示了对“陌电来源顾虑”等信号的触发判断，用于观察角色是否保持了电话场景中的谨慎和时间压力。
多端交付与行业扩展
客户可以先制作电话 Demo，再按业务需要扩展到小程序、App、后台和私有化集成。官网列出的交付入口包括网页、小程序、App、API 和企业内部入口，也可以接入实时语音、文本对话或企业内部系统。已有场景覆盖销售与招商、客服与质检、教育与培训、医疗与健康、政企与窗口、招聘与考核等方向。
使用方式
项目通常从梳理业务场景开始，整理角色类型、目标动作、异常分支和评分标准，再搭建角色并接入所需交互。官网支持网页、小程序、移动端 App、实时语音、文本对话和企业内部系统，也提供测试后台、历史记录、反馈、审计与优化能力。页面未说明是否需要注册，也未说明用户是否需要自备模型 Key；模型、语音服务和企业知识库可按客户环境接入。
适用人群与场景
销售和招商团队可以用它进行陌电、顾虑处理、价格谈判、邀约到店和渠道招商训练；客服与质检团队可以模拟投诉安抚、售后跟进、工单升级和服务流程考核。教育培训场景可用于老师沟通、学生陪练、家校沟通和技能考试模拟；医疗、政企窗口与招聘团队则可用于问诊沟通、患者宣教、政策解释、突发情绪处理、结构化面试和压力追问等流程演练。
注意事项
飞稻强调角色扮演需要状态、规则、审计和经验库共同控制，单靠 Prompt 可能出现角色被用户话术带偏、阶段和结束动作不可控、整通电话失真以及出错后难以定位的问题。官网将其定位为可组合的定制方案，具体模型、语音服务、入口形态和后台范围需要根据客户业务流程与项目需要接入和交付。
