北京
在VoiceForBharat挑战的10天里，我构建了一个名为Saksham的会话式语音代理。它帮助印度学习者通过自然对话练习阅读、口语和提问——不需要打字，只需要说话。对于识字有限或更习惯用语音表达的人群而言，这大大降低了学习门槛。 Saksham的后端基于Murf Falcon（语速快、带印度口音的TTS）和LiveKit Agents，实现实时语音交互。它的核心能力包括：记忆功能（能记住回头客和上下文）、内置工具（如获取测验题目）、主动外呼（可主动拨打用户电话）、人工升级（必要时转接给真人辅导老师），以及专家转接（比如数学问题会交给专门的Math Bot处理）。 在印度这样多语言混用的国家，Hinglish（印地语和英语混合）是常态而非例外。Saksham特别针对这种代码混合语言进行了优化：使用Murf Falcon的印度语音，同时调整提示词以理解Hinglish表达。例如，用户可以说“Mujhe English grammar mein help chahiye”（我需要英语语法方面的帮助），Saksham便会用类似的方式回应，引导用户或提出测验问题。 正如我在第二天演示中所说：“Saksham的设计初衷是通过自然对话，帮助用户提高阅读、口语和沟通技巧，从而支持学习与识字。”简单来说，学习的可及性应当属于每一个人。 从一个简单的语音原型出发，Saksham逐步演进成今天这个具备完整对话链路的系统。开发过程中最棘手的挑战包括：如何让TTS发音更自然、如何管理多轮对话的上下文、以及如何在不同网络条件下保持低延迟。我通过组合实时音频流、事件驱动架构和模块化工具调用解决了这些问题。 如果你也想构建自己的语音代理，这篇文章会带你梳理完整步骤：从环境配置、Agent框架选择，到提示词设计和测试策略。文末还附有代码片段、系统架构图，以及一段可以直接使用的LinkedIn帖子草稿，方便你分享自己的经验。 Saksham证明了：当技术让人可以用声音而不是键盘交流，学习就不再是少数人的特权。在印度这样语言多样的国度，一个会说“本地话”的AI助手，或许就是打开教育公平大门的那把钥匙。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
