Real-time Voice Interaction
以即時串流語音處理架構支援「邊說邊理解、可打斷、可接續」的對話節奏，讓互動更接近真人對話。
採用即時串流處理與延遲控管，縮短從開口到回應的等待時間，讓對話更流暢、更連續。
能即時偵測使用者插話並停止目前回覆，保留上下文後自然接續，減少必須等 AI 講完的等待感。
可自動辨識並切換多語言，並在吵雜環境下維持穩定辨識，讓面對不同國家用戶也能順暢互動。
Tool
Calling
將服務流程每一步驟轉為可執行工具，讓對話不只停在回覆，更能完成任務中的查詢、更新、觸發與狀態回寫。
將企業資料與流程封裝為可呼叫工具，並以結構化參數定義輸入輸出，讓 AI 執行查詢、更新與流程觸發時更準確一致。
AI 可在對話中判斷何時呼叫工具，取得結果後接續下一步，讓任務從單次回覆進一步推進到實際完成。
保留每次工具呼叫的輸入、回傳與錯誤紀錄，並支援重試、補問或轉人工承接，讓任務在真實場景中更穩定可換，保持上下文一致，讓互動不中斷。
Multimodal UX
不只處理語音，搭配介面承接重點與下一步，讓對話、畫面與操作彼此協作，使任務推進更自然、更順暢。
以可視化重點畫面承接語音對話結果，幫助使用者快速理解 AI 回應重點與下一步判斷，降低僅靠語音互動的理解成本。
以結構化元件收斂輸入，並由 AI 依情境生成合適介面，讓未定義的互動需求也能靈活承接。
可在語音、文字、地圖、圖片與影像等媒介間自然切換，保持上下文一致，讓互動不中斷。
Multi-model Orchestration以任務編排機制拆解可執行步驟，並依需求在多模型間協作與調度，兼顧品質、成本與延遲，讓結果更穩定可控。
將任務拆解、排序並分派給不同專長能力協作完成，再彙整為一致的可交付結果。
針對關鍵步驟設置品質檢核點，並保留決策與執行紀錄，便於追溯及後續優化。
依任務步驟與需求動態選用模型，平衡品質、成本與延遲，避免單一模型硬撐所有情境。
