VoiceRun获得550万美元融资,用于开发其语音代理工厂平台。

尼古拉斯·伦纳德和德里克·卡内贾着手开发人工智能语音助手,但很快发现许多现有解决方案都存在常见的设计缺陷。
部分助手采用无代码工具构建,虽能快速部署却常导致质量欠佳;另一些则由企业耗费数月开发专用工具,且资源消耗巨大。"开发者和企业需要更优解,"伦纳德向TechCrunch解释道,并指出他们共同坚信软件的未来将由"编码助手实现编码、验证与优化"。
"这两点洞见结合历史经验,促使我们创建VoiceRun,"公司CEO Leonard表示。Caneja担任CTO职务。
去年他们推出VoiceRun平台,支持开发者和编码助手部署及扩展语音代理。当前多数低代码平台依赖可视化流程图构建语音代理,用户需通过框图映射对话流程并输入提示语来定义代理行为。Leonard指出这种方式难以管理。
VoiceRun则允许用户直接通过代码编程语音代理的行为,提供更高的灵活性和控制力。"代码是编程代理的母语,"Leonard强调,"它们在代码环境中的运行表现远优于可视化界面。"
可视化界面还存在配置选项受限的问题。例如,若可视化工具不支持特定方言功能,创建能说方言的语音代理将面临挑战。
"但在代码中实现却极其简单,"他补充道,"用户可能需要的无数特定功能,视觉构建器根本无法支持。"
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旧金山 | 2026年10月13-15日 立即加入候补名单 除了支持编码代理,VoiceRun还支持A/B测试和一键即时部署。
该平台面向企业级开发者,协助企业将人工智能融入客户服务或推出语音产品。Leonard举例说明了与餐饮科技公司合作开发人工智能电话礼宾服务以管理餐位预订的案例。
本周三,该公司宣布完成由Flybridge Capital领投的550万美元种子轮融资。
人工智能代理领域竞争激烈,去年该领域初创企业融资总额达数十亿美元。Leonard将VoiceRun定位于市场两极之间:既区别于Bland和Retell AI这类用于快速演示的无代码语音构建工具,也区别于LiveKit和Pipecat这类追求极致控制的复杂开发者工具。
"我们提供全球语音基础设施和评估驱动的生命周期管理,同时客户完全拥有其业务逻辑代码和数据,"他解释道,"我们的核心差异化在于实现端到端编码代理开发的闭环。我们设想开发者监督编码代理编写代码、运行测试、部署系统并提出改进方案。"
Leonard期望VoiceRun能助力打造更可靠的语音代理,从而改善公众对自动化语音的认知。当前客户常在人工接听时"如释重负","因为语音自动化技术至今仍存在脆弱且低效的问题"。
Five9去年调查显示,75%受访者仍偏好人工客服。莱昂纳德致力于改变这种认知,他指出"人工客服存在语言障碍、让客户感到被评判等局限"。
"T型车问世前已有优秀汽车,但直到流水线出现汽车才普及,"伦纳德总结道,"如今优秀语音助手已存在,但唯有建立语音助手工厂才能实现普及。VoiceRun正是这样的工厂。"
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VoiceRun则允许用户直接通过代码编程语音代理的行为,提供更高的灵活性和控制力。"代码是编程代理的母语,"Leonard强调,"它们在代码环境中的运行表现远优于可视化界面。"
可视化界面还存在配置选项受限的问题。例如,若可视化工具不支持特定方言功能,创建能说方言的语音代理将面临挑战。
"但在代码中实现却极其简单,"他补充道,"用户可能需要的无数特定功能,视觉构建器根本无法支持。"
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"我们提供全球语音基础设施和评估驱动的生命周期管理,同时客户完全拥有其业务逻辑代码和数据,"他解释道,"我们的核心差异化在于实现端到端编码代理开发的闭环。我们设想开发者监督编码代理编写代码、运行测试、部署系统并提出改进方案。"
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