手机智能体真正的瓶颈不在于模型，而在于对话中的轮流交互。

我一直在调整 LLM 提示词和 TTS 音色！通话听起来还是不太对劲。后来，我没有再盯着转录文本，而是仔细看了实际音频中的时间节奏。问题不在于说了什么，而在于智能体什么时候开始说话。VAD 一检测到停顿，智能体就会过早插话。人类会结合语气和呼吸来判断；电话智能体却只能看到静音。我试着缩短话语结束判定的等待窗口，想让反应更利落！结果反而更糟。来电者在句子中间稍作停顿，就会不停地被打断。我把窗口加长，智能体又显得迟钝、机械，像是根本没在听。真正有帮助的改进，是把 STT 置信度和中间转录结果作为另一种判断信号，而不是只看静音持续了多久。如果中间转录结果以一个后面还有话的连词结尾，智能体就会多等一会儿。即使停顿看起来已经长到足以回应，它也会先忍住。如果分句在语法上看起来已经完整，它就可以更早接话。这根本不是模型的问题！就算换上更强的模型，打断的情况还是会发生。大家执着于优化的延迟，比如 WebSocket 往返耗时、从 STT 到 TTS 的处理链路，其重要性都不及这一个决策点。我很好奇，其他基于 Twilio 或 LiveKit 搭建系统的人，有没有找到更简洁的启发式判断方法；我试过的一切都像是在一个补丁上再叠一个补丁。说实话，感觉这个问题还没解决；而且这一块根本没人写。