在AI智能体上花费足够多的时间，你就会开始注意到一些小问题。这里沉默一秒，那里从CRM中缓慢拉取数据，突然间整个交互就感觉有点不同步。理论上，一切看起来都很好。但在实际使用中，延迟会破坏体验。
一些公司将其视为大型模型和分布式系统的局限性而接受。但Zentegrio没有。对他们来说，延迟不仅仅是一个技术怪癖。它会扰乱工作流程，减慢客户交互速度，并使智能体显得不可靠。如果客户在电话上等待，或者员工正试图推进任务，几秒钟的时间可能感觉要长得多。
他们的解决方案来自于重新思考智能体在工作流中如何推理和行动，而不是试图从API调用中节省几毫秒。
延迟通常是由几个小问题叠加引起的：
对于客服AI代理而言，这些延迟尤为明显。对话过程中的停顿会让系统听起来缺乏自信。在工作流管理中，延迟会迫使人们重新进行手动操作，这就违背了自动化的初衷。
AI语音代理使这一问题更加突出。语音交互速度很快，任何间隙都会让人感觉代理失去了对话的线索。一个可用的语音代理必须几乎像人一样快速地做出响应 。
这就是Zentegrio着手要达到的标准。
Zentegrio并未尝试通过小的优化来解决延迟问题。他们改变了代理的运行方式。
大多数系统首先收集所有所需信息，然后再决定要做什么。Zentegrio代理更早开始准备行动。它们在其余上下文仍在形成的过程中就获取数据、打开相关文档或检查可用性。因为基础工作已经完成，所以感觉速度更快。
许多语音AI代理会将每个决策都反馈给模型。Zentegrio将较简单的推理步骤卸载到轻量级本地逻辑中。模型处理复杂部分，代理自行处理其余部分。等待减少意味着延迟降低。
典型的代理会分别与每个系统通信，如CRM、日历、工单系统、电子邮件等。Zentegrio构建了单一协调层，可高效处理这些连接，缓存可缓存内容，并快速返回结构化数据。代理不再需要等待多个工具。
这是他们方法的突出之处。当代理听到请求的开头时，Zentegrio的系统会预测后续步骤。如果调用者说“我想查询我的订单”，代理已在：
当语句说完时，工作已在进行中。
如果系统运行缓慢或暂时无响应，智能体不会冻结。它会切换到备用行为：总结已知信息、确认意图或执行不依赖缺失数据的操作。交互过程永远不会陷入停滞。
对于使用AI智能体进行客户服务的公司而言，差异显而易见。对话感觉更自然。客户不会遇到尴尬的停顿。智能体能够顺利地进行分类和升级处理。
在工作流管理中，延迟比在客户服务中更具破坏性。如果智能体需要几秒钟来更新任务或获取文档，人们就会失去信任并转而使用手动操作。Zentegrio的系统使流程持续运转，这正是自动化应有的效果。
语音AI智能体的优势只有在响应快速且稳定时才会显现。Zentegrio的架构使延迟几乎不可察觉。
大多数供应商专注于模型质量。Zentegrio 专注于工作在组织中的实际流转方式。AI代理本应像助手一样工作。助手不能在任务中途停滞。
通过重新组织行动的规划、执行和恢复方式，Zentegrio消除了阻碍许多AI部署的摩擦。他们的代理更像是与团队并行运行的同事，而不是等待明确指令的工具。
对于那些希望语音自动化不显得机械，或内部代理能保持运营流畅而不造成瓶颈的公司，Zentegrio的方法解决了该领域一个最大且最被低估的问题：延迟。
