技術簡介

結合大型語言模型(LLM)與多代理對話控制引擎，打造全天候的個人化教學助理與虛擬客戶訓練環境。透過互動學習、情境模擬對練、課程問答與情緒偵測等功能，有效提升教學互動性與訓練成效，適用於企業內訓、業務銷售、客服演練與教育訓練等場景

技術特色

• 教學對練控制引擎
  -透過管理多代理對話流程，執行互動教學與模擬任務，提供課程編排、腳本框架與角色模擬功能，支援低延遲雙向語音互動與任務導向對話生成。
  -可依據專業知識編寫教材，快速建立虛擬客戶、學員角色與訓練場景。  

• 多模組支援互動式學習
  -以LLM驅動之AI代理框架，建構互動教學、模擬對練、評量回饋、課程問答與情緒偵測等核心模組。
  -整合提示工程與知識庫檢索，提升生成準確度與上下文一致性。

• 雲地混合部署彈性高
  -可選擇SaaS服務、本地部署或技術轉移模式，依需求擴充運算資源，具備模型彈性擴充與即時升級能力。

技術規格

系統核心為大型語言模型（LLM）與互動式對話控制技術，用於扮演教學AI的大腦，能依據情境模擬講師、客戶或助教角色，協助使用者進行訓練與複習。其目標非取代業務人員，而是提升其應對能力與專業知識

• 系統互動模式與性能
  -雙向語音互動能力，可整合不同TTS與ASR服務；在延遲控制方面，AI 回應時間維持在3至6秒之間，適用於即時模擬訓練情境；依實際部署資源彈性擴充支撐高併發能力(Concurrency)，可支援規模化培訓(上百人同時線上學習) 。

• AI模型選擇與部署模式
  -系統支援多元模型部署方式，雲端模型如 GPT-4o 或 4 mini 提供高擴充性與即時回應能力，適合即時互動需求，並依 token 使用量計費；開源模型如 LLaMA 或 Gemma 可在本地GPU設備上部署，適用於對資料敏感性要求高的場域。亦可採混合式部署架構：即時對話透過雲端處理，非即時任務交由地端執行，以平衡成本與效能。整體部署方式可彈性選擇 SaaS、On-Premise 或自主技術轉移。

• 資安防護設計
  -系統設有基礎資安防護機制與AI專屬防護策略，防範Prompt Injection、濫用行為等AI風險。

應用範圍

• 用於需要對員工進行結構化人際互動訓練，例如教授特定話術、應對不同情境的溝通技巧，並能將這些經驗數位化的領域，通常是以業務員為核心的行業(應用領域)，如：金融保險、直銷、零售、照護等。
• 系統的核心價值在於提供一個可重複進行的虛擬對練環境，克服傳統訓練模式的痛點。

聯絡窗口

聯絡人：陳婉瑜/巨量資訊科技與應用推廣部(C300)
電話：+886-3-5912218
Email：Michelle.Chen@itri.org.tw
https://www.itri.org.tw/
工研院資訊與通訊研究所