本文探讨了语音智能体的架构，包括语音转文本（STT）、大语言模型（LLM）和文本转语音（TTS）三个阶段。引入音频后，延迟和上下文处理变得复杂。级联模型适合大多数生产环境，而端到端模型在自然对话中更具竞争力。流式传输技术可减少延迟，提升对话自然性。设计中需考虑语音活动检测和话轮管理等技术挑战，以改善用户体验。

语音智能体中的记忆问题比文本智能体更复杂，因其对延迟的严格要求。有效的记忆架构需在快速响应中处理会话事实、用户画像和历史信息。设计时需考虑记忆的写入时机、内容和检索方式，通过异步写入和预加载确保快速响应，同时在闲时进行记忆巩固，以提升后续对话质量。