Ringg 的 AI 智能体借助 OpenAI 解决多达 65% 的客户来电

C4rohan/Lampline

这是一个开源、可自托管的语音电话智能体（voice agent）项目，可在本机或自有服务器上用一条命令构建、测试和运行，并用 AI 来电者测试每次改动。无 API 密钥时可免费运行，自带密钥时每通电话成本约 0.02–0.17 美元；支持从 Dialogflow CX 和 CX Agent Studio 导入智能体。话题标签涉及 agents-as-code、呼叫中心、IVR、SIP、语音识别与合成、pipecat 等。

用 Gemini 3.5 Transcribe 实现智能转写

Intelligent transcription with Gemini 3.5 Transcribe

介绍语音转文本模型 Gemini 3.5 Transcribe，称其能直接将原始音频转换为准确、经整理和格式化的文本，并处理背景噪声、专业术语和口语冗余。文中提到该模型已在 Gemini 应用、Android（如 Rambler 功能）和 macOS 版 Gemini 应用中应用，开发者可在 Google AI Studio 的 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 中使用。

模型路由很简单，直到它不再简单

Model Routing Is Simple. Until It Isn’t.

IBM Research 作者撰写的企业类文章，发布于 2026 年 7 月 15 日，讨论在智能体系统中构建模型路由的复杂性。作者指出多数路由系统把模型选择当作分类问题，但在实际构建中它更像系统优化问题；文中以在 AppWorld 测试集 417 个任务上用同一 CodeAct 智能体运行的结果为例，说明缓存等因素会使按标价的成本比较失效。

如何构建 AI 代码审查智能体——Daksh Gupta，Greptile

How to Build an AI Code Review Agent - Daksh Gupta, Greptile

这是 Greptile 联合创始人 Daksh Gupta 的演讲，介绍该公司对想要自建代码审查智能体的公司的建议。他从沙箱加 webhook 的简单方案讲起，说明该方案会漏掉缺陷、每个 PR 花费 3 至 25 美元并产生大量细枝末节的挑刺，随后逐项介绍改进方法：更聚焦的提示词、历史事故 PR 数据集、模型反转（用 GPT 审查 Claude 写的代码反之亦然，可多发现约 10% 的缺陷）、代码库上下文与持续更新的 wiki、在沙箱中借助 computer use 自主测试，以及把多数子任务交给更便宜的模型。视频带有章节时间戳。

如何构建能跨网页工作的金融智能体——Jay Sahnan 与 Arik Bird，Browserbase

How to Build Financial Agents That Work Across the Web - Jay Sahnan & Arik Bird, Browserbase

Browserbase 的 Jay Sahnan 和 Arik Bird 介绍浏览器智能体如何访问位于登录和反爬机制之后、没有 API 的重要金融数据，并以三个案例说明：Ramp 大规模获取收据（节省逾 3 万人工小时）、Bill 用单一智能体在数千个不同供应商门户上完成付款、Stripe 自动化 KYC 核查。内容还包括 Browserbase 为在云端稳定运行而分叉 Chromium，以及 Stagehand 的 act、extract、observe 原语如何在网站变化时保持自动化不失效。