Voker 是面向 AI 智能体时代的分析平台，旨在帮助团队监控和改进在生产环境中运行的 AI 智能体。
用途 Voker 解决的核心问题是：仅扫描 trace 无法判断智能体是否有帮助、是否准确或是否遇到瓶颈，团队往往要等到客户投诉或流失率飙升时才发现问题。Voker 将 AI 智能体的交互转化为结构化分析，让产品经理、分析师和业务团队无需提交工单、无需等待工程资源，就能自助获得可理解的洞察。
主要能力
- 追踪 AI 智能体对用户说的话，识别知识缺口，检测异常，并衡量随时间推移的改进。
- 将智能体指标与业务结果关联：通过把对话数据与已收集的用户数据相关联，连接智能体表现与转化、留存或收入。
- 自动分类用户目标：从自然对话中识别用户想要什么。
- 检测摩擦：在用户未获得所需结果时提前发现，避免其演变为流失。
- 识别解决：判断智能体是否解决了用户意图，并衡量每次交互的成功率。
- 团队自助洞察：产品、分析和业务团队可直接获取所需洞察，不再形成工程瓶颈。
使用方式 Voker 提供轻量级集成，只需几行代码即可开始获取洞察，无需改动基础设施。平台支持任何 LLM 框架或模型，并对 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 提供无缝集成。平台强调无供应商锁定，数据归用户所有。用户可免费开始，并随智能体规模增长而扩展，还可邀请整个团队加入。
适用场景 Voker 面向构建一流智能体产品的团队，覆盖智能体旅程的各个阶段：正在试验将智能体加入产品的团队可从第一天起捕获分析数据；已发布智能体但使用量仍有限的团队；智能体已成为产品体验核心、用户经常依赖的团队；以及智能体大规模运行、可靠性、优化和治理至关重要的团队。
限制 资料中未提供具体的价格、套餐细节、技术架构、支持的语言或部署方式等信息；部分功能的具体实现机制和集成步骤的详细文档暂未提供。
