这些服务包括 GrubHub、OpenTable、Ticketmaster、Yelp、Thumbtack、Vagaro、Fodor's、Tripadvisor、亚马逊、Whole Foods Market、Uber、Spotify、Apple Music、Pandora、Netflix、Disney+、Hulu、Max，以及飞利浦 Hue 和 Roborock 等公司的智能家居设备等等。
除了 API 集成外，新架构还允许大型语言模型 (LLM) 连续串接多个 API 调用。这一功能充分利用了 LLM 在自由对话方面的天然优势，通过处理多方面的请求，使 Alexa 变得更加有用。其结果是更自然、更直观的体验，类似于与现实生活中的个人助理进行交互。例如，请求在喜欢的餐厅预订午餐并与朋友分享计划，Alexa+ 不仅会提示预订，还会向指定联系人发送短信。
开发系统是为了提供准确、实时的信息。LLM 面临的一个挑战是其不可预测性；它们可能会对相同的问题给出不同的答案，甚至产生幻觉。虽然这在休闲聊天场景中是可以接受的，但在控制家用设备或提供新闻更新时就不太理想了。为了解决这个问题，我们实施了新的系统，帮助 Alexa+ 在回答客户问题时使用接地技术。
与领先的新闻来源合作，包括美联社、路透社、《华盛顿邮报》、《时代》周刊、《福布斯》、《商业内幕》、Politico、《今日美国》以及其他 200 多个媒体，增强了 Alexa+ 提供准确、实时新闻和信息的能力。这种方法不断丰富 Alexa+ 的知识库，确保其永不停止学习。
为了满足对速度和准确性的期望，我们使用亚马逊 Bedrock（包括 Amazon Nova 和 Anthropic Claude）的先进模型建立了一个复杂的路由系统。该系统可即时将每个客户请求与任务的最佳模型相匹配，从而平衡所有要求，实现快速、引人入胜的对话体验。
Markelitics 着重介绍了 Alexa 的个性是如何得到保持的。从一开始，Alexa 就被设计为聪明、体贴、富有同情心、包容和幽默。新架构中的每个模型都经过了优化，以反映这种个性，确保客户体验的连续性。此外，Alexa+ 还能记住用户的偏好，如喜欢的音乐艺术家、感兴趣的书籍或不喜欢的食物，从而提供个性化体验。通过识别常见模式、偶尔确认偏好和回忆特定信息，Alexa+ 可以为每个人量身定制响应，从而长期提升体验。
此外还添加了 Agentic 功能，以扩展 Alexa+ 的功能。由于不是每家公司都有强大的外部应用程序接口，这项功能让 Alexa+ 能够像人一样浏览数字世界。客户可以要求 Alexa+ 完成在线任务，Alexa+ 可以通过直接与开发人员的网站交互来执行这些任务。这一创新为客户如何通过 Alexa+ 与数字世界互动开辟了新的可能性。
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