【TechCrunch 2026年1月16日讯】AI语音代理赛道再迎实力玩家。1月14日，专注于语音代理开发的初创公司VoiceRun宣布完成550万美元种子轮融资，由Flybridge Capital领投。该公司由Nicholas Leonard（CEO）与Derek Caneja（CTO）联合创立，核心产品是一套“代码优先”的语音代理开发平台，旨在为企业开发者提供兼具灵活性与规模化能力的解决方案——既规避了无代码工具“质量低、定制难”的短板，又降低了专业工具“开发周期长、门槛高”的成本，试图打造语音代理领域的“标准化工厂”，推动行业从“零散定制”走向“规模化生产”。
一、产品定位：卡在“无代码”与“专业工具”中间，用代码解锁语音代理灵活性
当前AI语音代理开发市场存在明显断层：无代码工具虽能快速出demo，却受限于可视化界面，难以满足复杂场景需求；专业工具虽支持深度定制，却需投入大量时间与资源。VoiceRun的核心突破，在于以“代码”为桥梁，填补这一市场空白。
1. 代码驱动：解决可视化工具的“定制天花板”
与Bland、ReTell AI等无代码平台依赖“拖拽流程图+输入提示词”的模式不同，VoiceRun允许开发者直接通过代码定义语音代理的行为逻辑，核心优势体现在三方面：
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方言与个性化语音适配：若需开发支持闽南语、粤语等方言的客服代理，无需等待平台更新功能，开发者可通过代码调用第三方语音引擎（如阿里云达摩院、MiniMax Speech 2.6），快速实现多语种切换；
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复杂业务逻辑落地：针对需要“情绪识别+智能分流”的场景（如广西交通一卡通的客服需求），开发者可通过代码编写情绪判断规则，当AI检测到用户语气焦躁时，自动触发人工转接，而无代码工具往往只能实现固定流程；
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长尾需求覆盖：从“通话录音自动标记关键信息”到“根据用户历史对话调整应答风格”，无数个性化需求难以被可视化界面覆盖，但通过代码可轻松实现。正如Leonard所言：“代码能支持的长尾场景，比可视化工具预设的功能多上百万种。”
2. 全生命周期工具链：从开发到部署“一键闭环”
除了代码灵活性，VoiceRun还整合了开发者全流程所需的工具，大幅缩短开发周期：
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A/B测试功能：支持同时上线多个语音代理版本（如不同应答话术、不同语音音色），自动统计接通率、问题解决率等数据，帮助开发者筛选最优方案；
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即时部署能力：代码编写完成后，点击“部署”即可同步至企业现有通信系统（如电话客服平台、智能音箱），无需对接第三方服务器；
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数据与逻辑归属权保障：企业可保留业务逻辑代码与用户交互数据的所有权，避免无代码平台“数据存于第三方、难以迁移”的风险，尤其契合金融、政务等对数据安全敏感的行业。
二、融资与市场：550万美元瞄准企业级需求，差异化竞争破局
此次550万美元种子轮融资，将主要用于两方面：一是优化平台的语音交互底层技术（如提升ASR语音识别准确率、TTS语音合成自然度）；二是拓展企业客户，重点覆盖客服、餐饮、公共服务等场景。
1. 目标客户：从餐饮Tech到政企服务，解决“语音自动化低效”痛点
VoiceRun当前的核心客户是需要规模化语音代理的企业，典型案例包括：
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餐饮科技公司：与某连锁餐饮Tech企业合作，开发“AI电话 concierge”，用户拨打订餐电话时，AI可自主完成“预约时间确认、菜品推荐、地址核对”全流程，替代传统人工接线员，目前已实现85%的独立处理率；
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政企服务场景：参考Voicefox在恩施文旅的应用模式（AI独立处理90%景区咨询），VoiceRun计划为政务、交通等领域提供定制化方案，通过代码适配行业知识库，提升AI应答精准度。
2. 市场竞争：避开“低质快建”与“高成本定制”，抢占中间地带
当前语音代理赛道玩家可分为两类，而VoiceRun通过差异化定位找到生存空间：
| 玩家类型 | 代表企业 | 优势 | 劣势 | VoiceRun差异化策略 |
|---|---|---|---|---|
| 无代码工具 | Bland、ReTell AI | 开发快、门槛低 | 功能有限，难适配复杂场景 | 用代码解锁定制化，保留一键部署便捷性 |
| 专业工具 | LiveKt、Pipecat | 控制力强，支持深度开发 | 周期长、需专业开发团队 | 提供全球语音基础设施，降低开发成本 |
Leonard强调：“我们不做‘快速demo生成器’，也不做‘只为巨头服务的定制工具’，而是给企业开发者一个‘既能自己掌控逻辑，又不用从零搭架构’的平台。”
三、行业痛点与愿景：从“人工依赖”到“语音代理普及”，需先建“工厂”
VoiceRun的创立，源于两位创始人对行业痛点的深刻洞察：当前语音自动化仍未摆脱“低效”标签，而问题根源在于“缺乏规模化生产优质语音代理的能力”。
1. 行业现状：75%用户偏好人工，语音自动化“脆而无效”
根据Five9 2025年的调研数据，75%的用户在客服场景中仍优先选择人工，核心原因是语音代理“脆而无效”——要么无法理解复杂问题，要么应答机械、缺乏灵活性。即便部分企业采购了语音代理（如某公司花300万采购的系统），实际可用功能也不到宣传的60%，导致“人工兜底”成为常态，未能真正降低成本。
此外，语音代理的“声音自然度”也成为体验瓶颈。正如极客公园指出的：“让AI开口像人，最难的不是智能，是嗓音。”当前多数语音代理的TTS合成音仍有机械感，而VoiceRun计划通过接入MiniMax Speech 2.6等先进语音引擎，提升音色自然度，解决“用户一听是AI就挂电话”的问题。
2. 愿景：打造“语音代理工厂”，复刻Model T的普及路径
Leonard用“汽车工业”类比语音代理的未来：“Model T出现前已有好车，但直到流水线出现，汽车才真正普及。现在也有好的语音代理，但只有建起‘工厂’，才能让它们走进每个企业。”
VoiceRun的“工厂”逻辑，本质是通过“标准化基础设施+个性化代码定制”，实现语音代理的规模化生产：企业无需重复投入底层技术研发，只需专注于业务逻辑代码，即可快速上线高质量语音代理。未来，随着平台接入更多方言引擎、情绪识别模型，甚至支持多模态交互（如语音+文字同步应答），有望推动语音代理从“客服工具”升级为“全场景交互入口”。
四、挑战与未来：技术优化与生态建设双轮驱动
尽管差异化优势明显，VoiceRun仍面临两大挑战：一是提升底层语音技术的自主可控性，当前ASR、TTS依赖第三方引擎，未来需逐步自研以降低成本；二是教育市场，部分企业开发者习惯无代码工具，需通过案例证明“代码驱动”的效率优势。
对此，Leonard表示：“我们会先从‘语音自动化痛点最突出’的行业切入，用实际效果说服客户——当企业发现AI电话客服的独立处理率从50%提升到85%，自然会认可代码驱动的价值。”
结语：语音代理赛道，从“拼功能”到“拼工厂”
VoiceRun的融资与产品定位，折射出AI语音代理赛道的趋势变化：早期玩家比拼“谁能先做出能用的语音代理”，而现在的竞争核心是“谁能规模化做出优质的语音代理”。550万美元种子轮融资只是起点，随着企业对“降本增效”的需求加剧，以及语音技术的持续优化，能提供“灵活定制+高效部署”的平台，或将成为行业的“基础设施提供者”。
目前，VoiceRun已开放企业版试用，开发者可通过官网申请接入，未来计划推出“行业模板库”（如客服、订餐、政务咨询的基础代码模板），进一步降低开发门槛。正如Leonard所说：“我们的目标不是做最好的语音代理，而是做让每个企业都能做出好语音代理的工具。”
