1年15倍增长,硅谷顶级VC投资2000万美金,这家来自欧洲的公司如何在拥挤的AI语音客服赛道杀出重围

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1年15倍增长,硅谷顶级VC投资2000万美金,这家来自欧洲的公司如何在拥挤的AI语音客服赛道杀出重围
6366点击    2025-07-06 16:14

你有没有想过,为什么打客服电话时还要按那么多数字键?为什么不能像跟真人对话一样,直接说出你的需求?这个困扰无数消费者的问题,正在被一家来自柏林的创业公司彻底解决。Synthflow AI 刚刚完成了 2000 万美元的 A 轮融资,由 Accel 领投,而他们的目标是让每一通客服电话都变成自然流畅的对话体验。如果需要Synthflow这轮融资BP的朋友,可以直接在后台回复关键词【Synthflow】获取。


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想象一下这样的场景:你需要办理车险理赔,拨通保险公司电话后,不再需要在复杂的语音菜单中按键选择,而是直接告诉 AI 客服你的需求。它会用自然的语调询问必要信息,理解你的情况,甚至在需要时无缝转接给人工客服,整个过程就像在和一个非常专业的真人交谈一样。这不是什么遥远的科幻场景,而是 Synthflow AI 目前正在为全球超过 1000 家企业客户提供的现实服务。


我深信,我们正站在语音交互技术的一个重要分水岭上。经过数十年缓慢发展后,语音 AI 技术终于到了可以大规模企业部署的临界点。这不仅仅是技术进步的问题,更是整个客户服务行业即将迎来的根本性变革。当我深入了解 Synthflow AI 的技术和商业模式后,我意识到他们代表的不只是一家成功的创业公司,而是整个行业转型的缩影。


为什么传统客服模式已经过时


让我们坦率地承认一个事实:传统的客服体验糟透了。无论是那些让人抓狂的语音菜单系统,还是漫长的等待时间,都让消费者感到沮丧。而对企业来说,维护庞大的客服团队需要巨额成本,培训新员工需要时间,还要应对高流失率带来的运营挑战。更要命的是,人工客服的服务质量很难标准化,同样的问题可能得到完全不同的答案。


我经常听到企业管理者抱怨客服成本过高但效果不佳的问题。美国客户服务市场规模高达 1590 亿美元,其中大部分被传统的呼叫中心和业务流程外包公司占据。这些公司面临着巨大的成本压力,需要雇佣大量员工来处理重复性询问,而员工的工作满意度往往很低,因为他们整天在回答相似的问题。同时,企业客户也在寻找更高效、更经济的解决方案,特别是那些能够提供 24 小时不间断服务的方案。


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传统客服模式的另一个问题是可扩展性有限。当业务增长或遇到高峰期时,企业很难快速增加客服人员。招聘、培训、管理这些环节都需要时间和资源。而且,不同时区的客户需求意味着企业要么需要全球化的客服团队,要么只能在特定时间提供服务。这些限制在数字化时代显得越来越不合时宜,客户期望的是即时、准确、个性化的服务体验。


我认为,正是这些痛点为 Synthflow AI 这样的公司创造了巨大的市场机会。根据预测,全球对话式 AI 市场将增长至近 1682 亿美元,这个增长主要由企业对自动化客服解决方案的迫切需求推动。而 Synthflow AI 的创新之处在于,他们不是简单地用 AI 替代人工客服,而是创造了一种全新的交互体验,让客户感觉像在和真人对话,同时享受 AI 带来的效率和一致性优势。


Synthflow AI 的技术突破


当我深入了解 Synthflow AI 的技术架构时,我被他们在语音 AI 领域取得的突破所震撼。最让我印象深刻的是他们实现了低于 400 毫秒的响应延迟,这接近人类大脑处理对话的速度。这听起来可能只是一个技术指标,但实际上这是让 AI 语音交互感觉自然的关键因素。当延迟过高时,对话就会变得断断续续,用户会明显感觉到这是在和机器交谈。


实现这种低延迟需要复杂的技术架构优化。Synthflow AI 的团队将语音转文本、文本转语音和大语言模型推理这三个核心组件进行了解耦,让它们能够并行处理,而不是串行等待。他们还采用了边缘计算和实时流式架构,确保在高并发情况下仍能保持稳定的响应速度。首席执行官 Hakob Astabatsyan 告诉我,他们目前每月处理超过 4000 万通电话,并保持 99.9% 的正常运行时间,这种规模的稳定性验证了他们技术架构的可靠性。


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但技术突破不仅仅体现在速度上。Synthflow AI 解决了语音 AI 领域的一个关键挑战:如何让 AI 在保持对话自然性的同时,避免"幻觉"或偏离预设目标。他们的方法很聪明,不是试图构建一个无所不能的通用 AI,而是专注于目标导向的对话。例如,如果一个 AI agent 被设计用来安排预约,它就不会回应与此无关的询问,比如"今天天气怎么样"或"讲个笑话吧"。这种专注性大大降低了出错的可能性,同时确保对话始终围绕业务目标进行。


我深入思考过为什么这种目标导向的设计如此重要。传统的通用聊天机器人试图回答任何问题,但这往往导致不可预测的结果,特别是在商业环境中。想象一下,如果一个银行的客服 AI 开始讨论政治话题或者给出不准确的投资建议,会造成多大的品牌风险。Synthflow AI 通过内置知识库和严格的边界控制,确保 AI agent 只在它擅长的领域内操作。这不仅提高了准确性,也让企业能够放心地部署这些系统。


更有趣的是,他们如何处理对话中的中断和复杂情况。在真实的客服场景中,客户经常会打断 AI、改变话题或者提出意外的请求。Synthflow AI 的系统能够优雅地处理这些情况,既不会因为被打断而崩溃,也不会固执地继续原来的话题。这种处理中断的能力需要复杂的对话状态管理和上下文理解,我认为这是他们技术实力的重要体现。


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我特别欣赏他们在自然对话方面的细节处理。Synthflow AI 的 agent 会在对话中加入微妙的人类语言习惯,比如适当的停顿、语气变化,甚至是一些填充词,让对话听起来更加自然。这些看似微不足道的细节,实际上是用户信任 AI agent 的关键因素。当用户感觉像在和真人对话时,他们更愿意提供必要的信息,也更容易接受 AI 的建议或安排。我曾经测试过一些早期的语音 AI 系统,它们听起来完全像机器人,用户很快就会失去耐心。


人机协作是 Synthflow AI 技术架构中另一个被低估但极其重要的方面。他们没有试图用 AI 完全替代人工客服,而是设计了一种智能的协作模式。AI agent 处理对话的初始阶段,收集客户信息、理解需求、执行标准操作,然后在需要时将完整的上下文信息传递给人工客服。这种"接力"模式让人工客服能够立即了解客户的情况,而不需要重新询问基本信息。我认为这种设计哲学体现了对人性的深刻理解:AI 擅长处理规则明确的重复性任务,而人类擅长处理复杂、情感化的情况。


从技术实现角度看,这种人机协作需要复杂的状态管理和数据传递机制。Synthflow AI 的系统需要实时记录对话历史、客户情绪、已完成的操作和待解决的问题,然后将这些信息以易于理解的方式传递给人工客服。这不是简单的聊天记录转发,而是智能化的信息整理和优先级排序。当人工客服接手时,他们能够立即看到客户的核心需求和当前状态,从而提供更有针对性的服务。


安全性和合规性是 Synthflow AI 技术架构的另一个重要方面。他们获得了 SOC 2、GDPR 认证,并为医疗客户提供 HIPAA 合规保障。这包括数据传输和存储加密、基于角色的访问控制、审计日志以及内置在通话流程中的同意框架。在处理敏感客户信息时,这些合规措施不是可选项,而是必需品,特别是在医疗、金融等受严格监管的行业。我注意到,许多语音 AI 公司都忽视了合规性问题,专注于炫酷的技术演示,但 Synthflow AI 从一开始就将合规性视为核心竞争力,这种前瞻性思维让他们在企业市场中获得了显著优势。


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无代码平台的颠覆性价值


让我感到兴奋的是 Synthflow AI 的无代码方法如何彻底民主化了语音 AI 技术。传统上,部署企业级语音 AI 需要专业的技术团队、大笔预算和长达六个月的部署周期。而 Synthflow AI 的平台让非技术用户能够通过浏览器界面,用拖拽的方式设计完整的通话流程,从问候语到后续跟进都能轻松配置。


我了解到,大多数 Synthflow AI 的客户能在两周内从零开始部署完整的语音 AI 解决方案,这为他们赢得了 G2 全球 AI agent 最快实施奖章。这种部署速度的提升不仅仅是效率问题,更是商业模式的根本改变。企业不再需要投入大量资源来实验语音 AI 技术,他们可以快速测试、迭代和优化,大大降低了技术采用的风险。


平台的易用性体现在每一个细节中。用户可以定义 AI agent 的语调、回退行为,以及与现有 CRM、日历系统的集成方式。Synthflow AI 提供了超过 200 种集成选项,包括 Salesforce、Twilio、HubSpot 等企业常用平台。这意味着企业不需要改变现有的工作流程,就能添加智能语音功能。后台的复杂技术——语音识别、语音合成、大语言模型处理、通话建立——都被 Synthflow AI 的平台自动处理,用户只需专注于设计客户体验。


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我认为这种无代码方法的真正价值在于,它让语音 AI 从后台研发项目转变为前线业务工具。销售团队、客服团队、运营团队都能直接参与 AI agent 的设计和优化,而不需要依赖 IT 部门。这种转变加速了创新周期,让企业能够更快地响应市场需求和客户反馈。


从商业角度看,这种方法也为 Synthflow AI 创造了差异化竞争优势。虽然市场上有很多语音 AI 公司,包括已经获得 2.85 亿美元融资的 Sierra 和获得超过 5000 万美元融资的 Bland AI,但 Synthflow AI 的无代码方法和快速部署能力让他们在竞争激烈的市场中脱颖而出。正如 Accel 的合伙人 Luca Bocchio 所说,他们被 Synthflow AI 团队从一开始就专注于企业级集成和合规性的做法所吸引。


从零到独角兽的创业历程


Synthflow AI 的创业故事让我深受启发,因为它完美展现了如何在竞争激烈的 AI 领域找到突破口并快速扩张。创始人 Hakob Astabatsyan、Albert Astabatsyan 和 Sassun Mirzakhan-Saky 并非语音 AI 领域的老手,他们最初只是在 2023 年初尝试用 OpenAI 的 ChatGPT API 构建无代码商业应用。这种从"玩票"开始的创业经历,我认为反映了当前 AI 创业的一个重要特点:机会往往藏在实验和探索中。


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让我印象深刻的是他们的转变过程。他们先做了一个文本对话机器人,然后尝试构建语音机器人,正是在这个过程中发现了语音 AI 的复杂性和机会。Hakob Astabatsyan 回忆说:"我们意识到,天哪,语音真的很复杂。要让 AI 像我们一样实时说话,保持 400 毫秒的延迟,处理中断,这是一个如此复杂的任务。我们爱上了这个问题,我们说,看,我们从现在开始只专注于语音机器人。"这种从困难中发现机会的思维方式,我认为是成功创业者的重要特质。


他们的执行速度令人钦佩。2023 年剩余时间全部用于产品构建,2024 年初发布第一版产品,年底推出企业级版本。这种快速迭代的能力在 AI 行业尤其重要,因为技术变化太快,窗口期往往很短。他们在一年内实现了 15 倍增长,从 0 增长到 300 万美元的年度经常性收入,获得了 1000 家客户,企业客户保留率超过 90%。这些数字背后反映的是产品与市场需求的高度契合。


我深入分析了他们快速增长的原因。除了技术优势,我认为更重要的是他们对市场时机的精准把握。2023 年正是 ChatGPT 引发 AI 热潮的时期,企业对 AI 技术的接受度和投资意愿都达到了前所未有的高度。但同时,大多数企业仍然不知道如何将 AI 技术应用到具体业务场景中。Synthflow AI 提供的无代码语音 AI 平台,正好解决了这个痛点,让企业能够快速、低风险地尝试 AI 技术。


更重要的是,他们从一开始就专注于企业级需求。许多 AI 创业公司喜欢从消费者市场开始,因为用户获取相对简单,但企业市场虽然门槛更高,一旦站稳脚跟就有更强的粘性和更高的价值。Synthflow AI 在产品设计时就考虑了企业客户最关心的问题:安全性、合规性、可扩展性、集成能力。这种 B2B 优先的策略让他们避开了消费者市场的激烈竞争,在更有价值的企业市场中建立了领先地位。


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我也注意到他们对客户反馈的重视程度。Hakob Astabatsyan 提到,随着月处理通话量从 100-200 万增长到 500 万,这种快速增长的业务量让 Synthflow 的产品越来越好,因为他们有了这种"速度优势"。这种基于大量真实使用场景的产品优化,是很多竞争对手难以复制的护城河。每个月数千万通电话的处理经验,让他们能够发现和解决各种边缘情况,不断提升产品的稳定性和用户体验。


从团队构建角度看,我认为他们的成功也得益于创始团队的互补性。Hakob 负责整体战略和 CEO 职责,Albert 担任 CPO 专注产品,Sassun 作为 CTO 负责技术架构。这种明确的分工让他们能够在各自领域内深耕,同时保持团队的协调一致。而且他们在融资策略上也很聪明,先通过种子轮验证产品市场契合度,然后在有了清晰增长轨迹后进行 A 轮融资,这种节奏把握展现了丰富的创业经验。


特别让我感兴趣的是他们如何看待竞争。面对 Sierra(获得 2.85 亿美元融资)和 Bland AI(获得超过 5000 万美元融资)等强大竞争对手,Hakob Astabatsyan 的态度很务实:"AI 发展如此之快,有时事情发生得比你预期的要快。但对我们来说,很清楚的是,我们处在一个后产品市场契合时代,我们知道我们的客户是谁,对我们的产品路线图有很清晰的想法,知道我们在未来三到五年想要达到的位置。"这种对自身定位的清晰认知,我认为是他们能够在激烈竞争中保持专注的重要原因。


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从更宏观的角度看,Synthflow AI 的成功证明了在 AI 时代,技术创新和商业模式创新同样重要。他们没有试图在底层模型上与 OpenAI 或 Google 竞争,而是专注于应用层的创新,通过无代码平台降低了 AI 技术的使用门槛。这种"站在巨人肩膀上"的策略,让他们能够快速构建产品并获得市场验证。我预测,未来会有更多 AI 创业公司采用类似策略,专注于特定垂直领域的应用创新,而不是通用技术的突破。


欧洲科技生态系统的独特优势


Synthflow AI 总部位于柏林,我认为这不是偶然选择,而是战略考量。欧洲,特别是德国的科技生态系统,在隐私保护、数据主权和 AI 伦理方面有着更严格的标准。Hakob Astabatsyan 在接受采访时提到,身处欧洲让他们从一开始就专注于隐私优先、合规导向的产品开发,这反而成为了他们的竞争优势。


欧洲客户对数据安全和隐私保护的高标准要求,迫使 Synthflow AI 构建了更加安全可靠的技术架构。当全球 AI 监管趋势收紧时,那些从设计阶段就考虑合规性的公司将具有明显优势。我观察到,越来越多的美国和亚洲企业也开始重视数据主权和 AI 伦理问题,这为欧洲的 AI 公司创造了全球化的机会。


柏林的人才环境也为 Synthflow AI 的发展提供了独特支持。这里汇聚了来自不同国家的技术人才,多元文化背景有助于产品的国际化发展。Synthflow AI 的语音 AI 支持 20 多种语言和多种地区方言,这种多语言能力在很大程度上得益于团队的多元化构成。而且,欧洲相对较低的人才成本让他们能够以更高的性价比构建技术团队。


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我注意到,Synthflow AI 现在计划在美国开设新办公室,这是一个明智的扩张策略。欧洲作为技术研发基地,美国作为市场拓展前沿,这种双重布局能够让他们同时享受两个市场的优势。美国市场对新技术的接受度更高,企业决策速度更快,这有助于加速产品迭代和市场验证。


从融资角度看,由 Accel 领投也说明了国际投资者对欧洲 AI 公司的信心。Accel 之前投资过 Slack、Spotify、UiPath 等知名企业,他们的参与不仅带来了资金,还提供了宝贵的全球化经验和网络资源。这种国际化的投资支持,有助于 Synthflow AI 在全球范围内与美国同行竞争。


语音 AI 的未来趋势


我深信,我们正处在语音交互技术大规模爆发的前夜。根据 MarketsAndMarkets 的预测,对话式 AI 市场将在 2031 年达到近 500 亿美元的规模。但我认为这个预测可能还是保守的,因为它没有充分考虑到技术进步速度和企业采用意愿的快速提升。


从技术发展趋势看,语音 AI 正在向更加自然、更加智能的方向发展。目前的 AI agent 主要处理结构化的业务流程,但随着大语言模型能力的提升,我们将看到能够处理更复杂、更开放对话的 AI agent。它们不仅能回答问题,还能主动发现客户需求,提供个性化建议,甚至进行情感支持。


我特别看好无代码和低代码 AI 编排的趋势。正如 Hakob Astabatsyan 所说,大家都在谈论 AI 模型,但真正的突破来自于让企业能够在无需编程的情况下部署和迭代 AI 解决方案。这种民主化趋势将大大加速 AI 技术的普及,让更多中小企业也能享受到 AI 带来的效率提升。


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行业应用方面,我预测医疗、教育、金融服务等传统行业将成为语音 AI 的主要增长点。这些行业通常有大量重复性的客户交互需求,同时对服务质量和合规性有很高要求。语音 AI 的 24/7 可用性、一致的服务质量和强大的合规能力,正好能够满足这些行业的特殊需求。


我也观察到一个有趣的趋势:AI agent 之间的协作将变得越来越常见。未来可能会出现一个 AI agent 生态系统,不同的 agent 专门处理特定任务,但能够无缝协作完成复杂的业务流程。比如,一个预约安排 agent 可能会与保险验证 agent 和支付处理 agent 协作,为客户提供端到端的服务体验。


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从商业模式角度看,我认为语音 AI 将推动整个客服行业从人力密集型向技术密集型转变。这不意味着人工客服会完全消失,而是他们的角色会发生变化,从处理日常询问转向处理复杂、情感化的高价值对话。Synthflow AI 提出的"接力"模式很有前瞻性:AI 处理对话的前半段,收集信息和处理常规请求,然后在需要时将完整的上下文传递给人工客服,让他们能够无缝接手处理复杂情况。


挑战与机遇并存


尽管前景光明,但我也看到语音 AI 行业面临的一些挑战。首先是技术层面的挑战。虽然当前的语音 AI 已经相当先进,但在处理复杂情感、理解文化差异、应对突发情况等方面仍有改进空间。AI 仍然可能出现理解错误或不恰当的回应,这在某些敏感场景中可能造成严重后果。


市场竞争是另一个重要挑战。语音 AI 领域正变得越来越拥挤,除了 Synthflow AI,还有 ElevenLabs、PolyAI、Sierra、Bland AI 等众多竞争者。每家公司都在争夺有限的企业客户和人才资源。在这种激烈竞争中,技术差异化和客户体验将成为决定胜负的关键因素。


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监管环境的不确定性也是一个考量因素。随着 AI 技术的快速发展,各国政府都在加紧制定相关法规。虽然 Synthflow AI 在合规方面起步较早,但未来监管要求的变化仍可能影响他们的业务模式和技术架构。好在他们身处欧洲这个监管相对完善的环境,已经积累了丰富的合规经验。


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但我认为机遇远大于挑战。首先,企业对自动化和效率提升的需求只会越来越强烈,特别是在成本压力和人才短缺的背景下。其次,消费者对 AI 技术的接受度正在快速提升,年轻一代用户甚至更喜欢与 AI 交互,因为它们响应更快、更准确、没有情绪波动。


从投资角度看,AI 领域仍然是资本市场的热点。虽然 Hakob Astabatsyan 提到 AI 初创公司的融资"绝对不容易",投资者的期望"非常非常高",但这也说明了市场对优质 AI 公司的渴求。Synthflow AI 能够在竞争激烈的环境中获得 Accel 领投的 2000 万美元融资,说明他们的技术和商业模式确实得到了认可。


我特别看好 Synthflow AI 的发展前景,因为他们找到了技术创新和商业需求的完美平衡点。他们不是为了技术而技术,而是真正解决了企业的实际痛点。随着技术的进一步成熟和市场教育的深入,我相信语音 AI 将成为企业客户服务的标准配置,而 Synthflow AI 有机会成为这个领域的领导者之一。


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最终,语音 AI 的成功不仅仅取决于技术的先进性,更取决于它能否真正提升人类的生活质量和工作效率。当客户不再需要在复杂的语音菜单中迷失,当企业能够以更低的成本提供更好的服务,当人工客服能够专注于更有意义的工作时,我们就知道这项技术的价值得到了真正的体现。而 Synthflow AI 正是在这个方向上积极探索的先驱者之一。


结尾


另外我还搞了一个顾问项目:


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我之前写过关于AI coding的文章:


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文章来自于微信公众号“深思圈”,作者是“Leo”。



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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
知识库

【开源免费】FASTGPT是基于LLM的知识库开源项目,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。整体功能和“Dify”“RAGFlow”项目类似。很多接入微信,飞书的AI项目都基于该项目二次开发。

项目地址:https://github.com/labring/FastGPT