Conversations 会话回看：实时转录与问题定位

为什么会话回看重要

智能体上线后，你需要持续监控它在真实客户对话里的表现。问题不会自动暴露——某个话题匹配不上、某个 Flow 步骤卡住、某个语音参数导致客户听不懂，这些都只有在回看真实对话时才能发现。

Conversations 面板是做这件事的核心工具。

能看到什么

每通会话的完整转录包括：

• 逐行对话记录：用户和智能体交替说话，每行一个时间戳
• ASR 转写原文：用户语音被转成的文字（你可以对比转写和实际说了什么，判断 ASR 有没有误识别）
• 话题匹配结果：每轮对话触发了哪个话题、匹配分数多少
• Flow 步骤轨迹：如果对话走了 Flow，显示每个步骤的进入条件、实体提取结果、Edge 路由走向
• 工具 / 函数调用：Python 转场函数、外部 API 调用的参数和返回值
• 通话元数据：通话时长、是否有转接、客户号码来源、情绪标记（如果开了情绪检测）

相当于每通电话的完整黑匣子——出了问题随时可以翻出来看。

筛选和搜索

Conversations 面板支持丰富的筛选条件：

典型使用场景

场景一：话题匹配不上

你怀疑"退款"相关的问题匹配不上。在 Conversations 里搜关键词 "refund"，找到几通客户问退款的对话，看 RAG 匹配到了什么话题——结果发现匹配到了 "return policy" 而不是专门的退款话题。那就是示例问题覆盖不够，加上 "退款"、"refund"、"退费" 等问法。

场景二：Flow 卡住

Flow 里 Step 3 到 Step 4 跳不过去。在 Conversations 里找到走这个 Flow 的对话，看 Step 3 的实体提取结果——哦，用户说的是"下周六 3 点"，ASR 把"3 点"识别成了"san dian"（中文发音），实体提取器没识别成 Time。那就是 ASR Biasing 的问题。

场景三：客户投诉情绪高

用情绪评分筛选找高分对话，看对话里发生了什么——智能体试图处理一个超出 Flow 范围的问题，用户越说越急。那就是 Flow 需要加边界条件，触发转接人工的逻辑。

和 Agent Builder 的协作

在 Conversations 面板里找到问题后，可以直接把这段对话拖进 Agent Builder，告诉它"看看这通电话里智能体为什么处理得不好，帮我修"。Agent Builder 会分析对话、定位问题、生成修复计划、Apply 到新 Branch——整个优化循环非常短。