2026 年 3 月，语音 AI 领域迎来一个值得关注的技术信号：AWS 与 ElevenLabs 在同一个月内相继宣布支持 WebRTC 协议。这一时间上的高度吻合，折射出行业对实时语音交互底层架构的共同判断：传统 WebSocket 方案已难以满足下一代语音 AI 对低延迟、高自然度的核心诉求。
WebRTC：久经验证的实时通信基础
WebRTC（Web Real-Time Communication）是浏览器端实时通信的核心技术标准，FaceTime、Zoom等主流视频会议产品均以此为底层支撑。其在音频处理领域的核心优势在于：经过数十亿次视频通话验证的回声消除与降噪算法，以及基于 UDP 协议的低延迟传输机制。
相较之下，传统 WebSocket 基于TCP协议，在可靠性上具备优势，但在实时语音场景中，其固有的传输延迟会造成明显的对话停顿感，这正是语音 AI 体验的核心痛点所在。
行业玩家的同步布局
ElevenLabs 将旗下 11.ai 产品整体迁移至 WebRTC 架构后，官方表示客户端 SDK 性能与对话质量均获得”显著提升”[1]。这一表述背后，是从”可用”到”好用”的体验跃迁。
AWS 方面，Amazon Bedrock AgentCore Runtime 同步引入WebRTC支持，官方给出的理由直接指向核心需求：实现低延迟双向流媒体传输，使语音代理在浏览器与移动应用端能够进行更自然的对话交互[2]。
时间往前，OpenAI Realtime API 在 2024 年 12 月开始正式支持 WebRTC。另外如 LiveKit，他们本身就是做 WebRTC 基础设施的，其语音 AI 解决方案自然也是基于 RTC。还有 Pipecat，一个开源的语音 AI 框架，同时支持 WebSocket 和 WebRTC。
这些厂商相继做出相同的技术选择，表明 RTC 技术被各大语音 AI 平台采纳的节奏已加快。
ZEGO：从 RTC 到 AI Agent 的系统级演进
在这一行业趋势中，即构科技（ZEGO）的实时互动 AI Agent方案值得重点关注。与AWS、ElevenLabs将 WebRTC 作为新增能力引入不同，ZEGO 从产品设计之初便将 RTC（实时音视频）作为AI Agent的底层基础设施，而非附加模块。
与开源 WebRTC 不同，ZEGO RTC 基于自研音视频引擎，在实时性、流畅性、稳定性、弱网表现、性能消耗等方面显著优于 WebRTC。
这些差异源于 ZEGO 在实时音视频领域多年的技术积累。其实时互动 AI Agent 在架构层面具备以下核心特点：
一体化系统架构：将RTC、AI大模型、TTS（文本转语音）、STT（语音转文本）整合于一个 SDK 中，开发者无需自行处理各模块间的集成与调试，通过 SDK 即可完成接入。
流式预处理机制：区别于传统”等待用户说完再处理”的串行模式，ZEGO采用边接收边分析的实时预处理策略，在用户表达过程中即启动前置处理，从而大幅压缩端到端响应时延。实时语音通话能力实现全球低至 1s 的延迟。
专为智能体打造的AI音频处理能力：自研实时音频处理算法(AI 降噪、AI 人声检测、AI 回声消除)，可有效消除背景噪音、回声及设备电流干扰，同时保留用户声音的完整性与自然度。
个性化接入：不到10行代码，即可将智能体加入IM、实时语音通话、数字人实时通话中。可灵活选择大语言模型及文本转语音等插件：火山方舟（豆包）、MiniMax、火山引擎、阿里云、阶跃星辰等国内外多厂商支持，且可支持开源模型。
已验证的商业落地场景
ZEGO 实时互动 AI Agent 已在AI陪伴、在线教育、智能客服等多个对实时性要求较高的垂直领域完成商业化落地。
在 AI 硬件场景中，为心智未来的智能音响添加一个高智商、高情商的陪伴式语音助手，不止能更聪明的理解用户执行任务，也能一起聊天、听新闻、查天气等。
在线教育场景中，教育机构将其应用于虚拟助教系统，打造大班课 AI 数字人伴学互动，支持学生在课程中随时发起语音提问，助教不仅能够实时作答，还可根据学生的反馈动态调整回应策略。
行业判断：竞争重心从”功能性”转向”体验性”
一个完整的语音对话链路涉及多个环节：麦克风采集、降噪处理、网络传输、语音转文本、大模型推理、文本转语音、回传播放。每个环节的延迟叠加，即便每处仅有100ms，累计也将超过700ms——这在语音交互中会产生明显的断裂感，直接影响用户留存。
当前，主流大语言模型在语义理解与生成能力上已达到较高水准，模型能力本身不再是语音 AI 体验的主要瓶颈。制约用户体验的核心问题，已从”模型够不够聪明”转移至”系统够不够流畅”。
AWS 与 ElevenLabs 的 WebRTC 布局，解决的是传输层的延迟问题；ZEGO 实时互动 AI Agent 的系统级整合，则在更完整的链路上对延迟进行了协同优化。两者共同指向同一个方向：语音 AI 的下一阶段竞争，将以系统流畅度为核心维度展开。
2026年，有望成为语音AI从”功能可用”迈向”体验成熟”的关键转折年。
参考资料：
[1]ElevenLabs Conversational AI WebRTC支持：https://elevenlabs.io/blog/conversational-ai-webrtc
[2]Amazon Bedrock WebRTC支持：https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/03/amazon-bedrock-webrtc/
扩展阅读：《打造 AI 语音对话智能体：为什么 RTC 至关重要？》
原创文章，作者：ZEGO即构科技，如若转载，请注明出处：https://market-blogs.zego.im/reports-info/3337/
