软件处理对话的方式已经演变。我们正在构建第三代自动化基础设施。
用户流被强行塞进僵化的盒子里。“销售请按 1”或“填写表单”。编码每种场景都很复杂，用户体验令人沮丧。
LLM 引入了智能，但没有边界。它们产生幻觉、泄露数据，并且在业务逻辑上不可信。
我们利用 AI 的动态力量，但通过确定性门控引导它。AI 思考，系统执行。
一个统一的基础设施层，实时处理感知、认知、逻辑和安全。
CRM、数据库、日历
一个界面编排逻辑、配置智能并调试对话。无需切换上下文。
一个大脑，多具躯体。跨电话、WebRTC 和应用编排对话。
不要让 AI 产生业务规则幻觉。在对话中嵌入严格的 If/Else 逻辑门和循环。
英语、阿拉伯语、中文等的并行逻辑上下文。
在与 LLM 隔离的“洁净室”中收集敏感数据。
是对话，不是对讲机。区分停顿、反馈（“嗯哼”）和真正的打断。
针对您技术栈的原生集成。
具有语义缓存的多区域边缘架构
我们不锁定供应商。在几秒钟内连接您首选的 LLM、语音提供商和业务工具。
"Iqra AI 诞生于对 'Badal'——改变的信念，植根于 伊斯兰 的价值观。我们的使命是通过用明天的技术赋能领导者，并与他们紧密同行改变之旅，来建立领导者。"
我们相信关键基础设施应该是透明的。审计我们的安全性，在您自己的服务器上托管，或为核心做贡献。
不要只使用平台——出售它。我们的白标能力允许代理商重新命名整个界面并以定制价格管理客户。
app.youragency.com) 您的代理是核心智能。路由层是连接该智能与世界的桥梁。只需构建一次逻辑，即可随处部署。
Iqra AI 运行在 BYOC (自带运营商) 架构上。我们提供为您的号码提供动力的引擎。通过直接处理 SIP 信令，我们提供标准运营商无法提供的功能：
完全绕过电话网络。直接部署到 Web 或移动应用，解锁 高清音频 (44.1kHz) 并消除每分钟运营商费用。
浏览器/应用语音的超低延迟。
服务器流的稳健回退。
在计算贷款利率时，创造力是一种负担。动作流 (Action Flows) 将严格的、基于代码的可靠性引入流动的对话 AI 世界。
标准 AI 代理依赖 LLM 处理一切。您可能会提示：“询问 ID，检查数据库，读取余额。”但 LLM 是概率性的。它们会跳过步骤、产生幻觉数字或分心。
风险：对于企业运营（银行、医疗），99% 的准确率就是失败。您需要 100% 遵守业务规则。
动作流是直接嵌入在您的对话脚本中的“小程序”。当 AI 检测到关键意图时，它停止“思考”并将控制权移交给逻辑引擎。
LLM 停止生成 Token。零幻觉风险。
引擎运行严格的 If/Else 逻辑、循环和 API 调用。
结果（而非原始数据）被交还给 AI 以自然地讲述。
翻译层丢失了语言的灵魂。Iqra AI 使用并行上下文架构以确保您的代理用正确的语法、语调和文化细微差别说话。
大多数平台使用廉价管道：翻译用户音频 -> 英语处理 -> 翻译 AI 响应 -> 说话。
这造成了双重延迟并丢失意义。英语 AI 不知道“Assalamu Alaykum”是正式的而“Ahlan”是随意的。它像处理数学一样处理语言，剥离了文化。
Iqra AI 允许您在单个代理内为每种语言定义不同的“大脑”。流逻辑（例如“预约”）是共享的，但内容层是唯一的。
告诉英语 AI 要“专业”，告诉阿拉伯语 AI 要“热情好客”。
对英语使用 Deepgram（快速），但自动切换到 Azure Speech（最佳方言）用于阿拉伯语。
标准 AI 代理“始终在听”。这是一场安全噩梦。安全会话在物理隔离的环境中收集敏感数据，确保对 LLM 零暴露。
当用户向标准 AI 说出信用卡号时，数据以纯文本形式穿越多个服务器：STT 提供商 -> 云 LLM (OpenAI) -> 日志。
当脚本到达敏感步骤（例如“收集付款”）时，系统触发安全会话。
与 LLM 的连接被物理切断。AI 停止“听”。
确定性引擎通过 DTMF (键盘) 或语音收集输入。
数据到达时，立即在内存中被掩盖 (****)。
如果 AI 看不到卡号，它如何处理付款？
引用变量。 AI 看到变量名 var.cc_number 及其状态 Collected。它不能读取值。当 AI 调用 Stripe 工具时，系统在后台传递解密后的值。AI 获得 Success/Fail 结果，从未接触原始数据。
标准 Voice AI 依靠沉默来知道何时说话，导致尴尬的打断。Iqra AI 使用语义智能来理解上下文、停顿和反馈。
传统系统使用 VAD（语音活动检测）。它遵循一个愚蠢的规则：“如果沉默 > 500ms，开始说话。”
问题：人类停下来思考。
“我的邮箱是... john... dot... doe...”
传统机器人在“john”之后打断，因为有停顿。结果：用户受挫。
Iqra AI 提供多种策略来检测轮次结束，平衡速度与上下文。
适合简单的“是/否”问题。
确保用户完成了完整的句子结构。
分析意义。理解 “我正在找一个...” 是不完整的，即使有 3 秒的停顿。
“这句话有意义了吗？”
当用户说“对”、“好的”或“嗯”时，系统检测到同意。它短暂降低音量但继续说话。感觉很自然。
当用户说“等等”、“不”或“稍等”，系统检测到语义打断。它立即停止音频并聆听。
不要浪费时间编写原始 HTTP 请求或调试 JSON 有效负载。FlowApps 是托管的、智能的集成，瞬间赋予您的代理“双手”。
虽然我们的 自定义工具 引擎强大到可以连接任何东西，但从头构建健壮的集成是昂贵的。
解决方案： FlowApps 是由平台维护的原生插件。您将它们拖到画布上，通过集成进行身份验证，它们即可工作。
标准 Webhooks 是“哑”的——它们只是文本框。FlowApps 是“智能”的。它们根据您选择的工具更改脚本构建器界面。
FlowApp 不是粘贴 calendar_id，而是连接到您的帐户并渲染您实际日历的下拉列表。
节点确切知道需要什么数据（例如电子邮件、日期），并验证您的脚本配置在您部署之前。
社区建设比任何单一公司都快。
FlowApps 建立在“代码优先，模式支持”架构上。您可以编写自己的 .NET/C# 插件，定义 UI 模式，并将它们贡献回我们的开源核心。
延迟扼杀对话。2 秒的延迟会打破沉浸感。Iqra AI 通过多区域架构、同地协作和语义缓存来对抗物理学。
如果您的用户在伦敦，服务器在纽约，LLM 在加利福尼亚，音频包每轮要跨越大西洋四次。这增加了约 400ms 的不可避免的滞后。
解决方案： Iqra AI 允许您在特定地理位置（例如 EU-Central）启动处理节点。我们在伦敦摄取电话，在法兰克福处理，并将数据保留在大陆上。
低延迟需要对齐整个堆栈。不要将美国语音提供商与欧洲 LLM 混合。
为中东部署？使用 Azure OpenAI（阿联酋北部）+ Azure Speech（阿联酋北部）。保持数据路径本地化。
最快的请求是你没有发出的请求。
如果用户问一个常见问题（“你们的营业时间是？”），我们立即从边缘缓存提供预生成的音频。这完全跳过了昂贵的 STT -> LLM -> TTS 往返。