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cs.SD cs.AI cs.CL · 2608.10716 · 2026-08-11

DuplexWorld: Can voice agents help you get through the day?

Aryan Vijay Bhosale, Harshit Rajgarhia, Akhil Pothanapalli, Asif Shaik, Abhishek Mukherji, Dinesh Manocha
TL;DR:首个把全双工语音 agent 的 三个能力支柱同框评测的基准:agentic(任务完成)、conversational(turn-taking/对话动力学)、naturalness(自然度),从不合成复合分。六个"日常世界"× 156 场景 × 5 个商业 S2S 系统 × 3,825 次对话,结论锋利:最好的系统 Pass@1 仅 0.490;对话能力与任务能力分离——能优雅占据话语权的系统可能什么都没完成;声学质量几乎不携带能力信息。
6
世界
11
对话类型
156
场景
3,825
对话

🎯 问题

S2S 语音 agent 已进入企业客户服务与消费者日常陪伴,但现有基准无法在"真正重要的轴"上整体评估语音 agent——它们被塑造成"对数据库的 agentic 工具调用测试"。两个结构性缺陷:(1) 没有充分覆盖日常琐事引入的多样化对话;(2) 从不测试 agent 在超越数据库操作的任务上能否忠实协助。此外,此前评测(τ-Voice、EVA-Bench、Full-Duplex-Bench)分散在不同支柱上,没有一套统一 harness 同时测任务、对话、自然度三个维度。

🔬 方法

DuplexWorld 基准:六个世界(banking / insurance / travel / healthcare / logistics / pathfinding),每个世界都耦合实时全双工语音可验证任务——"正确性由世界状态而非对话记录决定"。一个 episode 在有限 tick 内把 agent 与模拟用户配对,agent 只感知音频与工具返回、只输出音频与工具调用,终态对照场景预置的 gold state 评分。
设计要点:
· 11 种对话类型 × 156 场景(144 个带评分),350+ 小时对话
· 12 指标套件,三支柱各成体系,不合成复合分(每个层次一个字,见 Appendix A)
· 企业世界:记录只通过 agent 的工具调用推进;Pathfinding:世界只通过 walker 的物理动作推进,agent 只能用语言影响——"tick t 规划的话语落地到 t+k 时可能已错"
· 治理条款语料从 system prompt 中扣留,"何时该查证"本身在被测

评测 harness

tick 制模拟(200ms tick,借鉴 τ-Voice + EVA-Bench),模型延迟不移动事件位置,工具结果下一 tick 送达。用户模拟器 gpt-5.6-luna 写话术;realistic 通道上决策模型 claude-haiku-4.5 以固定节奏回答"该不该打断 / 该不该 backchannel"——turn-taking 控制完全在用户侧,agent 从不知道任何阈值。5 个商业系统(Grok Voice Think Fast 1.0 / GPT-Realtime-2.1 / GPT-Realtime-2.1-mini / Gemini-3.1-Flash-Live / Nova 2 Sonic)× 双通道(clean / realistic,G.711 μ-law 8kHz 电话编码),统一 n=5 重复。

📊 结果

三支柱同框:最好系统也留大量空间
Agentic:Grok Voice Think Fast 1.0 领先(Pass@1 0.490,GS 0.779)→ GPT-Realtime-2.1 0.433 → Gemini 0.398 → mini 0.188 → Nova 2 Sonic 0.011。Conversational:GPT-Realtime-2.1 turn-taking 最好(0.653 pooled)。Naturalness:五系统全部挤在 DNSMOS 3.13–3.40。
发现 1 — 分数取决于世界与对话类型,而非系统
同一系统 Pass@1 从 Banking 0.200 到 Travel 0.674——两个世界只差主题。世界本身决定能力水平。
发现 2 — 对话能力与 agentic 能力分离(关键)
Nova 2 Sonic 是全集最刺眼的解耦:不错的 turn-taking(0.566)+ 每个世界最好的选择性(0.960–0.995),agentic 却接近零。一个系统可以优雅地占据话语权却什么都没完成;只按对话动力学排榜会把最没能力的系统排到顶部。
发现 3 — 声学质量几乎不携带能力信息
五系统 DNSMOS 差距不到 0.27,但 MOS 领先者与落后者的任务完成差 2.3×。靠听感做部署决策会选错系统;只有 faithfulness(FAI,按内容而非声音判断)还追踪奖励。
发现 4 — 电话信道识别是第一阶瓶颈
凭据(credential)误听率:GPT-Realtime-2.1 10.4% 最好,Grok 14.4%,Gemini 15.5%,mini 20.2%,Nova 33.3%——pooled 约 6 个口头凭据错 1 个(17.1%)。识别而非推理给身份验证设了下限。
失败模式 — 过度用力 vs 用力不足
企业世界:engaged 系统在 50–83% 对话中超过理想工作负载(over-effort 1.7–3.0,Travel 最大——该世界最正确的答案是什么都不做);disengaged 系统在 58–95% 对话中用力不足。under-effort 份额是全套最稳的失败预测器,作者建议每个完成分旁边都报它。
explore–exploit:探索最多的系统到达最少
Pathfinding 本质是个 MDP(路口=状态,机动=动作)。探索份额:Gemini 16.2% / Grok 22.7% vs mini 40.3% / Realtime 43.4% / Nova 51.2%。在本语料中 trade-off 完全偏向 exploitation:最低探索者到达率最高,最高探索者从未到达。
可靠性衰减快
Pass³ 约为 Pass@1 的一半(两大领先者),mini 只有三分之一;没有系统能稳定地 5 次中 1 次通过任何场景。

💡 与 Duplex 方向的关联

这是全双工语音 agent 首次把 agentic / conversational / naturalness 三支柱同框评测,对你关注的维度都有直接数据:
· turn-taking 是独立度量(最好 0.653)——最好的商业系统也远非完美,且 turn-taking 好的系统(Nova 0.566)任务完成可能极差。这为 duplex 架构"交互层与推理层解耦"提供了评测级证据:两条能力线必须分开评估和优化。
· 200ms tick + 用户侧打断/backchannel 决策模型——评测粒度与 DuplexOmni 的 480ms 时间片可对照,turn-taking 质量在这里是可量化指标而非定性描述。
· 12 指标分列、无复合分——避免"单一分数掩盖能力分离",方法论值得借鉴。
· "tick t 规划的话语落地时可能已错"(Pathfinding 异步性)——正是全双工里"交互时变世界"的核心建模难题。

📝 原文摘要

▶ 原文摘要 Abstract
Speech-to-speech (S2S) voice agents are increasingly being incorporated into enterprise for customer care and as daily companions for consumers owing to the ease of the conversational modality over text. However, existing benchmarks fail to holistically evaluate voice agents along axes that really matter and are shaped as tests of agentic tool calling against a database. We believe they fail to adequately account for the diversity of conversational dialogue that mundane activities introduce and further, never test how faithfully an agent can assist on tasks that move beyond database manipulation. To tackle this DuplexWorld introduces six worlds where voice agents are especially useful: banking, insurance, travel, healthcare and logistics, and Pathfinding. Agents are evaluated on eleven different types of conversations across 156 scenarios (350+ hours of conversation), each testing conversational and analytical capability to varying degrees. Through extensive evaluation comprising agentic, conversational and speech-naturalness metrics, we show that even the best voice agents leave substantial room for improvement on all 3 axes (Pass@1: 0.490, turn-taking: 0.653, DNSMOS: 3.378). We perform extensive analysis on agentic v conversational performance, world- and conversation type-wise performance, failure modes exploring the explore v exploit lens for Pathfinding conversations and voice agent reliability over all six worlds.
Deep Read · 2026-08-12高松灯 / 用户指定精读
DuplexVoice AgentS2SBenchmarkTurn-TakingFull-Duplex