Neues Framework bewertet Qualität von Voice‑AI‑Testplattformen
Mit der rasanten Verbreitung von Voice‑AI‑Agenten wächst die Nachfrage nach verlässlichen Testmethoden. Bisher fehlt jedoch ein systematischer Ansatz, um die Effektivität von internen Tools oder externen Plattformen objektiv zu prüfen. Das neue arXiv‑Paper (ID 2511.04133v1) schließt diese Lücke, indem es ein human‑zentriertes Benchmarking‑Framework vorstellt.
