Plato Research Dialogue Systemを使用すると、エキスパートと非エキスパートの両方が、会話型AIエージェントを迅速に構築、トレーニング、および展開できます。Plato Research Dialogue Systemは、さまざまな環境で会話型AIエージェントを作成、トレーニング、および評価するために使用できる柔軟なフレームワークです。音声、テキスト、または対話行為による相互作用をサポートし、各会話型エージェントは、データ、人間のユーザー、または他の会話型エージェント（マルチエージェント設定）と対話できます。すべてのエージェントのすべてのコンポーネントは、オンラインまたはオフラインで個別にトレーニングできます。プラトンは、プラトンのインターフェイスが順守されている限り、事実上すべての既存モデルを簡単にラップできます。...プラトン研究対話システムの仕組み概念的には、会話型エージェントは、入力として受け取った情報（「今日の天気は？」など）を処理し、適切な出力（「風が強いが寒すぎない」）を生成するためにさまざまな手順を実行する必要があります。標準アーキテクチャの主要コンポーネントに対応する主な手順は次のとおりです。音声認識（音声をテキストに転写する）言語理解（そのテキストから意味を抽出する）状態追跡（これまでに行われたことや行われたことに関する情報を集約する）API呼び出し（データベースの検索、APIのクエリなど）対話ポリシー（エージェントの応答の抽象的な意味の生成）言語生成（抽象的な意味のテキストへの変換）音声合成（テキストの音声への変換）プラトンはモジュール式で柔軟に設計されていますできるだけ;従来型およびカスタムの会話型AIアーキテクチャをサポートし、重要なことに、潜在的に異なる役割を持つ複数のエージェントが互いに対話し、同時にトレーニングし、分散問題を解決できるマルチパーティインタラクションを可能にします。