1）模型优化：参与优化原生语音多模态大模型，通过改进Speech Tokenizer和文本-语音的对齐机制等措施，提升模型对语音中包含的语义以及声学信息的实时理解与处理能力，增强其对用户情绪的精准识别
2）交互设计：设计高效、自然的全双工交互机制，确保 Agent 与用户之间的交流流畅且符合日常沟通习惯，提高交互的实时性与稳定性
3）情商塑造：运用先进技术手段，赋予 Agent 高情商特质，使其能够根据用户情绪做出恰当、暖心且富有智慧的回应，提升用户情感体验
4）数据构建：收集、整理、合成与情感陪伴相关的语音对话数据，为模型训练与优化提供高质量的数据支持，推动模型性能持续提升