Sustav dijaloga za istraživanje Platona omogućava stručnjacima i nestručnim stručnjacima brzu izgradnju, obuku i uporabu konverzacijskih AI agenata.Platonov istraživački sustav dijaloga je fleksibilan okvir koji se može koristiti za stvaranje, obuku i procjenu konverzacijskih AI agenata u različitim okruženjima.Podržava interakcije putem govora, teksta ili dijaloških postupaka, a svaki razgovorni agent može komunicirati s podacima, ljudskim korisnicima ili drugim razgovornim agentima (u okruženju s više agentima).Svaka komponenta svakog agenta može se trenirati neovisno on-line ili izvan mreže, a Platon pruža jednostavan način omotavanja gotovo bilo kojeg postojećeg modela, pod uvjetom da se pridržava Platonovog sučelja .... Kako funkcionira Platonov istraživački dijaloški sustav?Konceptualno, razgovorni agent mora proći kroz različite korake da bi obrađivao informacije koje prima kao ulaz (npr. "Kakvo je vrijeme danas?") I stvorio odgovarajući izlaz ("Vjetrovito, ali ne previše hladno.").Primarni koraci koji odgovaraju glavnim komponentama standardne arhitekture su: Prepoznavanje govora (prepisivanje govora u tekst) Razumijevanje jezika (izdvajanje značenja iz tog teksta) Praćenje stanja (skupne informacije o onome što je do sada rečeno i učinjeno) APIpoziv (pretraživanje baze podataka, upit API-ja, itd.) dijaloška politika (generiranje apstraktnog značenja odgovora agenta) generiranje jezika (pretvaranje apstraktnog značenja u tekst) sinteza govora (pretvaranje teksta u govor) Platon je dizajniran tako da bude modularan i fleksibilankoliko je moguće;Podržava tradicionalne, kao i prilagođene konverzacijske AI arhitekture, i što je važno, omogućava interakcije s više strana u kojima više agenata, potencijalno s različitim ulogama, mogu međusobno komunicirati, istodobno trenirati i rješavati distribuirane probleme.