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AI 记录员进了每场会议，难的却是打声招呼

2026 年 8 月 5 日

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WIRED 记者里斯·罗杰斯（Reece Rogers）与语音输入工具 Wispr Flow 的首席执行官塔奈·科塔里（Tanay Kothari）通话时，屏幕角落里，这家公司刚发布的 Notetaker 正在实时逐字记录两人的对话——连听话时下意识发出的「嗯哼」都没落下。

「今年是会议录音和会议记录工具之年。」科塔里如此描述当下的行业状态。至少在硅谷，这句话很难反驳。据罗杰斯观察，如今大多数科技投资人和行业人士在见面谈事情时，都默认对话会被人工智能录音或转写，有时甚至没有经过明确同意。目前流行的选择是 Granola AI，Otter AI 等工具同样有不少用户。在这个节点上，一家以语音听写起家的公司把产品线延伸到会议场景，时机合理。

从听写工具到会议助手

Wispr Flow 此前只有一款产品：把说话时零散、含混的表达整理成「在任何应用里都清晰、规整的文字」。公司曾在今年 3 月表示，其用户规模正以每月 40% 的速度增长。

新推出的 Notetaker 直接内置在 Wispr Flow 中，出现在应用左侧栏。它会连接用户的日历，在任何一场会议中旁听，会后用生成式人工智能总结对话，并接入一个聊天式工具，供用户就上下文继续追问。

科塔里对这款产品的定位有一段直白的说明：「没人会去读会议记录，但每个人都会依据它行动。逐字稿生成摘要，摘要生成后续邮件，会议纪要发给缺席的人。你已经习惯了先粗看一遍笔记再决定信不信它，因为有时名字会写错，或者待办事项被派给了错的人。」换句话说，逐字稿本身的价值有限，能否准确抽出关键信息、决策和待办，才是更多用户真正需要的。

会议开始前，Notetaker 会从用户的笔记和网络上收集相关信息做背景简报，每一条都附上来源链接；它也会从日历和已连接的应用（例如 Slack）中获取上下文。会议进行中，它提供实时逐字稿，方便随时回看刚才说了什么。会议结束后，它会带着更多上下文重新处理整段录音，据称能提升最终逐字稿的质量，以及由此生成的摘要、决策、关键日期和待办事项的准确度。

会后，用户可以就自己完整的会议历史提问，答案会链接到相关内容被讨论的具体时刻；如果某段会议走了神或者没赶上，它也能补上这部分内容。

实测中最有价值的功能

罗杰斯在与这位首席执行官通话时试用了 Notetaker：实时转写在屏幕上闪过时准确度良好，会后自动生成的摘要中也没有发现明显错误。他认为最出色的是「随便问」功能——他记得对方说过一句话但想不起出现在对话的哪个位置，输入「今年是 AI 记录员之年这句话」，工具就定位到了那个时刻；与录音文件核对后，转写内容与音频一致。

在 Mac 版应用的设置里可以调整不少细节，其中较为显眼的一项，是把单次会议录制时长上限延长到六小时。「Wispr 之前的时间上限是六分钟。为了录一场 30 分钟的会，人们要来回启动五次，」科塔里说，「我们意识到不该再这么蠢下去了。这才是用户真正想让 Wispr 做的事。」

准确度方面，Notetaker 共用 Wispr Flow 的自定义词典，有助于识别缩写、人名和产品名；同时它「会调用你连接的应用，比如 Slack，以及你的日历，来理解这场具体的对话在谈什么」，科塔里表示。这一点也有助于自动区分发言人，在多人会议中尤其实用。

兼容性上，Notetaker 支持 Zoom、Google Meet、Teams 和 Slack 群聊语音等多个会议平台，并支持 MCP（模型上下文协议），可把逐字稿、摘要和笔记接入 Claude、ChatGPT 以及自建的智能体或工作流。产品先在 Mac 上线，Windows 版本仍在开发中。若在账户中启用隐私模式，听写数据不会被 Wispr 用于人工智能模型训练。