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# 简介：Zoom 中的 AI

人工智能正在迅速演进，并逐渐成为日常生活中不可或缺的一部分，驱动着从大型和小型语言模型到专门的算法功能/特性的一切。生成式 AI 让人与机器之间能够在内容创作、问题解决和决策制定方面实现无缝交互，而 AI 也存在于更专门的应用中。自动化工具可简化工作流程，而字幕和翻译等服务则打破沟通障碍，使协作更高效、更易获取。随着 AI 持续进步，其应用正在通过提升效率、准确性和创新推动行业变革，从根本上重塑企业的运作方式。

鉴于 AI 在现代工作场所中日益重要，本文档将说明 AI 如何在 Zoom 平台上使用。它介绍了 Zoom 的共享 AI 基础、内置于不同 Zoom 产品中的各项产品特定 AI 功能/特性，以及作为更广泛 AI 工作界面、帮助用户从对话走向完成的 ZoomMate。以上各部分旨在帮助读者理解 Zoom 如何在通信、协作、生产力以及后续跟进中使用 AI。

## **Zoom AI**

Zoom AI 是共享的人工智能层，为 Zoom 平台上的 AI 支持体验提供动力。它包含 Zoom 用于在其各产品中交付智能功能/特性的更广泛 AI 技术、模型和支撑系统。就实践而言，Zoom AI 是使 Zoom 能够在通信、协作、生产力和后续跟进中提供 AI 辅助体验的基础，而不是把 AI 限定为某个单独的功能/特性或应用程序。

这一共享 AI 层既支持 ZoomMate，也支持范围广泛的产品特定能力，包括实时翻译、转写、会议内问题、个人音频隔离、聊天撰写以及其他 AI 辅助体验等功能/特性。它包含 Zoom 的多模型和多部署 AI 方法，包括其联邦式架构、Zoom-Hosted Models Plus（ZM+）、Zoom-Hosted Models Only（ZMO）以及本地部署 AI 方案。上述方法共同构成了 Zoom 平台上 AI 的技术基础。

## **AI 功能/特性**

#### <mark style="color:蓝色;">AI 功能/特性：可在 Zoom 各产品中提供聚焦协助的嵌入式 AI 能力</mark>

Zoom AI 功能/特性是特定产品中的能力，它们在特定的 Zoom 产品和工作流中使用人工智能，并且通常会直接嵌入到任务发生的产品体验中。它们旨在帮助完成诸如总结会议、起草聊天消息、建议电子邮件回复、在实时会议中回答问题，或生成呼叫后的回顾等具体活动。

这些功能/特性可以在它们所出现的产品内独立运行，但也可以生成支持更广泛 ZoomMate 体验的输出。例如，在 Zoom 会议结束后创建的 会议摘要，之后可能会成为 ZoomMate 的有用上下文，而像聊天撰写或会议内问题这样的功能/特性则主要用于帮助完成当下的产品体验。通过这种方式，Zoom AI 功能/特性构成了 Zoom 中分布式的、产品级的 AI 层。

示例包括 Meetings、聊天、白板、活动、邮件、日历和电话等领域的功能/特性，例如会议摘要、会议内问题、转写、我的笔记、聊天撰写、聊天总结、频道摘要、翻译、电子邮件起草和回复、安排协助、呼叫摘要、语音信箱功能/特性以及任务提取。

## **ZoomMate**

#### <mark style="color:蓝色;">ZoomMate：您的智能 Workplace 队友，帮助您从对话到完成实现更多成果</mark>

ZoomMate 是 Zoom Workplace 平台核心的一位智能、对话式数字队友，旨在提升生产力、简化协作并减轻员工工作负担。

每天，AI 工具正越来越多地融入现代劳动力，且不再局限于执行特定任务——例如自动化数据录入、起草电子邮件、生成报告或执行基本算法功能/特性。相反，新兴 AI 工具代表着一种变革性转变，从根本上改变了我们的工作方式。ZoomMate 就是这一点的典范；它超越简单的任务自动化，作为一名专属队友，帮助用户从对话到完成实现更多成果。

例如，设想一位销售负责人正在为一次高风险客户会议做准备。工作可能始于最近的一次 Zoom 会议，团队在会上讨论了客户的优先事项、竞争风险以及尚未解决的技术问题。基于那次对话，Zoom 的 AI 功能/特性可以生成会议摘要、识别待办事项，并展示分配给不同团队成员的后续职责。随后，用户可以转而使用 ZoomMate 在此基础上继续推进，而不必在另一个工具中重新开始。

利用来自 Zoom Workplace 和连接系统的上下文，ZoomMate 可以收集会议摘要、查看相关聊天讨论、引用 Zoom Canvas 中的支持材料、从已连接的 CRM 中提取账户上下文，并整合来自经批准的内部或外部来源的额外研究。基于这些组合上下文，ZoomMate 可以帮助生成客户简报、起草提案大纲、创建后续任务并生成结构化的策略文档。如果用户需要显示这项工作，ZoomMate 还可以帮助使用 Zoom Slides 将同一基础上下文转化为演示材料。

ZoomMate 有别于传统的生成式 AI 助手之处在于，工作并不会止步于总结或起草。ZoomMate 能够帮助在整个流程中延续上下文，从最初的对话，到已作出的决策，再到随后产生的文档和行动。在这个意义上，ZoomMate 与其说像一个单一用途工具，不如说更像一位工作场所队友，帮助用户连接信息、协调后续执行，并将进行中的工作转化为最终成果。

## **接口协议**

在进入更详细的功能/特性和数据流之前，了解一些支撑 Zoom AI 能力的底层协议会很有帮助。本节解释模型上下文协议（MCP），这是帮助 AI 连接工具、数据、工作流和其他代理的领先互操作性标准之一。

### 模型上下文协议

#### <mark style="color:蓝色;">模型上下文协议（MCP）：用于将 AI 正在连接到工具以实现更多成果的标准</mark>

作为其 AI 架构的一部分，Zoom 使用模型上下文协议（MCP）——一种开放标准，可在模型、工具、数据源和工作流之间建立安全连接。MCP 通过取代每家公司都必须单独构建和维护的一次性集成，在推动代理式 AI 方面发挥关键作用。相反，它提供了一个共享的、结构化的框架，以一致的方式向 AI 模型暴露能力。这个基础使 AI 系统更像智能代理那样行动——不仅回答问题，还能直接在用户依赖的系统中采取行动。

有关更多信息，请参阅 Zoom 的开发者文档中的 [Zoom 中的 MCP](https://developers.zoom.us/docs/mcp/).

#### <mark style="color:蓝色;">MCP 在实践中的工作方式——就像按菜单点餐</mark>

从核心上看，MCP 建立在客户端–服务器模型之上。可以把 AI 环境（如 ChatGPT 或 Claude）看作想要完成工作的客户端，把外部系统（如 Jira、Confluence 或数据库）看作发布其可执行内容的服务器。每个服务器都会提供一份清晰的函数清单——例如“搜索知识库”或“创建任务”。随后，AI 客户端会在对话过程中决定何时以及如何使用这些函数。

换句话说，将 AI 与 MCP 服务器正在连接起来，就像在餐厅点餐一样。你（AI）走进一家餐厅，拿到一份菜单（即 MCP 服务器可提供的服务或功能/特性清单），然后你（AI）告诉它你想要什么，它便作出响应。无需猜测哪些可用、哪些不可用——菜单中会预先列出一切。

以下各节将提供 MCP 工作方式的更多细节：

#### <mark style="color:蓝色;">步骤 1：通过服务器公开能力</mark>

任何系统都可以运行 MCP 服务器。该服务器充当“菜单”，发布其支持的操作的结构化说明。例如，Jira 可能会发布“搜索问题”或“更新工单”等函数。由于这些函数遵循 MCP 的共享格式，AI 无需定制工程即可立即理解它们。

#### <mark style="color:蓝色;">步骤 2：AI 充当客户端</mark>

另一方面，AI 环境扮演客户端的角色。它会读取可用函数的菜单，记住它们，并决定在回应用户时呼叫哪些函数。这意味着 AI 不需要事先被编程进成千上万种可能的集成——它只需在建立连接时了解有哪些可用功能/特性。

#### <mark style="color:蓝色;">步骤 3：安全地传递上下文</mark>

MCP 还定义了上下文和权限如何传递。这有助于确保当 AI 使用某个函数时，它只会在用户被允许访问的范围内执行。例如，如果用户只有权限查看其团队的 Jira 工单，MCP 会确保 AI 遵守这一范围。这一安全层正是 MCP 之所以适合企业级使用的原因，在这里，敏感数据和访问控制是不容妥协的。

#### <mark style="color:蓝色;">MCP 的重要性</mark>

通过标准化 AI 与外部系统的连接方式，MCP 消除了定制集成带来的摩擦，并确保安全性和一致性。用户受益，因为 AI 不仅可以回答问题，还能以无缝且安全的方式跨各种工具采取有依据的行动。


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