Match Chat：面向网球的实时生成式AI与生成式计算

我们提出了Match Chat，一个实时、Agent驱动的助手，旨在通过即时、准确地回答比赛相关问题来提升网球观众的观赛体验。Match Chat集成了生成式人工智能（GenAI）与生成式计算（GenComp）技术，以在实时网球单打比赛中综合提炼关键见解。该系统在2025年温布尔登网球锦标赛和2025年美国网球公开赛上首次亮相，为约100万用户提供了通过自然语言查询无缝访问流媒体和静态数据的途径。该架构基于面向Agent的架构（AOA），结合了规则引擎、预测模型和Agent，在将用户查询传递给GenAI组件之前对其进行预处理和优化。Match Chat系统在高达每秒120个请求（RPS）的负载下，实现了92.83%的回答准确率和6.25秒的平均响应时间。超过96.08%的查询通过交互式提示设计进行引导，促成了以清晰、响应迅速和最小化操作成本为优先的用户体验。该系统旨在隐藏架构复杂性，提供一个无摩擦且直观的界面，无需任何上手引导或技术背景。在这两次大满贯部署期间，Match Chat保持了100%的正常运行时间，并支持了近100万独立用户，凸显了该平台的可扩展性和可靠性。这项工作引入了面向实时、面向消费者的AI系统的关键设计模式，强调速度、精确性和可用性，突出了在动态环境中部署高性能Agentic系统的实用路径。