Actions on Google语音指令语言可以通过实现自然语言理解（NLU）解析器来实现，将用户的语音输入转换为相关的意图和实体。下面是一个关于中文NLU解析器的示例代码：

from snips_nlu import SnipsNLUEngine

# 加载解析器配置文件
with open("nlu_engine.json", "r") as f:
    nlu_engine_config = json.load(f)

# 加载语言模型文件
with open("assistant.json", "r") as f:
    assistant_dataset = json.load(f)

# 创建NLU引擎实例
nlu_engine = SnipsNLUEngine.from_config(nlu_engine_config)

# 解析语音指令
parsing = nlu_engine.parse("打电话给张三")

# 检索意图和实体信息
intent = parsing["intent"]["intentName"]
entities = parsing["slots"]

在这个例子中，我们使用的是Snips NLU引擎，当然你可以使用其他的NLU解析器，比如Rasa NLU、Microsoft LUIS、Google Dialogflow等。在解析器的配置文件中，你需要设置你的意图和实体，并定义一些规则和模式来匹配用户的输入。一旦语音指令被解析，你可以获得相关的意图和实体信息，然后根据这些信息来完成相关的任务，比如打电话、发短信、操控家庭设备等。