Was ist ein Sprachagent?
Ein AI Voice Agent ist ein Softwaresystem, das halten kann Zwei-Wege-Echtzeitgespräche Über das Telefon oder Web (VoIP). Im Gegensatz zu IVR -Bäumen (Legacy Interactive Voice Response) erlauben Sprachmittel Freiform-Redehandhaben Unterbrechungen („Barge-In“)und kann eine Verbindung zu extern herstellen Werkzeuge und APIs (z. B. CRMS, Scheduler, Zahlungssysteme), um Aufgaben von Finish-to-Finish zu erledigen.
Die Kernpipeline
- Automatische Spracherkennung (ASR)
- Echtzeit-Transkription eingehender Audio in Textual content.
- Erfordert Streaming ASR mit partiellen Hypothesen innerhalb von ~ 200–300 ms Latenz für die natürliche Wende.
- Sprachverständnis und Planung (oft LLMs + Instruments)
- Verwaltet Dialogstatus und interpretiert die Benutzerabsicht.
- Kann APIs, Datenbanken oder Abrufsysteme (RAG) aufrufen, um Antworten zu holen oder mehrstufige Aufgaben zu erledigen.
- Textual content-to-Speech (TTS)
- Umgewandelt die Reaktion des Agenten wieder in natürliche Sprache.
- Moderne TTS-Systeme liefern erste Audio-Token in ~ 250 ms, unterstützen den emotionalen Ton und ermöglichen die Handhabung des Barge-Ins.
- Transport- und Telefonie -Integration
- Verbindet den Agenten mit Telefonnetzwerken (PSTN), VoIP (SIP/WEBRTC) und Contact Middle -Systemen.
- Beinhaltet oft DTMF (Tastatur-Tonback) Fallback für konform-sensitive Workflows.
Warum jetzt Sprachagenten?
Einige Developments erklären ihre plötzliche Lebensfähigkeit:
- Höherwertiger ASR und TTS: Nahmänner Transkriptionsgenauigkeit und natürliche synthetische Stimmen.
- Echtzeit-LLMs: Modelle, die mit der Latenz von Untersektor Reaktionen planen, Vernunft planen und generieren können.
- Verbesserter Endstrahl: Bessere Erkennung von Drehung, Unterbrechungen und Phrasengrenzen.
Zusammen machen diese Gespräche reibungsloser und menschlicher-führende Unternehmen, um Sprachagenten für zu adoptieren Rufen Sie die Ablenkung, die Berichterstattung nach der Geschäftszeit und automatisierte Workflows an.
Wie sich Sprachagenten von Assistenten unterscheiden
Viele verwirren Sprachassistenten (z. B. intelligente Lautsprecher) mit Sprachagenten. Der Unterschied:
- Assistenten beantworten Fragen → in erster Linie informativ.
- Agenten ergreifen Maßnahmen → Führen Sie reale Aufgaben über APIs und Workflows aus (z. B. neuer Termin, Aktualisierung einer CRM, Bearbeitung einer Zahlung).
High 9 AI Voice Agent-Plattformen (sprachübergreifbar)
Hier finden Sie eine Liste führender Plattformen, die Entwicklern und Unternehmen dabei helfen, Sprachagenten für Produktionsstörungen aufzubauen:
- Openai -Sprachagenten
Niedrige Latenz, multimodale API für den Aufbau von Echtzeit-, kontextbezogenen KI-Sprachagenten. - Google Dialogflow CX
Robuste Dialogverwaltungsplattform mit tiefgreifender Google Cloud -Integration und Multichannel -Telefonie. - Microsoft Copilot Studio
No-Code/Low-Code-Agent Builder für Dynamik-, CRM- und Microsoft 365-Workflows. - Amazon Lex
AWS-native Konversations-KI zum Aufbau von Sprach- und Chat-Schnittstellen mit Cloud Contact Middle-Integration. - Deepgram Voice AI -Plattform
Einheitliche Plattform zum Streaming von Speech-to-Textual content, TTS und Agent Orchestration-für die Verwendung von Unternehmen geprägt. - Vosiflow
Kollaborative Agent -Design- und Betriebsplattform für Sprach-, Net- und Chat -Agenten. - VAPI
Entwickler-First-API zum Erstellen, Testen und Bereitstellen erweiterter Sprach-AI-Agenten mit hoher Konfigurierbarkeit. - Retell Ai
Umfassende Instrumente zum Entwerfen, Testen und Bereitstellen von Callcenter-AI-Agenten für Produktionsstätten. - Voicespin
Contact-Middle-Lösung mit eingehenden und ausgehenden AI-Sprachbots, CRM-Integrationen und Omnichannel-Messaging.
Abschluss
Sprachmittel sind weit über interaktive Sprachantworten IVRS hinaus bewegt. Die heutigen Produktionssysteme integrieren Streaming ASR, Instruments-Us-Planer (LLMs) und TTS mit geringer Latenz Aufgaben ausführen, anstatt nur Anrufe weiterzuleiten.
Bei der Auswahl einer Plattform sollten Unternehmen in Betracht ziehen:
- Integrationsoberfläche (Telefonie, CRM, APIs)
- Latenzumschlag (Abzweigung von Abschnitt gegen Batch-Antworten)
- Operationenbedürfnisse (Assessments, Analytik, Compliance)
Michal Sutter ist ein Datenwissenschaftler bei einem Grasp of Science in Knowledge Science von der College of Padova. Mit einer soliden Grundlage für statistische Analyse, maschinelles Lernen und Daten Engineering ist Michal aus, um komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.