Что такое голосовой агент?
Голосовой агент на базе искусственного интеллекта — это программная система, которая может вести двусторонние разговоры в режиме реального времени по телефону или через интернет (VoIP). В отличие от устаревших систем интерактивного голосового ответа (IVR), голосовые агенты поддерживают свободную речь, обрабатывают прерывания («баргейн») и могут подключаться к внешним инструментам и API (например, CRM, планировщики, платёжные системы) для выполнения задач от начала до конца.
Основные компоненты
1. Автоматическое распознавание речи (ASR) — транскрибирование входящего аудио в текст в режиме реального времени.
– Требуется потоковое ASR с частичными гипотезами в пределах ~200–300 мс задержки для естественного перехода.
2. Понимание языка и планирование (часто LLMs + инструменты) — поддержание состояния диалога и интерпретация намерений пользователя.
– Может вызывать API, базы данных или системы поиска (RAG) для получения ответов или выполнения многошаговых задач.
3. Текст в речь (TTS) — преобразование ответа агента обратно в естественно звучащую речь.
– Современные системы TTS выдают первые аудиотокены за ~250 мс, поддерживают эмоциональный тон и позволяют обрабатывать прерывания.
4. Интеграция транспорта и телефонии — подключение агента к телефонным сетям (PSTN), VoIP (SIP/WebRTC) и системам контакт-центров.
– Часто включает DTMF (тональный набор) для обеспечения соответствия требованиям рабочих процессов.
Почему голосовые агенты актуальны сейчас?
Несколько тенденций объясняют их внезапную жизнеспособность:
- Более высокое качество ASR и TTS: точность транскрипции, близкая к человеческой, и естественно звучащие синтетические голоса.
- Реальные LLM: модели, которые могут планировать, рассуждать и генерировать ответы с задержкой менее секунды.
- Улучшенная обработка: более точное определение переходов, прерываний и границ фраз.
Вместе эти факторы делают разговоры более плавными и похожими на человеческие, что побуждает предприятия внедрять голосовых агентов для переадресации звонков, работы в нерабочее время и автоматизации рабочих процессов.
Чем голосовые агенты отличаются от помощников
Многие путают голосовых помощников (например, умные колонки) с голосовыми агентами. Разница:
- Помощники отвечают на вопросы → преимущественно информационно.
- Агенты выполняют действия → выполняют реальные задачи через API и рабочие процессы (например, перенос встречи, обновление CRM, обработка платежа).
Топ-9 платформ для голосовых агентов на базе ИИ (поддерживающих голосовое взаимодействие)
1. OpenAI Voice Agents — мультимодальный API с низкой задержкой для создания контекстно-зависимых голосовых агентов в реальном времени.
2. Google Dialogflow CX — надёжная платформа для управления диалогами с глубокой интеграцией Google Cloud и многоканальной телефонией.
3. Microsoft Copilot Studio — платформа для создания агентов без кода/с низким кодом для Dynamics, CRM и Microsoft 365.
4. Amazon Lex — AWS-нативный разговорный ИИ для создания голосовых и чат-интерфейсов с интеграцией в облачный контакт-центр.
5. Deepgram Voice AI Platform — единая платформа для потоковой передачи речи в текст, TTS и оркестрации агентов, разработанная для корпоративного использования.
6. Voiceflow — платформа для совместной разработки и управления голосовыми, веб- и чат-агентами.
7. Vapi — API для разработчиков, позволяющий создавать, тестировать и развёртывать продвинутых голосовых ИИ-агентов с высокой настраиваемостью.
8. Retell AI — комплексный инструментарий для проектирования, тестирования и развёртывания ИИ-агентов контакт-центров производственного уровня.
9. VoiceSpin — решение для контакт-центров с входящими и исходящими голосовыми ботами, интеграцией с CRM и омниканальным обменом сообщениями.
Заключение
Голосовые агенты вышли далеко за рамки интерактивных голосовых ответов (IVR). Современные производственные системы интегрируют потоковое ASR, планировщики, использующие инструменты (LLMs), и TTS с низкой задержкой для выполнения задач, а не просто для маршрутизации звонков.
При выборе платформы организации должны учитывать:
- Интеграцию (телефония, CRM, API).
- Задержку (мгновенный переход по сравнению с пакетными ответами).
- Операционные потребности (тестирование, аналитика, соответствие требованиям).
1. Какие основные компоненты включает в себя голосовой агент на базе искусственного интеллекта?
Основные компоненты голосового агента включают:
* Автоматическое распознавание речи (ASR) — транскрибирование входящего аудио в текст в режиме реального времени.
* Понимание языка и планирование (часто LLMs + инструменты) — поддержание состояния диалога и интерпретация намерений пользователя.
* Текст в речь (TTS) — преобразование ответа агента обратно в естественно звучащую речь.
* Интеграция транспорта и телефонии — подключение агента к телефонным сетям (PSTN), VoIP (SIP/WebRTC) и системам контакт-центров.
2. Чем отличается голосовой агент от голосового помощника?
Голосовые помощники (например, умные колонки) преимущественно отвечают на вопросы в информационном ключе. Голосовые агенты выполняют реальные задачи через API и рабочие процессы (например, перенос встречи, обновление CRM, обработка платежа).
3. Какие платформы для голосовых агентов на базе ИИ упомянуты в статье?
В статье упомянуты следующие платформы для голосовых агентов:
* OpenAI Voice Agents — мультимодальный API с низкой задержкой для создания контекстно-зависимых голосовых агентов в реальном времени.
* Google Dialogflow CX — надёжная платформа для управления диалогами с глубокой интеграцией Google Cloud и многоканальной телефонией.
* Microsoft Copilot Studio — платформа для создания агентов без кода/с низким кодом для Dynamics, CRM и Microsoft 365.
* Amazon Lex — AWS-нативный разговорный ИИ для создания голосовых и чат-интерфейсов с интеграцией в облачный контакт-центр.
* Deepgram Voice AI Platform — единая платформа для потоковой передачи речи в текст, TTS и оркестрации агентов, разработанная для корпоративного использования.
4. Какие факторы делают голосовых агентов актуальными в настоящее время?
Несколько тенденций объясняют актуальность голосовых агентов:
* Более высокое качество ASR и TTS: точность транскрипции, близкая к человеческой, и естественно звучащие синтетические голоса.
* Реальные LLM: модели, которые могут планировать, рассуждать и генерировать ответы с задержкой менее секунды.
* Улучшенная обработка: более точное определение переходов, прерываний и границ фраз.
5. Какие аспекты организации должны учитывать при выборе платформы для голосовых агентов?
При выборе платформы организации должны учитывать:
* Интеграцию (телефония, CRM, API).
* Задержку (мгновенный переход по сравнению с пакетными ответами).
* Операционные потребности (тестирование, аналитика, соответствие требованиям).