Реален AI агент на OpenAI за 20 минути

Технология за агенти в реално време

Ефективно взаимодействие с данни

Агентите в реално време осигуряват незабавни отговори по време на взаимодействие с потребителя, като драстично намаляват времето за изчакване. Това се постига чрез оптимизиран трансфер и обработка на данни, осигурявайки висока ефективност и ниска латентност, които са от решаващо значение за разработването на интелигентни агенти, базирани на глас.

Многостепенна рамка за съвместни агенти

Предварително дефиниран работен поток на агента позволява бърза конфигурация и внедряване. На всеки агент са възложени ясни отговорности, което рационализира изпълнението на задачите. Тази рамка минимизира времето, необходимо за проектиране на работни потоци от нулата.

Гъвкаво предаване на задачи

Агентите могат безпроблемно да прехвърлят задачи, като гарантират, че всяка стъпка се обработва от най-подходящия агент, като по този начин се повишава ефективността и точността на обработката на задачите.

Обработка на задачи, управлявана от краен автомат

Сложните задачи се разбиват на по-малки стъпки, всяка с дефинирани състояния и условия за преход. Това гарантира, че задачите се изпълняват последователно и систематично. Крайният автомат следи изпълнението на задачите в реално време, като коригира процесите въз основа на потребителски вход и обратна връзка.

Подобрено вземане на решения с големи модели

Когато са изправени пред сложни решения, агентите в реално време могат автоматично да ескалират задачи към по-интелигентни големи модели, като например o1-mini на OpenAI. Това позволява на разработчиците да избират най-подходящия модел въз основа на специфичните изисквания на задачата.

Потребителски интерфейс и мониторинг

Ясен визуален WebRTC интерфейс

Потребителите могат лесно да избират различни сценарии и агенти чрез падащо меню, като преглеждат дневници на разговори и дневници на събития в реално време.

Подробни дневници на събития и мониторинг

Предоставени са стабилни инструменти за отстраняване на грешки и оптимизация, включително подробни дневници на клиентски и сървърни събития. Разработчиците могат да наблюдават изпълнението на задачите в реално време и да отстраняват проблемите своевременно. Мониторингът в реално време позволява идентифициране и разрешаване на тесни места в производителността на агента, осигурявайки оптимална производителност на системата.

Надеждност и стабилност

Този агент в реално време се основава на пуснатата по-рано от OpenAI многостепенна рамка за съвместни агенти, swarm, осигурявайки надеждност и стабилност в бизнес операциите.

Скорост на разработка

Бързото време за разработка от само 20 минути за създаване на минимален жизнеспособен продукт (MVP) е удивително, особено в сравнение с дните или седмиците, които традиционно биха отнели. Това подчертава значителното въздействие на тази технология върху ефективността на разработката.