Реальный AI-агент от OpenAI за 20 минут

Технология агентов реального времени

Эффективное взаимодействие с данными

Агенты реального времени обеспечивают мгновенные ответы во время взаимодействия с пользователем, значительно сокращая время ожидания. Это достигается за счет оптимизированной передачи и обработки данных, что обеспечивает высокую эффективность и низкую задержку, которые имеют решающее значение для разработки интеллектуальных агентов на основе голоса.

Многоуровневая структура совместных агентов

Предопределенная блок-схема агента обеспечивает быструю настройку и развертывание. Каждому агенту назначаются четкие обязанности, что упрощает выполнение задач. Эта структура сводит к минимуму время, необходимое для разработки потоков задач с нуля.

Гибкая передача задач

Агенты могут беспрепятственно передавать задачи, гарантируя, что каждый шаг обрабатывается наиболее подходящим агентом, тем самым повышая эффективность и точность обработки задач.

Обработка задач на основе конечных автоматов

Сложные задачи разбиваются на более мелкие шаги, каждый из которых имеет определенные состояния и условия перехода. Это гарантирует последовательное и систематическое выполнение задач. Конечный автомат отслеживает выполнение задач в режиме реального времени, корректируя процессы на основе ввода и обратной связи от пользователя.

Улучшенное принятие решений с помощью больших моделей

Столкнувшись со сложными решениями, агенты реального времени могут автоматически передавать задачи более интеллектуальным большим моделям, таким как o1-mini от OpenAI. Это позволяет разработчикам выбирать наиболее подходящую модель в зависимости от конкретных требований задачи.

Пользовательский интерфейс и мониторинг

Четкий визуальный интерфейс WebRTC

Пользователи могут легко выбирать различные сценарии и агентов через выпадающее меню, просматривая журналы разговоров и журналы событий в режиме реального времени.

Подробные журналы событий и мониторинг

Предоставляются надежные инструменты отладки и оптимизации, включая подробные журналы событий клиента и сервера. Разработчики могут отслеживать выполнение задач в режиме реального времени и оперативно решать проблемы. Мониторинг в реальном времени позволяет выявлять и устранять узкие места в производительности агента, обеспечивая оптимальную производительность системы.

Надежность и стабильность

Этот агент реального времени построен на основе ранее выпущенной OpenAI многоуровневой структуры совместных агентов, swarm, обеспечивая надежность и стабильность в бизнес-операциях.

Скорость разработки

Быстрое время разработки всего в 20 минут для создания минимально жизнеспособного продукта (MVP) поражает, особенно по сравнению с днями или неделями, которые обычно могут потребоваться. Это подчеркивает значительное влияние этой технологии на эффективность разработки.