在现代呼叫中心中，AI 驱动的外呼系统已成为提升效率的关键工具。传统的呼叫中心依赖人工代理，面临高成本、扩展性差和响应延迟等问题。采用无服务器架构的 AI 外呼语音编排，可以实现自动化发起电话呼叫，支持动态对话流，从而显著降低运营成本并提高客户互动质量。这种方法特别适用于保险、IT 支持和客户服务场景，能够处理从简单查询到复杂问题解决的各种任务。
核心观点在于，通过 Azure Communication Services 和 OpenAI Realtime API 的集成，构建一个低延迟的服务器less API，用于 AI 发起的 outbound 电话呼叫。这种集成允许系统在不依赖固定服务器的情况下，弹性扩展呼叫量，同时确保实时语音合成和自然语言理解。证据显示，这种架构支持实时流式传输对话，避免了传统批处理模式的延迟问题。例如，在 Azure 的服务器less 环境中，呼叫处理通过事件驱动模型实现，当 API 触发时，系统自动分配资源，处理语音到文本（STT）、LLM 推理和文本到语音（TTS）的全链路。OpenAI Realtime API 进一步增强了这一过程，提供端到端的低延迟语音交互，支持多轮对话和工具调用，而无需中间缓冲。
要落地这一系统，首先需要配置 Azure 资源。创建 Communication Services 资源组，并启用系统托管身份验证。购买支持语音和 SMS 的电话号码，确保允许 outbound 通信。接着，部署 OpenAI 资源，使用 gpt-4o 或 gpt-4o-mini 模型，后者成本更低（输入 0.15 USD/百万 tokens，输出 0.60 USD/百万 tokens），适合高频外呼场景。服务器less 部署使用 Azure Container Apps，支持自动缩放：设置最小副本为 1，最大为 10，根据呼叫负载调整。IaC 工具如 Bicep 可用于自动化部署，例如定义 Container App 的环境变量，包括 Communication Services 连接字符串和 OpenAI 端点。
API 设计是编排的核心。通过 POST /call 接口发起外呼，请求体包含 bot_company、bot_name、phone_number、task 和 claim schema。例如：
{
"bot_company": "Contoso",
"bot_name": "Amélie",
"phone_number": "+11234567890",
"task": "帮助客户解决 IT 支持问题，收集硬件信息和事件时间。",
"claim": [
{
"name": "hardware_info",
"type": "text"
},
{
"name": "first_seen",
"type": "datetime"
}
]
}
此 API 调用会触发 Azure Communication Services 拨打电话，并通过 WebSocket 连接 OpenAI Realtime API 处理实时音频流。系统使用 Cognitive Services 的 STT 将用户语音转为文本，输入到 LLM 生成响应，再经 TTS 合成语音回传。关键参数包括：vad_threshold=0.5（语音活动检测阈值，范围 0.1-1，确保准确检测用户发言）；vad_silence_timeout_ms=500（沉默超时，防止过早中断）；answer_soft_timeout_sec=4（LLM 软超时，发送等待消息）；answer_hard_timeout_sec=15（硬超时，避免无限等待）。对于自然语言路由，可自定义提示模板，例如 LLM 系统提示中指定路由规则：“如果用户提到‘保险索赔’，路由到 claim 处理流程；否则，转接人工代理。”
为了实现动态对话流，集成 RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，使用 Azure AI Search 索引内部文档。嵌入模型如 text-embedding-3-large（成本 0.00013 USD/千 tokens）生成向量，检索相关上下文注入提示中。这确保 AI 在外呼中能引用公司政策或历史数据，提高响应准确性。断线续传功能通过 Cosmos DB 存储对话状态实现：如果连接中断，系统可从最后消息恢复，支持 callback_timeout_hour=3（3 小时内自动重拨）。人类代理转接使用 Communication Services 的 transfer API，参数包括 agent_phone_number 和 transfer_reason。
优化低延迟是落地重点。LLM 延迟主要来自推理时间，建议使用 Provisioned Throughput Units (PTU) 在 Azure OpenAI 上预热模型，可将首句响应时间减半至 1-2 秒。TTS 使用神经语音如 fr-FR-DeniseNeural，支持多语言（配置 available_languages 列表）。监控通过 Application Insights 实现，追踪指标如 call.answer.latency（用户结束发言到 AI 响应开始的时间）和 token 使用率。设置警报阈值：如果 latency > 5 秒，触发调查。成本控制参数：启用采样日志（Azure Monitor 摄取 0.645 USD/GB），并使用 gpt-4o-mini 作为默认模型，预计 1000 个 10 分钟呼叫每月约 720 USD。
潜在风险包括隐私合规和模型幻觉。使用 Azure Content Safety 过滤有害内容，阈值设为中等（3-4 分），并实施 PII 检测匿名化数据。回滚策略：特征标志如 slow_llm_for_chat=false 可切换到备用模型；如果集成失败，回退到简单 IVR 菜单。测试清单：1. 单元测试 API 端点；2. 集成测试全链路呼叫；3. 负载测试 100 并发外呼；4. 端到端模拟断线恢复。
总之，这种无服务器 AI 外呼编排提供了一个高效、可扩展的解决方案，适用于各种企业场景。通过参数化配置和监控，确保系统稳定运行。
资料来源：Microsoft Call Center AI GitHub 仓库（https://github.com/microsoft/call-center-ai），Azure Communication Services 文档，以及 OpenAI Realtime API 指南。
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