在呼叫中心场景中，通过 API 直接从 AI 代理发起外呼电话，能显著提升联系效率，避免人工拨号瓶颈。这种方法将 LLM 编排与电话系统深度集成，支持实时对话处理、断线续传和数据收集，适用于保险、IT 支持等低中复杂度任务。核心优势在于 serverless 架构下弹性扩展，按需付费，同时通过 RAG 和自定义 schema 确保对话准确性和合规。
实现外呼的核心入口是 POST /call API，参数设计简洁且高度可配置。以 curl 示例为例，发送 JSON payload 即可触发呼叫："data='{"bot_company":"Contoso","bot_name":"Amélie","phone_number":"+11234567890","task":"Help the customer...","agent_phone_number":"+33612345678","claim": [...] }'"。这里 bot_company 和 bot_name 定义代理身份，提升用户信任；phone_number 为目标号码，必须 E164 格式；task 是英文任务描述，如 “帮助客户填写保险理赔信息，收集硬件细节”；agent_phone_number 为代理回拨号码，支持转人工；claim 数组定义数据 schema，每项含 name（如 hardware_info）、type（text/datetime/phone_number/email）和可选 description，用于引导 LLM 收集结构化信息。该 API 瞬间桥接 LLM 与 telephony，无需额外队列，响应延迟主要受 LLM TTFT（Time to First Token）影响。
架构上，集成 Azure Communication Services 作为呼叫网关，处理 inbound/outbound 音频流；Cognitive Services 提供 STT（Speech-to-Text）和 TTS（Text-to-Speech），支持多语言实时翻译；OpenAI GPT-4o-nano（默认）或 GPT-4o 处理对话逻辑，结合 Redis 缓存历史上下文，避免重复查询。事件流经 Event Grid 推送到 Storage Queue，确保高可用；Cosmos DB 持久化 conversations、claims 和 reminders，支持后续报告查询，如 GET /report/{phone_number} 查看合成摘要、满意度评分和待办列表。RAG 通过 AI Search 注入领域知识，embedding 使用 text-embedding-3-large，索引 schema 固定（answer/context/vectors 等字段）。关键是全链路流式：用户语音 → STT → LLM prompt（含 claim/reminders）→ tool calls（如更新 claim）→ TTS → 播放，避免延迟累积。
为落地，提供参数配置清单。首先，config.yaml 中定义 conversation.initiate：task 默认 “收集理赔数据直到完整”；claim schema 如 [{"name": "incident_datetime", "type": "datetime"}]，验证输入格式；lang 部分指定 default_short_code（如 fr-FR）和 availables 列表（pronunciations_en、short_code、voice 如 fr-FR-DeniseNeural）。features 通过 App Configuration 动态调整，无需重启：
- answer_hard_timeout_sec: 15（LLM 硬超时，超期报错）
- answer_soft_timeout_sec: 4（软超时，播报 “稍等”）
- phone_silence_timeout_sec: 20（静默警告）
- vad_threshold: 0.5（语音活动检测阈值，0.1-1）
- vad_silence_timeout_ms: 500
- recognition_retry_max: 3
部署清单（远程 Azure）：
- 创建资源组（低写如 ccai-demo）。
- Provision Communication Services（系统托管身份），购买号码（voice+SMS）。
- 复制 config-remote-example.yaml → config.yaml，填入资源名、OpenAI endpoint/key、Speech 密钥。
- az login；make deploy name=my-rg（用 ghcr.io/clemlesne/call-center-ai:0.1.0）。
- make logs name=my-rg 监控。
本地迭代：make install（Rust/uv）；make deploy-bicep deploy-post；devtunnel tunnel 暴露端口。
优化要点：选 GPT-4o-nano 降本提速（10-15x 贵但高效）；PTU（Provisioned Throughput Units）减 TTFT 至秒级；Application Insights 追踪 call.answer.latency、aec.dropped。成本控制：1000 通 10min 通话月费约 $720（Communication $40、OpenAI $50+、Speech $150+、Container Apps $160），采样日志避 $300+。风险：POC 级，生产需加单元测试、私网、RAI 评估（harmful content filter）；fallback 转人工 via agent_phone_number。
监控落地：Insights 指标如 call.aec.missed（回声取消失败）、custom metrics；OpenLLMetry 捕获 LLM spans。回滚策略：feature flags（如 recording_enabled=false）；A/B 测试 prompts/chat_system_tpl。
此方案直接拨打 bot 号码模拟 inbound，或 API 外呼，扩展至 IVR / 回调。实际中，从 task 微调入手，claim 覆盖 80% 场景，即可上线。
资料来源：
- GitHub: microsoft/call-center-ai（API 示例、架构图、config 细节）。
（正文约 950 字）