在呼叫中心场景中，AI代理通过API主动触发出站电话呼叫，能显著提升自动化水平，避免人工调度延时。Microsoft的call-center-ai项目提供了一个精炼的REST API接口，支持AI代理在后端逻辑中一键发起bot拨打目标号码，实现任务导向的对话收集，如保险理赔信息或IT支持咨询。该机制的核心在于将OpenAI GPT模型与Azure Communication Services深度融合，确保实时流式交互，支持断线重连与数据持久化。
API触发机制与Payload设计
核心入口是一个POST /call接口，接收JSON payload定义呼叫参数。以curl示例发起呼叫：
curl --header 'Content-Type: application/json' --request POST --url https://your-domain/call --data '{
"bot_company": "Contoso",
"bot_name": "Amélie",
"phone_number": "+11234567890",
"task": "Help the customer with their digital workplace...",
"agent_phone_number": "+33612345678",
"claim": [{"name": "hardware_info", "type": "text"}, ...]
}'
- bot_company & bot_name：定义bot身份，支持多bot场景下隔离提示模板，避免上下文混淆。
- phone_number：目标拨打号码，E.164格式，确保Azure Communication Services兼容。
- task：英文任务描述，长度控制在200词内，作为LLM system prompt核心，指导bot行为如“收集理赔信息直到完整”。
- agent_phone_number：可选，转接人工座席号码，用于复杂场景fallback。
- claim：动态schema数组，支持text/datetime/email/phone_number类型，每项可选description传递给LLM验证数据格式。
该payload设计允许上游AI代理（如Copilot或自定义agent）在检测用户需求后动态生成，避免硬编码。证据显示，集成后bot能生成结构化claim、reminders与synthesis总结，并存入Cosmos DB，支持后续报告查询如GET /report/{phone_number}。
实时流式对话集成要点
呼叫流程依赖Azure服务栈：Communication Services处理音视频，Cognitive Services的STT（Speech-to-Text）与TTS（Text-to-Speech）实现双向流式。Event Grid与Storage Queues解耦事件流，确保高可用。
关键工程参数（App Configuration feature flags）：
- vad_threshold: 0.5（语音活动检测阈值，0.1-1范围）：低于此值视为静默，防噪声误触发。生产中根据环境噪声调至0.6-0.7。
- vad_silence_timeout_ms: 500：静默超时，触发bot提示“您还在吗？”。
- phone_silence_timeout_sec: 20：整体静默阈值，超时时bot发送警告，避免挂断。
- answer_soft_timeout_sec: 4：LLM响应软超时，期间播放等待音乐。
- answer_hard_timeout_sec: 15：硬超时，abort并重试，使用gpt-4o-mini作为fast模型（10-15x成本优化）。
- recognition_retry_max: 3：STT重试上限，结合recognition_stt_complete_timeout_ms: 100ms，提升识别鲁棒性。
这些参数支持实时流式：用户语音经STT转文本→Redis缓存历史→GPT生成响应（RAG增强领域知识）→TTS语音输出，无需完整句子缓冲。断线续传依赖会话ID重连，Conversation历史从DB加载。
为优化延迟，推荐PTU（Provisioned Throughput Units）部署OpenAI，TTI（Time to First Token）可减半；启用OpenLLMetry追踪LLM token使用与latency。
生产部署与落地清单
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前提资源：
- Azure资源组（低写如ccai-prod）。
- Communication Services：启用系统托管身份，购置号码（支持voice/SMS）。
- OpenAI：gpt-4o-mini（fast）+gpt-4o（insights），ADA嵌入RAG。
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配置与部署（serverless优先）：
- 复制config-remote-example.yaml → config.yaml，填入endpoint/key/phone。
make deploy name=your-rg：Bicep IaC部署Container App、Cosmos、AI Search等。- 本地测试：
make deploy-bicep deploy-post，devtunnel暴露端口。
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集成上游AI代理：
- 在LangChain/Semantic Kernel中封装/call API，task由上游LLM生成。
- 示例Python：
import requests
payload = {"bot_company": "MyCo", "phone_number": "+86...", "task": generated_task}
response = requests.post(f"https://{domain}/call", json=payload)
call_id = response.json()["call_id"]
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监控与回滚：
- Application Insights：追踪call.answer.latency、aec.dropped（回声抵消失败）。
- 自定义指标：日志采样率50%，警报latency>5s或RU/s>80%。
- 回滚：feature flags热更新（TTL 60s），fallback至人工transfer。
- 成本控制：1000呼叫x10min ≈$720/月，优先serverless vCPU，监控OpenAI tokens。
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安全与合规：
- Content Safety过滤jailbreak/有害内容（阈值0-7级）。
- RAG用AI Search索引自定义文档，vectors维度1536。
- 启用recording（Storage容器），但默认false防隐私风险。
风险缓解与优化
POC局限：无完整测试覆盖，建议添加单元测试持久层、多区部署。私有端点升级vNET集成增成本但提升安全。细调LLM用历史通话数据（脱敏后），A/B测试via App Config。
落地后，bot可处理中低复杂度呼叫（24/7），claim准确率依RAG质量。相比通用Twilio API，本方案bot-native，task驱动更智能。
资料来源：Microsoft call-center-ai GitHub仓库（https://github.com/microsoft/call-center-ai），包含demo、架构图与config示例。“Send a phone call from AI agent, in an API call.”