Call Center AI：AI 代理一键触发外呼电话的 REST API 实现

Call Center AI 是 Microsoft 开源的一个 AI 驱动呼叫中心解决方案，利用 Azure Communication Services 和 OpenAI GPT 模型，实现 AI 代理通过 REST API 触发外呼电话的核心功能。该项目特别适合保险、IT 支持或客服场景，让开发者无需深入了解电话系统，就能快速集成外呼能力。核心在于一个 POST /call 接口：AI 代理只需发送 JSON payload，即可让机器人拨打指定号码，进行自然对话、数据收集和任务执行。

API 触发外呼的核心机制

外呼电话的发起完全通过 HTTP POST 请求到部署后的端点（如 https://your-domain/call）。Payload 结构简洁且高度可配置，支持动态指定目标号码、机器人身份和对话目标。示例 payload：

{
  "bot_company": "Contoso",
  "bot_name": "Amélie",
  "phone_number": "+11234567890",
  "task": "帮助客户解决数字工作场所问题。助理隶属 IT 支持部门，目标是诊断问题并收集索赔信息。",
  "agent_phone_number": "+33612345678",
  "claim": [
    {
      "name": "hardware_info",
      "type": "text"
    },
    {
      "name": "first_seen",
      "type": "datetime"
    },
    {
      "name": "building_location",
      "type": "text"
    }
  ]
}

phone_number：目标客户号码（E.164 格式，必填），支持全球号码。
task：英文任务描述（短小精悍），指导 GPT-4o 或 gpt-4o-mini 模型的行为，如 “收集事故细节并生成待办事项”。
claim：可选数据 schema，支持 text、datetime、email、phone_number 类型。机器人会自动验证并填充数据，避免无效输入。
bot_company/bot_name：自定义机器人身份，提升对话自然度。
agent_phone_number：可选代理转接号码，用于复杂场景 fallback 到人工。

调用 curl 示例：

curl --header 'Content-Type: application/json' \
  --request POST \
  --url https://your-domain/call \
  --data '@payload.json'

接口返回呼叫 ID 和状态，实时流式传输对话（支持断线重连）。Azure Communication Services 处理拨号、音频流和 SMS 备用，无需手动管理 SIP 或 PSTN。

无需领域专长的集成路径

项目封装了 Azure 服务栈，开发者只需 Azure 订阅和 CLI：

预备资源（~15 分钟）：
- 创建资源组：az group create --name ccai-rg --location westeurope。
- 新建 Communication Services：启用系统托管身份，购买支持 voice 的号码（Inbound/Outbound）。
- 配置 OpenAI（gpt-4o-mini 推荐，低延迟）、Speech Services（STT/TTS）、Cosmos DB（对话存储）、AI Search（RAG）。
配置与部署（make 一键）：
- Fork/clone repo，编辑 config-remote.yaml：填入资源名、端点密钥、默认语言（fr-FR/zh-CN 等，支持自定义神经语音）。
- az login 后 make deploy name=ccai-rg image_version=0.1.0。
- 部署到 Azure Container Apps（serverless），暴露 API 端点。日志：make logs name=ccai-rg。

AI 代理集成：

在 LangChain/crewAI 等框架中，添加工具函数调用此 API。

示例 Python：

import requests
response = requests.post("https://your-domain/call", json=payload)
call_id = response.json()["call_id"]
# 轮询 /report/{phone_number} 获取对话历史、claim 数据和 reminders。

支持多语言：TTS/STT 自动检测，RAG 注入领域知识（上传 PDF 到 AI Search）。

关键参数调优：

vad_threshold: 0.5（语音活动检测阈值，0.1-1.0；低值防漏，高值抗噪）。
phone_silence_timeout_sec: 20（静音警告触发，避免挂断）。
answer_hard_timeout_sec: 15（LLM 超时，防卡顿）。
callback_timeout_hour: 3（自动回拨窗口）。

落地清单与监控要点

部署清单：

号码验证：测试 inbound（拨打 bot 号码）确认 STT/TTS 流畅。
Payload 测试：最小 task="说 hello"，渐进添加 claim。
RAG 注入：用 rag-index 工具填充 AI Search（vectors: 1536-dim ADA）。
特性开关（App Configuration）：recording_enabled=true（需 Storage 容器）、slow_llm_for_chat=false（用 nano 模型）。
成本估算：1000 通 10 分钟呼叫～$720 / 月（主导 Cosmos RU/s 和 Speech）。

风险阈值与回滚：

延迟 >5s：切换 gpt-4o-mini 或 PTU（Azure OpenAI Provisioned Throughput）。
识别失败（recognition_retry_max=3）：调 recognition_stt_complete_timeout_ms=100。
回滚：feature_flags 热更新（60s 生效），无需重启。

监控指标（Application Insights）：

call.answer.latency：目标 <3s。
call.aec.droped/missed：回声消除失败 <5%。
Token 使用：输入 8k 历史 + 3.75k RAG，输出 400 / 响应。

报告端点 /report/{phone_number} 提供 JSON：messages、claim、synthesis（满意度）、reminders。历史数据可 fine-tune LLM，提升准确性。

此方案桥接 AI 代理与真实电话，适用于低中复杂度外呼（如预约确认、初步咨询）。项目虽 POC，但 IaC 完整，扩展性强：加 IVR、多区域、Twilio SMS。

资料来源：

GitHub: https://github.com/microsoft/call-center-ai （示例、部署、架构）。
Azure 文档：Communication Services 电话管理。

（正文约 1250 字）