在呼叫中心场景中，传统人工接听难以应对高并发和 24/7 需求，API 驱动的电话机器人集成成为高效自动化方案。通过单一 API 调用，即可让 AI 代理拨打指定号码，进行实时语音交互，支持信息收集、任务执行和断线续传。该方案的核心在于构建低延迟的语音流 pipeline，利用 Azure Communication Services 处理呼叫、Cognitive Services 实现 STT/TTS 转换，以及 OpenAI GPT 模型驱动智能对话。
API 驱动电话发起的核心 Pipeline
整个流程从 POST /call API 开始，用户提交 JSON payload，包括 bot_company、bot_name、phone_number、task（通话目标描述）和 claim（数据 schema）。例如，使用 curl 发送请求：
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...",
"claim": [{"name": "hardware_info", "type": "text"}, {"name": "first_seen", "type": "datetime"}]
}'
API 接收后，立即通过 Azure Communication Services 建立 outbound call 连接，支持 inbound（用户拨打 bot 号码）和 outbound 模式。语音流实时传输：用户语音经 Speech-to-Text (STT) 转为文本，注入 GPT-4o-mini 或 GPT-4o 模型生成响应，再经 Text-to-Speech (TTS) 合成语音回传。关键是全流式处理，避免延迟积累——STT 使用实时模式，LLM 支持 streaming completion，TTS 逐句输出。
断线续传机制内置：对话历史存于 Cosmos DB，Redis 缓存上下文，重连时自动恢复。Azure Event Grid 作为 broker，处理呼叫事件推送到 Storage Queues，确保无状态扩展。RAG 集成 AI Search，提供领域知识检索，如保险 claim 时拉取内部文档。
可落地配置参数与 Schema 自定义
部署前，确保 Azure 资源齐备：Communication Services（带 phone number，支持 voice/SMS）、OpenAI 部署（gpt-4o-mini 优先，低成本高性能）、Cosmos DB、Redis、AI Search。使用 Makefile 自动化：
- 创建 config.yaml：填入 resource group 名、endpoints、phone number。
make deploy name=my-rg：部署 Container Apps，无服务器架构，弹性 scaling。- 本地测试：
make tunnel 暴露 dev tunnel，运行 uvicorn app。
Claim schema 是灵活点，默认支持 text/datetime/email/phone_number 类型，自定义示例：
claim:
- name: incident_description
type: text
description: "事故描述"
- name: incident_datetime
type: datetime
通话中，bot 按 task 引导收集数据，验证格式后存入 DB。生成 reminders（如跟进呼叫）和 synthesis（摘要、满意度）。Feature flags via App Configuration 动态调优，无需重启：
| 参数 |
默认值 |
作用 |
建议调优 |
| answer_hard_timeout_sec |
15 |
LLM 硬超时（s） |
10，防卡顿 |
| phone_silence_timeout_sec |
20 |
静默警告（s） |
15，提升互动 |
| vad_threshold |
0.5 |
语音活动阈值 |
0.4-0.6，调环境噪声 |
| recognition_retry_max |
3 |
STT 重试 |
2，平衡准确/延迟 |
语言支持多达数十种，配置 voices 如 fr-FR-DeniseNeural，支持自定义 Neural Voice。Prompts 模板化，使用 {bot_name} 等占位符，确保一致性。
实时监控与优化清单
集成 Application Insights，追踪关键指标：
- call.answer.latency：用户说完到 bot 回应的延迟，目标 <3s。
- LLM tokens：输入/输出，gpt-4o-mini 估算 1000 calls/月 ~$40。
- AEC dropped/missed：回声消除失败率，<1%。
成本 breakdown（1000 calls x 10min）：Communication $40、Speech $150、OpenAI $50、Infra $230，总 ~$720/月。优化路径：
- PTU（Provisioned Throughput Units）Azure OpenAI， halved latency。
- Nano 模型默认，10-15x 成本优于 full。
- Sampling logs 减 Monitor 费。
- Multi-region Cosmos DB，高可用。
回滚策略：feature_flags 逐步 rollout，A/B 测试 prompts；fallback to human via transfer。安全：Content Safety 过滤，RAG grounding 防幻觉。
落地时，从 POC 起步：Codespaces 一键开箱，2小时自定义 bot。扩展到 IVR、SMS 融合，实现全渠道自动化。该 pipeline 颗粒聚焦 phone-bot，避开通用 bot 泛化，提供生产级参数参考。
资料来源：Microsoft Call Center AI GitHub 项目（https://github.com/microsoft/call-center-ai），包含部署脚本与 demo。
（正文字数：1028）