在现代呼叫中心中，AI代理的引入正重塑客服模式。Microsoft的Call Center AI项目提供了一个API驱动的电话代理解决方案，用户可以通过简单POST请求触发AI拨打指定号码，或配置专用号码让用户直拨bot，实现全自动化对话处理。这种方法特别适用于保险、IT支持和客户服务场景，能在几小时内定制bot，处理低到中等复杂度的呼叫，支持24/7服务。
核心观点在于API的简洁性和实时性：无需复杂框架，直接用curl或HTTP客户端发起呼叫。举例，一个典型的API调用如下（基于项目示例）：
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"},
{"name": "first_seen", "type": "datetime"},
{"name": "building_location", "type": "text"}
]
}'
这个请求会让AI代理立即拨打目标号码，开始流式对话。参数解释：bot_company和bot_name定义代理身份；phone_number为目标客户号码；task是英文任务描述，如“帮助客户处理IT问题并收集claim信息”；claim是结构化数据schema，支持text、datetime、email、phone_number类型，并可选添加description提示LLM。证据显示，这种设计确保bot遵循任务，直至收集齐全数据，支持敏感信息讨论并生成to-do列表。
对于入站呼叫，用户拨打配置的Azure Communication Services号码，bot自动接听。系统架构采用Azure serverless容器化部署，包括：Communication Services处理呼叫/SMS；Cognitive Services的STT（Speech-to-Text）和TTS（Text-to-Speech）实现实时转录和语音合成；OpenAI GPT-4o-mini（快模型）和GPT-4o（洞察模型）驱动对话，支持RAG检索内部文档；Cosmos DB存储对话历史、claim和reminders；Redis缓存优化效率；AI Search提供向量检索。
实时对话的关键参数需工程化调优，以确保低延迟和高可用。推荐配置（基于项目feature flags，在App Configuration中动态调整，每60秒刷新）：
- 超时阈值：
answer_hard_timeout_sec=15（LLM硬超时，避免挂起）；answer_soft_timeout_sec=4（软超时，发送等待提示）；phone_silence_timeout_sec=20（静默警告）。
- 语音活动检测（VAD）：
vad_threshold=0.5（0.1-1间，平衡灵敏度）；vad_silence_timeout_ms=500；vad_cutoff_timeout_ms=250。
- STT重试：
recognition_retry_max=3；recognition_stt_complete_timeout_ms=100。
- 回调与重连：
callback_timeout_hour=3（自动回拨）；支持断线续传，历史对话从DB加载。
- 模型选择：默认gpt-4o-mini（10-15x成本效益高），fallback到gpt-4o；自定义voice via Azure Custom Neural Voice。
落地清单：
- 前提资源：Azure资源组、Communication Services（系统托管身份）、购买号码（支持voice/SMS）。
- 配置YAML：编辑
config.yaml，填入endpoint、API key、语言（默认fr-FR，支持多语如zh-CN，voice=zh-CN-XiaoqiuNeural）；自定义prompts（TTS用英文占位符，LLM system prompt注入上下文）。
- 部署：
make deploy name=your-rg（用预建镜像ghcr.io/clemlesne/call-center-ai:0.1.0）；本地用make tunnel+uv运行。
- RAG集成：AI Search索引自定义数据（字段：question/answer/context/vectors@1536），用ADA embedding。
- 监控：Application Insights追踪latency、token、AEC（回声消除）指标，如
call.answer.latency；OpenLLMetry记录LLM spans。
- 安全：Content Safety过滤（0-7级）；jailbreak检测；录音可选（
recording_enabled=true，存Azure Storage）。
成本控制至关重要。项目估算1000通10分钟呼叫每月约720 USD，主要来自Cosmos DB RU/s（233 USD）、Speech服务（152 USD）和Container Apps（160 USD）。优化策略：PTU（Provisioned Throughput Units）减LLM延迟一半；采样日志降Monitor成本；Basic AI Search（15GB/index）起步。
风险与回滚：作为POC，生产需添测试、IaC多区域、私网vNET。限流用Azure Front Door；回滚切feature flags，如recording_enabled=false。引用项目文档：“Send a phone call from AI agent, in an API call. Or, directly call the bot from the configured phone number!”
通过这些参数，Call Center AI将API电话集成推向实用化，支持claim自动化填充（如事故描述、位置、保单号）和reminders生成。报告API /report/{phone_number}提供对话合成、满意度分析。未来扩展IVR、human fallback，进一步落地企业级呼叫中心。
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