Twilio+AI代理状态流式电话架构：实时ASR/TTS管道、多轮对话session管理、低延迟中断续传工程实现

在呼叫中心场景中，AI 电话代理需处理多轮对话（multi-turn），维持状态（stateful session），并支持实时 ASR（语音转文本）和 TTS（文本转语音）流式管道，以实现低延迟中断和续传。传统管道易因网络抖动或用户打断导致上下文丢失，本文聚焦 Twilio 集成下的工程实现，提供可落地参数和清单。

核心架构：流式电话代理管道

Twilio 作为电话网关，提供 Webhooks 接入呼叫事件（如 incoming call、audio stream），后端 App 处理流式音频。借鉴微软 Call Center AI 架构：Twilio 事件推 Event Grid 或队列，App 容器化部署于云端（Azure Container Apps 或 AWS/ECS）。

管道流程：

1. Twilio Telephony 层：配置 Inbound/Outbound 号码，支持 WebSocket 流式音频（Media Streams）。关键：启用track参数记录双向音频。
2. 实时 ASR 管道：音频 chunk（20ms 帧）输入 Cognitive Services 或 Deepgram 流式 STT。VAD（Voice Activity Detection）过滤沉默，避免无效计算。
3. Session 状态机：Redis 缓存当前 session（TTL 1h），Cosmos DB 持久化历史 messages、claim 数据。
4. LLM 核心：GPT-4o-mini 处理转录文本，提示注入历史 + 任务 schema，输出工具调用（如更新 claim）或回复。
5. 实时 TTS 管道：ElevenLabs 或 Azure Neural TTS 流式合成，推回 Twilio 播放。

证据显示，此架构支持断线续传：Twilio 呼叫重连时，从 session ID 拉历史，实现无缝 multi-turn。“Conversations are streamed in real-time to avoid delays, can be resumed after disconnections”。

低延迟中断与续传实现

中断处理是关键，用户说话时 AI 需暂停 TTS。工程上：

• VAD 阈值：vad_threshold=0.5（0.1-1 范围），vad_silence_timeout_ms=500，vad_cutoff_timeout_ms=250。低于阈值视为沉默，触发 ASR 结束。
• 流式 chunking：音频每 250ms chunk 一帧，STT partial 结果实时喂 LLM。LLM 使用 streaming completions，首 token 延时 < 1s。
• 双向并发：多线程：ASR 线程转录，TTS 线程播放，LLM 异步推理。Twilio barge-in 支持用户打断。

续传逻辑：session 存储messages[]数组（persona: human/assistant, content, created_at），重连时 LLM 提示：“Previous conversation: {history}”。claim schema（如 {"name":"incident_datetime","type":"datetime"}）确保结构化提取。

多轮对话 Session 管理

Stateful 需持久上下文，避免 “失忆”。实现：

• Redis 缓存：键session:{call_id}，值 JSON（next_action, reminders, synthesis）。TTL 匹配 callback_timeout_hour=3。
• DB 持久：Cosmos upsert conversation，每次 turn 追加 message，支持 RAG 查询历史 fine-tune。
• 状态机：有限状态（initiate, gathering, closed）。LLM 输出next: {"action": "case_closed", "justification": "..."}。

多 turn 示例：用户报告事故，AI 收集 location/policy_number，生成 reminders，后续 callback 续问。

可落地工程参数与清单

超时与重试：

• answer_soft_timeout_sec=4（LLM 慢时播 “稍等”）。
• answer_hard_timeout_sec=15（超时 fallback 人类）。
• phone_silence_timeout_sec=20（沉默警告）。
• recognition_stt_complete_timeout_ms=100，重试 recognition_retry_max=3。

监控指标（Application Insights）：

• call.answer.latency：用户说完到 AI 播延时 < 2s。
• call.aec.droped/missed：回声消除失败率 < 1%。
• LLM token/input-output，成本追踪。

部署清单：

1. Twilio：买号码，Webhook POST /call，Media Stream ws://your-app/call/{callSid}/media。
2. Session ID：Twilio CallSid 作为 key。
3. 安全：JWT auth，PII 过滤（Azure Content Safety）。
4. 回滚：feature_flags 如 recording_enabled=false；A/B 测试 slow_llm_for_chat。
5. 规模：无服务器 auto-scale，估 1000 通 / 月 $720（Communication $40, Speech $150+, LLM $50+）。

风险缓解：

• 延迟瓶颈：PTU 部署 GPT，nano 模型。
• 准确：领域 RAG，AI Search embeddings。
• 生产化：IaC Bicep，multi-region，SLA 99.9%。

此实现已在 POC 验证，适用于保险 / IT 支持。参数可依场景调优，如 VAD 阈值降至 0.3 适应嘈杂环境。

资料来源：

• 微软 GitHub: https://github.com/microsoft/call-center-ai （架构 & 参数）。
• Twilio Docs: Media Streams API（集成指南）。

（字数：1256）