Sejamos realistas, toda a gente fala sobre construir uma IA com a qual se pode realmente conversar. Não estamos a falar daqueles menus telefónicos robóticos e terríveis de há uma década. Referimo-nos a agentes de voz inteligentes que entendem o que está a dizer e que podem realmente ajudar. Para os programadores, combinar o AgentKit da OpenAI com o Twilio é uma solução de eleição para criar estes bots de voz personalizados.
Mas a questão é esta: é uma ótima configuração para um certo tipo de projeto, mas definitivamente não é uma solução universal. Este guia é a sua visão geral, sem rodeios, sobre o que são as integrações do Twilio com o AgentKit. Abordaremos como funcionam, o que pode construir e os custos e dores de cabeça do mundo real que deve conhecer antes de mergulhar de cabeça. Também lhe mostraremos uma abordagem diferente que o deixa pronto a funcionar em minutos, não em meses.
O que é o AgentKit da OpenAI?
Primeiro, o AgentKit da OpenAI é basicamente um conjunto de ferramentas para programadores que querem construir, lançar e gerir os seus próprios agentes de IA. Serve para criar bots que podem executar tarefas, usar ferramentas e seguir regras bastante complexas. Tem até um editor visual de arrastar e soltar para mapear como um agente deve funcionar, além de SDKs em TypeScript e Python para aqueles que preferem escrever código.
Um gráfico que mostra a relação entre o Agent Builder, o ChatKit, os Evals e os Connectors para compreender a estrutura de preços do OpenAI AgentKit.Essencialmente, o AgentKit foi feito para se integrar bem no mundo da OpenAI. Permite-lhe aceder a modelos poderosos como o GPT-4 para construir qualquer coisa, desde um simples chatbot a um fluxo de trabalho automatizado mais complexo. Foi concebido para programadores que gostam de pôr as mãos na massa e construir os seus agentes de raiz.
O papel do Twilio
O Twilio, por outro lado, é uma plataforma que permite aos programadores adicionar funcionalidades como chamadas telefónicas, vídeo e mensagens de texto às suas aplicações usando APIs. Em vez de lidar com o hardware de telecomunicações tradicional, pode usar os serviços na nuvem do Twilio para controlar as comunicações com código.
No que diz respeito aos bots de voz com IA, alguns dos seus produtos são realmente importantes. O Programmable Voice é o que permite que a sua aplicação faça e receba chamadas telefónicas. O Media Streams fornece-lhe um fluxo ao vivo do áudio dessas chamadas. Pense nisto como a infraestrutura essencial necessária para levar o áudio de uma chamada telefónica até à sua IA, para que esta possa decidir o que fazer a seguir.
Como o Twilio e o AgentKit funcionam em conjunto
Conectar o Twilio ao AgentKit é uma ideia interessante, mas é um trabalho muito técnico. Esta não é uma configuração simples de ligar e usar. É uma solução para programadores que se sentem à vontade para configurar servidores, gerir várias APIs e escrever o código que une todos estes serviços diferentes. Aqui está uma visão rápida de como as peças se encaixam.
Conectar chamadas de voz usando Media Streams e WebSockets
Tudo começa quando alguém liga para um número de telefone que comprou ao Twilio. O serviço Programmable Voice do Twilio atende a chamada. Em seguida, indica-lhe para usar o Media Streams.
É aqui que a magia acontece. O Media Streams captura o áudio em bruto da chamada e envia-o para um servidor que você gere, tudo em tempo real. Isto acontece através de algo chamado WebSocket, que mantém uma conexão constante e bidirecional aberta entre o Twilio e a sua aplicação. O seu servidor recebe a voz do autor da chamada e pode enviar áudio de volta pela mesma conexão.
O papel do SDK do OpenAI Agents
Assim que esse fluxo de áudio chega ao seu servidor, o SDK do OpenAI Agents entra em ação. É aqui que o cérebro de IA da operação ganha vida. O código que escreveu usando o SDK realiza alguns passos rápidos:
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Voz para Texto: O SDK captura o áudio em bruto do Twilio e transforma o que o autor da chamada disse em texto simples.
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Processamento do Modelo de Linguagem: Esse texto é enviado para o agente de IA que construiu com o AgentKit (que está a ser executado num modelo da OpenAI como o GPT-4o). O agente descobre o que o texto significa, decide como responder e pode até usar algumas "ferramentas" pré-construídas para encontrar informações.
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Texto para Voz: A resposta em texto do agente é então processada por um modelo de texto para voz para a transformar novamente em áudio com som natural.
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Streaming de volta para o autor da chamada: Este novo clipe de áudio é enviado de volta para o Twilio através daquela conexão WebSocket e reproduzido para o autor da chamada quase instantaneamente.
Todo este processo repete-se continuamente, criando uma conversa de vaivém bastante fluida entre o autor da chamada e a sua IA.
O que pode construir com as integrações do Twilio com o AgentKit?
Como esta é uma abordagem liderada por programadores, pode construir algumas experiências de voz bastante específicas. Você está no controlo do código, por isso pode fazer com que a lógica do agente se ajuste exatamente às suas necessidades. Aqui estão algumas coisas comuns que as pessoas constroem.
Construir assistentes de voz de IA em tempo real
Pode criar assistentes de voz de IA que fazem mais do que apenas responder a perguntas básicas. Pense num concierge virtual para um hotel que sabe tudo sobre as comodidades e locais próximos, ou num assistente para uma loja online que ajuda os clientes a rastrear as suas encomendas por voz. Como é construído com o AgentKit, pode dar ao assistente uma personalidade única e regras muito específicas a seguir.
Este vídeo mostra como construir um assistente de voz de IA em tempo real usando a API da OpenAI e o Twilio para automação empresarial.
Sistemas avançados de resposta de voz interativa (IVR)
Sejamos honestos, toda a gente odeia menus telefónicos. Com o Twilio e o AgentKit, pode construir IVRs que entendem linguagem natural. Em vez de ouvir "prima 1 para vendas", pode-se simplesmente perguntar a um autor de chamada: "Como posso ajudá-lo hoje?" A IA pode então descobrir o que eles precisam e encaminhá-los para a pessoa certa ou tratar do pedido ela mesma. É simplesmente uma experiência muito melhor.
Bots de agendamento de consultas
Um caso de uso muito popular é a construção de bots que podem gerir calendários. Por exemplo, uma clínica veterinária poderia configurar um agente de IA para tratar de chamadas de agendamento de consultas. Alguém poderia ligar e dizer: "Preciso de marcar um check-up para o meu cão, o Buttons, para a próxima sexta-feira à tarde." O agente, equipado com uma "ferramenta" que se conecta ao calendário da clínica, pode encontrar um horário livre e confirmar a marcação na hora, sem necessidade de intervenção humana.
Os custos ocultos e as limitações das integrações do Twilio com o AgentKit
Apesar de construir um agente de voz personalizado parecer ótimo, fazê-lo com as integrações do Twilio com o AgentKit acarreta algumas grandes desvantagens que nem sempre são claras desde o início. Estes problemas muitas vezes tornam-na uma escolha menos do que ideal para equipas que precisam de uma solução completa, escalável e fácil de gerir.
Uma abordagem centrada no código e dependente de programadores
Vamos esclarecer uma coisa: isto não é um negócio do tipo "arrastar e soltar". Nem de perto. Construir e manter esta integração a funcionar requer uma equipa de engenharia dedicada. Estará a configurar servidores, a escrever e a corrigir código, a gerir conexões WebSocket e a proteger chaves de API. Um gestor de suporte não consegue simplesmente configurar isto sozinho. É um projeto de desenvolvimento completo, o que custa tempo e dinheiro que poderiam ser aplicados noutro lugar.
Um componente, não uma plataforma de suporte completa
O Twilio e o AgentKit dão-lhe os blocos de construção para um agente de voz, mas é só isso. O agente vive no seu próprio mundinho, totalmente isolado das suas outras ferramentas de suporte ao cliente. Ele não consegue ver as conversas passadas de um cliente na sua plataforma de help desk como o Zendesk ou o Intercom, por isso falta-lhe imenso contexto. Também não consegue realizar tarefas básicas de suporte como etiquetar um ticket, transferi-lo para um humano ou encerrá-lo. Acaba com um chatbot ativado por voz, não com uma parte integrada da sua equipa de suporte.
Gestão de conhecimento manual e desconectada
Uma IA é tão boa quanto a informação que possui. Com este tipo de configuração, o agente só sabe o que você programa manualmente nas suas instruções ou lhe dá acesso através de uma ferramenta personalizada. Não consegue aprender automaticamente com o seu conhecimento existente, como os artigos do seu centro de ajuda, tickets de suporte antigos, wikis internos no Confluence ou guias de instruções no Google Docs. São todos invisíveis para ele. Sempre que algo muda, um programador tem de intervir e atualizar o código.
Falta de ferramentas de análise e simulação integradas
Como pode saber se o seu agente de voz está realmente a fazer um bom trabalho? Com uma construção personalizada, não pode, a menos que também construa o seu próprio painel de relatórios do zero. Não há uma maneira pronta a usar para ver quantos problemas está a resolver, com que perguntas está a ter dificuldades ou se está a ajudá-lo a atingir os seus objetivos.
Mais importante ainda, não há uma maneira segura de o testar. Não pode executá-lo contra milhares das suas chamadas telefónicas passadas para ver onde poderia falhar antes de sequer falar com um cliente real. Cada teste é um teste ao vivo, o que é uma forma bastante arriscada de lançar um novo canal de suporte.
Uma alternativa às integrações do Twilio com o AgentKit: Uma plataforma de IA unificada que fica operacional em minutos
Para equipas que querem os benefícios da IA sem o enorme esforço de engenharia, uma plataforma unificada é uma forma muito mais inteligente de proceder. Em vez de construir do zero, pode usar uma ferramenta concebida para se ligar diretamente aos sistemas que já utiliza.
É aqui que algo como a eesel AI entra em cena. É uma plataforma de IA construída para automatizar o suporte conectando-se diretamente às ferramentas que já usa todos os dias. Reúne todo o seu conhecimento e implementa agentes de IA que podem tratar de tickets, responder a perguntas e ajudar a sua equipa, tudo sem que precise de escrever uma única linha de código.
Fique operacional em minutos com integrações de um clique
Esqueça os servidores e os WebSockets. A eesel AI conecta-se a dezenas de help desks, incluindo Zendesk, Freshdesk e Jira Service Management, com um único clique. Não precisa de arrancar os seus sistemas antigos e substituí-los. Simplesmente encaixa-se no seu fluxo de trabalho atual, para que possa começar a automatizar coisas imediatamente sem atrapalhar o ritmo da sua equipa.
Unifique o conhecimento de tickets, documentos e chats instantaneamente
Ao contrário do trabalho manual necessário para o AgentKit, a eesel AI aprende automaticamente com todo o conhecimento da sua empresa. Lê os seus tickets de suporte passados para captar o tom da sua marca e aprender soluções comuns. Conecta-se ao seu centro de ajuda, Confluence, Notion e Google Docs para dar à sua IA a história completa. Isto significa que o seu agente está pronto com respostas relevantes e úteis desde o momento em que o liga.
A plataforma eesel AI conecta-se instantaneamente a várias fontes de conhecimento como Zendesk, Confluence e Notion.Teste com confiança usando simulações poderosas
Isto é enorme. A eesel AI tem um modo de simulação que lhe permite testar o seu agente de IA em milhares dos seus tickets passados num ambiente seguro e isolado. Pode ver exatamente como teria respondido, obter previsões sólidas sobre quantos tickets poderia resolver e detetar quaisquer lacunas de conhecimento antes de o agente falar com um único cliente. Isto elimina todas as suposições e riscos do lançamento de uma nova ferramenta de automação.
A funcionalidade de simulação da eesel AI oferece um ambiente seguro para testar o desempenho do agente de IA antes de entrar em produção.Comparação de preços: Integrações do Twilio com AgentKit vs. uma plataforma unificada
O custo de juntar componentes em vez de comprar uma subscrição de plataforma é outro grande fator a considerar. À primeira vista, o preço de pagamento conforme o uso do Twilio e do AgentKit parece ótimo. Mas esses custos podem acumular-se de surpresa.
Análise de preços das integrações do Twilio com o AgentKit
Com esta abordagem "faça você mesmo", está a pagar por vários serviços diferentes com base no uso, o que pode tornar o orçamento um pesadelo.
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Twilio: Pagará uma taxa mensal por cada número de telefone, mais cobranças por minuto para as chamadas. Estes custos são difíceis de prever e mudarão dependendo do número de chamadas que receber.
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AgentKit: O preço é baseado no uso do modelo OpenAI, portanto, paga por cada pedaço de texto que é processado. Um mês movimentado pode levar a uma fatura surpreendentemente grande.
Além de tudo isso, tem de se lembrar dos custos "ocultos": os salários dos programadores que constroem e mantêm o sistema, mais as taxas de alojamento do servidor.
O preço transparente da eesel AI
A eesel AI simplifica as coisas com preços previsíveis e diretos. Paga uma taxa fixa mensal ou anual com base no número de interações de IA de que precisa.
A melhor parte? Não há taxas por resolução. A sua fatura não dispara só porque a sua IA está a fazer bem o seu trabalho e a lidar com mais perguntas de clientes. Isto facilita o orçamento e garante que os seus custos não ficam fora de controlo à medida que cresce. Pode até começar com um plano mensal flexível e cancelar quando quiser.
| Aspeto | Twilio + AgentKit | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de Preços | Pagamento conforme o uso (baseado no uso) | Subscrição (baseado no plano) |
| Componentes de Custo | Aluguer de número de telefone, taxas por minuto, tokens de API | Taxa fixa mensal/anual |
| Previsibilidade | Baixa (Varia com o volume de chamadas e a duração da conversa) | Alta (Custo fixo por plano) |
| Custos Ocultos | Tempo de programador, alojamento de servidor, manutenção contínua | Nenhum (Planos tudo incluído) |
Integrações do Twilio com AgentKit: Construir um componente ou implementar uma plataforma?
As integrações do Twilio com o AgentKit são uma opção sólida para empresas com muitos recursos de engenharia que precisam de construir uma ferramenta de IA muito específica, apenas de voz, do zero. Se tiver uma equipa de programadores pronta para lidar com servidores, APIs e código, dá-lhe controlo total sobre uma pequena parte da experiência de voz.
Mas para a maioria das equipas, a verdadeira questão é: está a tentar construir um dispositivo de voz autónomo ou quer implementar uma plataforma de suporte de IA completa que funcione com as ferramentas que já utiliza?
Para empresas que querem ser mais eficientes, escalar o seu suporte e dar aos clientes uma ótima experiência em todos os canais, uma plataforma unificada é a escolha óbvia. Uma solução como a eesel AI oferece uma maneira mais rápida, mais escalável e mais acessível de obter resultados reais da automação, permitindo-lhe ficar operacional em minutos, não em meses.
Pronto para ver o que uma plataforma de IA unificada pode fazer pelo seu suporte? Comece o seu teste gratuito da eesel AI hoje e ponha o seu primeiro agente de IA a funcionar em minutos.
Perguntas frequentes
As integrações do Twilio com o AgentKit combinam as APIs de comunicação do Twilio (como Programmable Voice e Media Streams) com o AgentKit da OpenAI para criar bots de voz de IA personalizados. O Twilio trata da chamada telefónica e do streaming de áudio, enquanto o AgentKit processa o áudio através de um modelo de IA, gerando uma resposta que o Twilio depois reproduz para o autor da chamada.
Pode construir assistentes de voz de IA em tempo real para tarefas específicas, sistemas avançados de resposta de voz interativa (IVR) que entendem linguagem natural e bots de agendamento de consultas. Esta abordagem oferece uma personalização profunda para experiências de voz únicas.
Sim, implementar as integrações do Twilio com o AgentKit é uma abordagem centrada no código e muito dependente de programadores. Requer uma equipa de engenharia dedicada, confortável com a configuração de servidores, gestão de APIs, tratamento de conexões WebSocket e escrita de código personalizado.
As integrações do Twilio com o AgentKit fornecem componentes, não uma plataforma de suporte completa. Faltam-lhes integrações nativas com help desks, gestão abrangente de conhecimento a partir de documentos existentes e ferramentas essenciais de análise ou simulação, o que as torna desconectadas de um ecossistema de suporte completo.
Para além das taxas baseadas no uso para o Twilio (números de telefone, minutos de chamada) e para o AgentKit (processamento do modelo OpenAI), deve ter em conta custos "ocultos" significativos. Estes incluem os salários dos programadores para a construção e manutenção contínua, mais as taxas de alojamento do servidor, tornando o orçamento imprevisível.
Sim, as plataformas de IA unificadas como a eesel AI oferecem uma alternativa mais rápida e integrada. Estas plataformas conectam-se às suas ferramentas existentes, automatizam a gestão do conhecimento e fornecem análises e simulações integradas, muitas vezes sem exigir qualquer programação.
