CallerAgent
Workflow głosowy, który ogranicza czas poświęcany na nieodebrane lub mało wartościowe rozmowy wychodzące, przekazując zainteresowane osoby operatorowi.
Problem
Ochrona czasu człowieka dla rozmów, które naprawdę mają znaczenie
Przed CallerAgent operator ręcznie wykonywał pierwsze telefony, jeden po drugim. Poczta głosowa, brak odpowiedzi i rozmowy bez zainteresowania odbierały uwagę osobom gotowym do rozmowy. Zbudowałem ten workflow, aby zautomatyzować pierwszy etap, ale zachować udział człowieka tam, gdzie potrzebne są ocena sytuacji i pomoc.
Co zbudowałem
Warstwa operacyjna wokół agenta głosowego
- Architektura aplikacji Next.js i PostgreSQL dla całego workflow.
- Dane i stan workflow dla kontaktów, kampanii, zadań połączeń, prób, wyników i zdarzeń dostawcy.
- Integracja agenta głosowego ElevenLabs z infrastrukturą telefoniczną Zadarma.
- Przetwarzanie webhooków, korelacja zdarzeń i logika potwierdzania przekazania rozmowy.
- Raportowanie operacyjne i workflow powiadomień przez n8n i Telegram.
- Lepszy proces tworzenia, testowania i wdrażania w miarę rozwoju aplikacji.
Workflow
AI wykonuje pierwszy kontakt, człowiek przejmuje rozmowę, gdy jest potrzebny
Agent głosowy prowadzi pierwszy telefon. Operator dołącza, gdy agent przekazuje mu rozmowę z zainteresowaną osobą.
- 1
Zatwierdzony kontakt i dane kampanii
- 2
Aplikacja CallerAgent i stan workflow
- 3
Konwersacyjny agent głosowy ElevenLabs
- 4
Telefonia Zadarma i połączenie SIP
- 5
Wynik rozmowy jest zapisany albo zainteresowana osoba zostaje przekazana
- 6
Zdarzenie od dostawcy wraca przez webhook
- 7
Potwierdzone przekazanie jest zapisane, a n8n i Telegram powiadamiają operatora
System techniczny
Połączona aplikacja, a nie odizolowane demo głosowe
Next.js i TypeScript
Aplikacja webowa, trasy API i warstwa integracji.
PostgreSQL
Źródło prawdy dla kontaktów, kampanii, zadań, prób i zdarzeń dostawcy.
ElevenLabs
Konwersacyjny agent głosowy AI do pierwszej interakcji.
Zadarma
Infrastruktura telefoniczna i SIP dla połączeń wychodzących.
Webhooki
Zewnętrzne zdarzenia są odbierane, normalizowane i łączone z właściwymi rekordami aplikacji.
n8n i Telegram
Powiadomienia operacyjne po potwierdzeniu przekazania rozmowy przez aplikację.
Czego się nauczyłem
Najpierw zbuduj najmniejszy niezawodny workflow
Na początku objąłem zakresem zbyt wiele: bramki, kontrole i ruchome elementy, zanim podstawowy przepływ został potwierdzony. Te zabezpieczenia są ważne w dojrzałym systemie, ale dodanie ich wszystkich naraz utrudniło budowę, testowanie i rozumienie aplikacji.
MVP, które najpierw bym potwierdził
Jeden zatwierdzony kontakt, jedna kampania, jedno kontrolowane połączenie, jedno zdarzenie od dostawcy, jeden jasny wynik i jedno przekazanie rozmowy człowiekowi. Krytyczne zabezpieczenia pozostają, a zaawansowane odzyskiwanie i złożoność operacyjna są dodawane po potwierdzeniu podstawowego workflow.
Nauczyłem się też traktować testowanie i wdrażanie jako część produktu. Budowanie i kompilowanie na VPS powodowało presję na zasoby, więc przeniosłem pracę builda poza środowisko wdrożeniowe, a VPS skupił się na uruchamianiu gotowej aplikacji.
Rezultat
Praktyczny workflow applied AI
CallerAgent połączył AI głosowe, telefonię, dane aplikacji, przetwarzanie zdarzeń i przekazywanie rozmów człowiekowi w jeden workflow operacyjny. Dał mi praktyczne doświadczenie w budowaniu systemów AI, które da się obserwować, utrzymywać i wykorzystać poza demo.
Porozmawiajmy o automatyzacji w Twojej firmie