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•⚡ 实时语音流：对话是实时流式传输的，彻底告别“AI 正在思考...”的尴尬延迟和机械式的一问一答，体验如真人般流畅。 •📱 多模态交互：在通话过程中，AI 甚至可以向用户**发送或接收短信（SMS）**来辅助传递信息。 •🗣️ 多语言 + 自定义语音：支持多种语言和音色。你甚至可以训练一个品牌专属的自定义语音（CNV），让 AI 用你公司的声音说话。
POST /call）。同时，它也拥有一个专属电话号码，客户可以直接拨打进来，由 AI 接听。🧠 超高智商：GPT-4.1 + RAG，懂业务、有记忆
这个 AI 客服绝不是“人工智障”。它的大脑由GPT-4.1和GPT-4.1-nano等高端模型驱动，确保了强大的理解力。
最核心的是，它拥有**“RAG”（检索增强生成）**能力：
•能访问私有数据：它可以安全、合规地连接到你的内部文档和客户数据（通过 AI Search 索引），在对话中提供个性化、精准的服务。 •会严格执行任务：你可以通过“理赔表单”（Claim Schema）给 AI 设定结构化任务。AI 会像真人一样，有条不紊地引导客户，确保收集到所有必填信息（如下例中的硬件信息、发生时间、地点等）。 •自动生成待办事项：通话结束后，AI 会自动总结并生成“待办清单”（To-do lists），例如“回访客户”、“创建工单”。
📊 Demo 演示：AI 的“工作成果报告”
官方 Demo 展示了一个保险理赔电话，通话结束后，AI 在数据库中自动生成了如下所示的结构化报告 (JSON)，清晰明了：
{
// 1. AI 帮你填好的“理赔表单”
"claim":{
"incident_description":"与另一辆车相撞，车掉沟里了，无人受伤",
"incident_location":"N17国道",
"involved_parties":"Dujardin, Madame Lesné",
"policy_number":"DEC1748"
},
// 2. 完整的对话历史
"messages":[
{"persona":"human","content":"不，我没事了...谢谢你。"},
{"persona":"assistant","content":"很高兴能帮到您！祝您一切顺利..."}
],
// 3. AI 的“下一步行动”决策
"next":{
"action":"case_closed",
"justification":"客户已提供所有必要信息...案件暂时关闭。"
},
// 4. AI 自动创建的“待办提醒”
"reminders":[
{
"description":"回访客户，跟进事故和案件进展。",
"due_date_time":"2024-12-11T14:30:00",
"owner":"assistant",
"title":"客户事故回访"
}
],
// 5. AI 生成的“通话总结”和“改进建议”
"synthesis":{
"long":"在通话中，您报告了在N17国道的事故...",
"satisfaction":"high",
"short":"关于N17国道的事故",
"improvement_suggestions":"为了改善体验，应确保通话连接稳定..."
}
}此外，系统还提供一个 Web 报告页面，任何人都可以通过链接查看通话历史、理赔数据和待办事项。
☁️ 专为企业打造：云原生与可观测性
这个项目不是“玩具”，它是一个生产级的解决方案：
•Azure 云原生：完全部署在 Azure 上，采用容器化、Serverless 架构，维护成本低，可弹性伸缩。 •成本透明：官方非常坦诚地估算了成本：每月 1000 通电话（每通 10 分钟），总花费约 720 美元（约 0.12 美元/小时）。 •全面监控：深度集成了Application Insights，你可以监控应用行为、数据库查询、LLM 延迟、Token 用量等一切指标。 •可迭代优化：支持模型微调（Fine-tuning）！你可以用自己公司真实的人工呼叫中心日志来训练模型，让 AI 越来越懂你的业务。