Навіть добре працюючий прототип голосового агента не гарантує стабільної роботи в продакшені. У реальному використанні з’являються нові виклики: швидка обробка аудіо, паузи та переривання, зростання кількості дзвінків, інтеграції та робота з чутливими даними.
Спочатку покажемо, як виглядає готовий голосовий AI для користувача. Агент може розпізнати мовлення, зрозуміти задачу, знайти інформацію в корпоративній базі знань або звернутися до зовнішнього API, виконати дію та відповісти голосом.
Розберемо, що відбувається «під капотом»: як працює ланцюжок користувач → ASR → LLM → TTS, де виникають затримки та за що відповідають окремі компоненти системи.
А після цього поговоримо про перехід від «працює в тесті» до «працює в бізнесі»: дані, storage, моделі, GPU, хмару та архітектуру, яка дозволяє стабільно працювати під реальним навантаженням.
