Разворачивайте голосовых агентов с Pipecat и Amazon Bedrock

Пост является совместной работой AWS и Pipecat. Развертывание интеллектуальных голосовых агентов, которые поддерживают естественные, похожие на человеческие разговоры, требует потоковой передачи данных пользователям в различных каналах: веб, мобильных устройствах и телефонах, даже в условиях высокой нагрузки и ненадежных сетей. Даже небольшие задержки могут нарушить поток разговора, заставляя пользователей воспринимать агента как неотзывчивого или ненадежного. Для таких случаев, как поддержка клиентов, виртуальные помощники и исходящие кампании, естественный поток критически важен для пользовательского опыта.

В этой серии постов вы узнаете, как архитектуры потоковой передачи помогают решать эти проблемы, используя голосовых агентов Pipecat на платформе Amazon Bedrock AgentCore Runtime. В первой части вы узнаете, как развернуть голосовых агентов Pipecat на AgentCore Runtime, используя различные подходы к сетевой передаче, включая WebSockets, WebRTC и интеграцию телефонии, с практическими рекомендациями по развертыванию и примерами кода.

Развертывание голосовых агентов в реальном времени представляет собой сложную задачу: необходимо обеспечить низкую задержку потоковой передачи, строгую изоляцию для безопасности и возможность динамического масштабирования в зависимости от непредсказуемого объема разговоров. Без должным образом спроектированной архитектуры вы можете столкнуться с проблемами, такими как дрожание звука, ограничения по масштабируемости, завышенные затраты из-за избыточного выделения ресурсов и повышенная сложность.

Amazon Bedrock AgentCore Runtime решает эти проблемы, предоставляя безопасную, безсерверную среду для масштабирования динамических ИИ-агентов. Каждая сессия разговора работает в изолированных микровиртуальных машинах для повышения безопасности. Она автоматически масштабируется при всплесках трафика и поддерживает непрерывные сессии до 8 часов, что делает ее идеальной для длительных многоповоротных голосовых взаимодействий. Плата взимается только за активно используемые ресурсы, что помогает минимизировать затраты на бездействующую инфраструктуру.

Pipecat, агентная структура для создания потоков голосового ИИ в реальном времени, работает на AgentCore Runtime с минимальной настройкой. Упакуйте свой голосовой поток Pipecat в контейнер и разверните его напрямую на AgentCore Runtime. Среда выполнения поддерживает двунаправленную потоковую передачу для реального аудио и встроенную наблюдаемость для отслеживания логики агента и вызовов инструментов.

В первой части этой серии мы сосредоточимся на соединении «Клиент — Агент» и на том, как минимизировать задержку сети на первом этапе от вашего устройства до голосового агента, а также рассмотрим дополнительные аспекты, связанные с другими компонентами архитектуры голосового агента. Для иллюстрации этих концепций мы рассмотрим четыре подхода к сетевой передаче с учетом того, как пользователи взаимодействуют с вашими голосовыми агентами, согласованности производительности и простоты реализации.