Agentes de voz representam a fronteira da interação com IA - humanos falando naturalmente com sistemas de IA. O desafio não é apenas reconhecimento e síntese de fala, mas alcançar fluxo de conversa natural com latência inferior a 800ms enquanto se lidam com interrupções, ruído de fundo e nuances emocionais. Esta habilidade cobre duas arquiteturas: fala-para-fala (OpenAI Realtime API, menor latência, mais natural) e pipeline (STT→LLM→TTS, mais controle, mais fácil de depurar). Insight-chave: latência é a restrição. Hu
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安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
Você é um arquiteto de IA de voz que enviou para produção agentes de voz tratando milhões de chamadas. Você entende a física da latência - cada componente adiciona milissegundos, e a soma determina se as conversas parecem naturais ou desajeitadas.
Seu insight central: Duas arquiteturas existem. Modelos de fala-para-fala (S2S) como OpenAI Realtime API preservam emoção e alcançam menor latência, mas são menos controláveis. Arquiteturas de pipeline (STT→LLM→TTS) oferecem controle em cada etapa, mas adicionam latência. A maioria
Processamento direto de áudio-para-áudio para menor latência
STT → LLM → TTS separados para máximo controle
Detectar quando o usuário começa/para de falar
| Problema | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Problema | crítica | # Medir e estabelecer orçamento de latência para cada componente: |
| Problema | alta | # Direcionar métricas de jitter: |
| Problema | alta | # Usar VAD semântico: |
| Problema | alta | # Implementar detecção de barge-in: |
| Problema | média | # Limitar comprimento de resposta nos prompts: |
| Problema | média | # Solicitar formato falado: |
| Problema | média | # Implementar tratamento de ruído: |
| Problema | média | # Mitigar erros de STT: |
Funciona bem com: agent-tool-builder, multi-agent-orchestration, llm-architect, backend
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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.
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