So erstellen Sie einen KI-Sprachassistenten mit Retell AI
Ein mit Retell AI erstellter KI-Sprachassistent kann Live-Telefonanrufe bearbeiten, in Echtzeit reagieren und Aufgaben während der Interaktion ausführen. Diese Systeme können Termine buchen, Datensätze aktualisieren und Nutzer durch Workflows führen, während sie den Kontext während des gesamten Anrufs verfolgen – etwas, womit klassische IVR-Systeme Schwierigkeiten haben.
Die Retell AI bietet eine vollständige Plattform für KI-Sprachagenten, um diese Agenten zu erstellen, indem sie den Gesprächsfluss in Echtzeit, die Telefonie und die Aktionsausführung an einem Ort abwickelt. Sie unterstützt sowohl eingehende als auch ausgehende Anrufe und ist für den Produktiveinsatz konzipiert, nicht nur für Demos.
Der schnellste Weg, einen produktionsreifen Sprachassistenten zu erstellen, besteht darin, ein System zu verwenden, das die Sprachinteraktion in Echtzeit bereits abwickelt, anstatt Speech-to-Text, Sprachmodelle und Text-to-Speech manuell zusammenzusetzen. Die Retell AI stellt diese Ebene bereit.
Sie bietet ein Echtzeit-Sprachsystem, das Audiostreaming, Sprecherwechsel und Antwortübermittlung abwickelt, sodass Teams sich darauf konzentrieren können, wie sich der Assistent verhält und was er während eines Anrufs tatsächlich tut.
Dieser Leitfaden erklärt, wie Sie einen funktionierenden KI-Sprachassistenten mit Retell erstellen und bereitstellen, mit Fokus darauf, was ihn in echten Gesprächen tatsächlich zuverlässig macht.
Der Erstellungsprozess folgt einer strukturierten Abfolge. Jeder Schritt fügt eine Ebene hinzu, die erforderlich ist, damit der Assistent in echten Anrufen zuverlässig funktioniert.
Der Agent ist die Laufzeitentität, die die gesamte Sprachinteraktion verwaltet. Er ist dafür verantwortlich, Audioeingaben zu empfangen, die Antwortgenerierung zu koordinieren und während des Anrufs Ausgaben zu liefern.
Konfigurieren Sie beim Erstellen des Agenten die grundlegenden Systemparameter. Dazu gehört die Auswahl des Sprachmodells, das die Antworten generiert, die Wahl der Stimme für die Audioausgabe und das Festlegen von Anfangswerten, die beeinflussen, wie der Assistent Eingaben verarbeitet und reagiert. Diese Einstellungen definieren die Umgebung, in der die gesamte Gesprächslogik ablaufen wird.
In dieser Phase wird noch kein aufgabenspezifisches Verhalten definiert. Das Ziel ist es, eine stabile AusfĂĽhrungsebene zu schaffen, bevor darauf aufbauend Logik hinzugefĂĽgt wird.
Die Antwort-Engine definiert, wie sich der Assistent während des Anrufs verhält. Dies wird über Prompts und strukturierte Anweisungen gesteuert.
Die Konfiguration sollte klar definieren:
Die Antwortlogik muss Grenzen durchsetzen. Der Assistent sollte nicht in themenfremde Antworten abgleiten oder zu viel erklären. Er sollte nach fehlenden Eingaben fragen, wichtige Details bei Bedarf bestätigen und die Interaktion auf ein konkretes Ergebnis ausrichten.
Diese Ebene bestimmt die Konsistenz. Wenn sie nicht präzise definiert ist, produziert der Assistent möglicherweise gültige Antworten, schließt Aufgaben aber nicht ab.
Nachdem Sie das Antwortverhalten definiert haben, strukturieren Sie, wie das Gespräch fortschreitet.
Für Anwendungsfälle mit einem klaren Ziel sollte ein strukturierter Ablauf definiert werden. Der Assistent durchläuft eine Abfolge von Schritten und stellt sicher, dass erforderliche Eingaben erfasst und Aktionen in der richtigen Reihenfolge ausgelöst werden. Dies reduziert Variabilität und verhindert unvollständige Interaktionen.
Für flexiblere Anwendungsfälle kann eine prompt-gesteuerte Logik verwendet werden, damit sich der Assistent anpassen kann, während er weiterhin innerhalb definierter Einschränkungen arbeitet.
Das System sollte immer einen Zustand aufrechterhalten. Es muss verfolgen, was bereits erfasst wurde, was noch aussteht und was der nächste Schritt ist. Ohne dies wiederholt der Assistent Fragen oder überspringt notwendige Schritte.
Um den Aufgabenabschluss zu ermöglichen, verbinden Sie Tools, die es dem Assistenten erlauben, während des Anrufs Aktionen auszuführen.
Diese Tools repräsentieren Vorgänge wie das Abrufen von Informationen, die Prüfung der Verfügbarkeit, das Aktualisieren von Datensätzen oder die Anrufweiterleitung. Jede Aktion sollte einer Funktion zugeordnet werden, die ausgelöst werden kann, wenn die entsprechende Absicht erkannt wird.
Function Calling fungiert als Ausführungsebene. Wenn der Assistent erkennt, dass eine Aktion durchgeführt werden muss, löst er die Funktion aus, verarbeitet das Ergebnis und setzt das Gespräch fort, ohne den Fluss zu unterbrechen.
Die Antwortlogik und die Aktionsebene mĂĽssen aufeinander abgestimmt sein. Der Assistent sollte wissen, wann er eine Funktion aufrufen und wie er die Ausgabe nutzen muss, um die Interaktion voranzubringen.
Das Testen sollte reales Anrufverhalten simulieren und nicht ideale Eingaben. Der Assistent muss unter Bedingungen bewertet werden wie:
Der Fokus liegt auf dem Verhalten. Der Assistent sollte aufhören zu sprechen, wenn er unterbrochen wird, sich an neue Eingaben anpassen und an der richtigen Stelle der Interaktion fortfahren.
Fehler in dieser Phase entstehen typischerweise durch unklare Antwortlogik, schwache Ablaufstruktur oder falsche Aktionsauslöser. Diese Probleme sollten vor der Bereitstellung behoben werden.
Sobald der Assistent im Test konsistent funktioniert, stellen Sie ihn bereit, um Live-Anrufe zu bearbeiten.
Retell ermöglicht es, den Agenten mit einer Telefonnummer zu verbinden, was sowohl eingehende als auch ausgehende Interaktionen ermöglicht. Der Assistent arbeitet nun unter realen Bedingungen, in denen das Nutzerverhalten unvorhersehbar ist.
Die Bereitstellung ĂĽberfĂĽhrt das System vom kontrollierten Testen in den Produktiveinsatz. An diesem Punkt mĂĽssen das Interaktionsdesign, die Antwortlogik und die Aktionsverarbeitung ohne manuelles Eingreifen zusammenarbeiten.
Ein KI-Sprachassistent mit Retell AI funktioniert nur dann zuverlässig, wenn drei Ebenen korrekt definiert sind: Antwortlogik, Aktionslogik und die Steuerung des Call Flows.
Sie bestimmen, ob das System während eines Anrufs Aufgaben abschließt oder unter normalem Nutzerverhalten zusammenbricht.
Die Antwortlogik definiert, wie der Assistent bei jedem Schritt der Interaktion entscheidet, was er sagt.
Sie sollte eindeutig sein hinsichtlich:
Der Assistent sollte keine offenen oder abschweifenden Antworten generieren. Jede Antwort muss an ein konkretes Ziel gebunden sein – entweder fehlende Informationen zu erfassen, Eingaben zu bestätigen oder in Richtung Ausführung voranzuschreiten.
Klarheit ist entscheidend. Wenn die Antwortlogik vage ist, produziert der Assistent möglicherweise flüssige Antworten, die die Interaktion nicht voranbringen, was zu unvollständigen Ergebnissen führt.
Die Aktionslogik bestimmt, wann der Assistent eine Aufgabe ausführen sollte und wie sich diese Ausführung in das Gespräch einfügt.
Jede Aktion muss:
Der Assistent sollte die Interaktion nicht pausieren oder unterbrechen, während Aktionen verarbeitet werden. Er sollte die Anfrage bestätigen, die Ausführung abwickeln und das Gespräch fortsetzen, ohne den Kontext zu verlieren.
Wenn das Timing der Aktionen nicht gesteuert wird, löst das System entweder Aktionen zu früh aus, verzögert unnötig oder integriert Ergebnisse nicht richtig in das Gespräch.
Die Call-Flow-Steuerung stellt sicher, dass der Assistent während der gesamten Interaktion die Richtung beibehält.
Das System muss verfolgen:
Dies verhindert:
Ein gut definierter Ablauf hält die Interaktion strukturiert, selbst wenn der Nutzer unterbricht oder die Richtung ändert. Ohne ihn wird der Assistent inkonsistent und schwer zu kontrollieren.
Sprachassistenten wirken im Test oft stabil, weil Interaktionen erwarteten Mustern folgen. In echten Anrufen verschwindet diese Struktur. Der Zusammenbruch geschieht auf Systemebene, wo mehrere Faktoren zusammenkommen und LĂĽcken darin aufdecken, wie der Assistent konfiguriert ist.
Der Fehler liegt nicht an einer einzelnen schwachen Komponente. Er ist das Ergebnis davon, wie sich das System verhält, wenn Echtzeitinteraktion, Ausführung und Steuerung nicht ordnungsgemäß aufeinander abgestimmt konfiguriert sind.
Ein Nutzer ruft die zugewiesene Nummer an. Der Retell-Agent empfängt den Audiostream und verarbeitet ihn in Echtzeit.
Der Assistent nimmt ab und beginnt mit einem aufgabenorientierten Prompt. Der Nutzer nennt seine Anfrage, zum Beispiel die Buchung eines Termins. Der Assistent erkennt die Absicht und beginnt, die erforderlichen Informationen zu erfassen. Er fragt nach konkreten Eingaben wie Datum, Uhrzeit und allen fĂĽr den Workflow notwendigen Details.
Während der Nutzer antwortet, hält das System den Zustand aufrecht. Es verfolgt, was bereits erfasst wurde und was noch aussteht. Wenn der Nutzer pausiert oder eine unvollständige Eingabe liefert, stellt der Assistent eine direkte Rückfrage, anstatt die Interaktion neu zu starten.
Sobald alle erforderlichen Eingaben verfügbar sind, löst der Assistent die relevante Funktion aus. Zum Beispiel prüft er die Verfügbarkeit über ein verbundenes System. Während die Aktion ausgeführt wird, hält der Assistent die Kontinuität aufrecht, indem er die Anfrage bestätigt und den nächsten Schritt vorbereitet.
Die Funktion liefert ein Ergebnis zurück. Der Assistent nutzt diese Ausgabe sofort, bestätigt den verfügbaren Termin und bittet um eine finale Bestätigung. Nach der Bestätigung schließt er die Buchung über einen weiteren Aktionsaufruf ab und antwortet mit einer klaren Abschlussmeldung. So funktioniert Callcenter-Automatisierung in der Praxis, bei der der Assistent Aufgaben innerhalb einer einzigen Interaktion abschließt.
ĂśberprĂĽfen Sie nach der Bereitstellung, wie der Assistent in echten Anrufen kommuniziert.
Antworten sollten nach Möglichkeit gekürzt, unnötige Formulierungen entfernt und Fragen direkter gestellt werden. Jede Antwort, die Zögern, Verwirrung oder Unterbrechung verursacht, sollte zur Verbesserung der Klarheit umgeschrieben werden.
Identifizieren Sie Stellen, an denen die Interaktion abbricht oder inkonsistent wird.
Dazu gehören fehlende Schritte, wiederholte Fragen oder Abläufe, die nicht zum Abschluss kommen. Der Assistent sollte den Workflow durchlaufen, ohne erforderliche Eingaben zu überspringen oder unnötig neu zu starten.
Verfeinern Sie, wie Aktionen ausgelöst werden und wie sich der Assistent während der Ausführung verhält.
Aktionen sollten zum richtigen Zeitpunkt erfolgen, und der Assistent sollte das Gespräch ohne Stille fortsetzen, während er auf Ergebnisse wartet. Der Übergang zwischen Gespräch und Ausführung muss reibungslos bleiben.
Grundlegende Setups lassen sich mit minimalem Entwicklungsaufwand konfigurieren. FĂĽr den Produktiveinsatz ist in der Regel Programmierung erforderlich, um externe Systeme zu integrieren, die Antwortlogik zu definieren und Aktionen zu implementieren.
Ja. Der Assistent kann Funktionen auslösen, um Daten abzurufen, Systeme zu aktualisieren, die Verfügbarkeit zu prüfen, Anrufe weiterzuleiten oder Workflows während der Interaktion abzuschließen.
Testen Sie, indem Sie mit dem Agenten unter realistischen Anrufbedingungen interagieren. Validieren Sie, wie er Unterbrechungen, unvollständige Eingaben und Absichtsänderungen bewältigt und ob Aktionen korrekt ausgelöst werden und nutzbare Ergebnisse zurückliefern.
Ja. Der Assistent kann mit einer Telefonnummer verbunden werden, um eingehende Anrufe zu empfangen oder ausgehende Anrufe zu initiieren, je nach Anwendungsfall.
Sehen Sie, wie viel Ihr Unternehmen durch den Wechsel zu KI-gestützten Sprachagenten sparen könnte.
Total Human Agent Cost
AI Agent Cost
Estimated Savings
Eine Demo-Telefonnummer von Retell Clinic Office
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