基于OpenAI API与Agents SDK构建智能语音代理：体系架构与实现详解

引言

随着人工智能与语音识别技术的不断进步，语音代理（Voice Agent）在客户服务、语言教学等场景中变得日益重要。语音代理不仅能够理解用户的自然语言音频输入，还能以自然语言进行音频响应，实现人与机器的高效语音交互。本文将详细介绍如何基于OpenAI API与Agents SDK构建高效的、具备上下文感知能力的语音代理系统，解析其核心架构与关键实现细节。

1. 语音代理体系架构

当前主流的语音代理架构主要包括两种：

1.1 语音到语音（Speech-to-Speech, S2S）架构

• 原理说明：
• 该架构采用多模态模型（如gpt-4o-realtime-preview），能够直接以音频形式接收输入并输出响应。
• 不依赖于对用户输入的文本转录，而是直接对人类的情感、意图和语音内容进行实时处理。

• 适用于需要高度交互性、低延迟、自然语言流畅沟通的应用场景。

• 应用场景举例：

• 语言学习与互动教学
• 语音驱动的搜索与信息发现
• 具有情感感知能力的客户服务

1.2 串联（Chained）架构

• 原理说明：
• 该架构将音频输入先转化为文本，再由大型语言模型（LLM）生成文本响应，最后通过文本到语音（TTS）技术转换为音频输出。
• 用户输入和响应均有完整的文本转录，便于记录和后续处理。

• 适用于需要结构化工作流和高透明度流程的场景。

• 典型流程链路：

• 语音转文本：gpt-4o-transcribe
• 智能响应生成：gpt-4.1

• 文本转语音：gpt-4o-mini-tts

• 应用场景举例：

• 客户支持中的问题登记与分流
• 支持具有脚本化、结构化对话的任务

2. 语音代理的核心实现步骤

2.1 实时数据传输与连接建立

要实现语音到语音的实时交互，需首先建立快速、低延迟的数据传输通道。OpenAI Realtime API支持两种主流的传输方式：

• WebRTC：适用于客户端（如浏览器）场景，具有低延迟、点对点特性。
• WebSocket：更适合服务端应用，如自动应答电话等。

TypeScript版OpenAI Agents SDK会根据运行环境自动选择最优传输协议。

2.2 创建实时会话

通过Realtime API，可以创建支持实时音频输入与输出的会话，为后续的语音交互提供基础。例如：

// 安装相关依赖
// npm install openai-agents

import { RealtimeAgent } from "openai-agents-realtime";

const agent = new RealtimeAgent({
  name: "示例语音代理",
  instructions: "你是一个友善的语音助手，负责帮助用户完成常见咨询。",
});

// 具体建立实时会话与数据流方案需结合前端/后端实现

2.3 设计语音代理的核心Prompt

设计Prompt时，需明确代理的身份、任务、语气、表达方式等。例如：

{
  "personality": "友好的语音助理",
  "task": "为用户解答日常问题",
  "demeanor": "耐心、积极",
  "tone": "自然、亲切",
  "formality": "适中",
  "emotion": "适度表达情感"
}

详细的Prompt设计对于确保代理响应的自然性与个性化至关重要。

示例Prompt片段

身份：前台管理员
任务：协助用户完成信息验证
语气：温暖、正式
流程示例：
- 你好，我是前台管理员，将协助您完成信息验证。
- 请提供您的名字，并逐字母拼读，以便准确记录。

2.4 支持多轮对话与状态管理

通过状态机或会话流转机制，可以有效管理多轮交互。典型流程如下：

[
  {
    "id": "1_greeting",
    "description": "问候并引导验证流程",
    "instructions": ["问候用户", "说明需要采集信息"],
    "examples": ["早上好，我是前台管理员，将协助您信息验证。", "请提供您的名字，并逐字拼读。"],
    "transitions": [{"next_step": "2_get_first_name", "condition": "问候结束后"}]
  },
  {
    "id": "2_get_first_name",
    "description": "请求并确认用户名字",
    "instructions": ["请求用户提供名字", "拼读并确认用户输入"],
    "examples": ["请问您的名字？", "您拼读的是J-A-N-E，对吗？"],
    "transitions": [{"next_step": "3_get_last_name", "condition": "名字确认后"}]
  }
  // ... 其他流程节点
]

2.5 代理间的任务转交（Agent Handoff）

为提升系统灵活性，可以通过工具函数实现代理间的任务转交。以TypeScript SDK为例：

import { RealtimeAgent } from "openai-agents-realtime";

const productSpecialist = new RealtimeAgent({
  name: "产品专员",
  instructions: "负责解答产品相关问题。"
});

const triageAgent = new RealtimeAgent({
  name: "分诊代理",
  instructions: "负责识别并分流用户请求。",
  tools: [productSpecialist]
});

// SDK会自动在需要时实现代理间的无缝转交

自定义实现时，可定义如下转交工具：

const transferAgentsTool = {
  type: "function",
  function: {
    name: "transferAgents",
    description: "将用户请求转交至更合适的代理。仅在当前代理不适用时调用。",
    parameters: {
      rationale_for_transfer: { type: "string", description: "转交的原因说明" },
      conversation_context: { type: "string", description: "转交时的对话上下文" },
      destination_agent: { type: "string", description: "目标代理标识符", enum: ["returns_agent", "product_specialist_agent"] }
    }
  }
}

当需转交时，触发相应事件，切换到目标代理即可。

2.6 集成与扩展专用模型

对于特定业务场景，可将文本模型封装为工具，让语音代理在特殊环节调用。例如：

import { RealtimeAgent, tool } from "openai-agents-realtime";
import z from "zod";

const supervisorAgent = tool({
  name: "supervisorAgent",
  description: "将复杂案例提交审核",
  parameters: z.object({ caseDetails: z.string() }),
  execute: async (caseDetails, details) => {
    // 假设调用专用微服务处理业务逻辑
    const response = await fetch("https://zzzzapi.com/supervisor", {
      method: "POST",
      body: JSON.stringify({ caseDetails, history: details.context.history }),
    });
    return response.text();
  },
});

const returnsAgent = new RealtimeAgent({
  name: "退货代理",
  instructions: "负责处理退货申请，并需向主管确认。",
  tools: [supervisorAgent],
});

3. 技术实现关键参数与配置说明

• name：定义代理或工具名称，便于多代理协作与转交。
• instructions：用于约束代理任务与行为风格。
• tools：挂载其他代理或功能工具，实现功能拓展和代理间转交。
• parameters：用于结构化地接收用户输入或上下文信息。
• transitions：管理多轮会话流程的流转。

4. 结论

构建高效的语音代理系统需合理选择体系架构，精心设计Prompt与多轮交互流程，并利用实时API、工具机制实现灵活的代理协作。通过OpenAI API与Agents SDK，开发者可快速实现具备自然语言理解、流畅语音交互与上下文感知能力的智能语音代理，并根据实际业务需求进行多层次扩展与定制，实现更高效的人机交互体验。