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अपना पहला एजेंट बनाएँ

यह एक AI वॉयस एजेंट बनाने का छोर-से-छोर रास्ता है: इसे बनाएँ, बिल्डर टैब कॉन्फ़िगर करें, इसे वॉयस और चैट में परीक्षण करें, फिर प्रकाशित करें। प्रत्येक टैब का अपना गहन पेज है — यह उन्हें उस क्रम में जोड़ता है जिसमें आप वास्तव में काम करेंगे।

शुरू करने से पहले​

  • आपको एजेंट बनाने की अनुमति वाला एक खाता चाहिए — प्रोजेक्ट के लिए एक org_admin या एक project_manager। देखें भूमिकाएँ।
  • तय करें कि एजेंट किस प्रोजेक्ट का है, क्योंकि प्रोजेक्ट टाइमज़ोन और लोकेल सेट करता है। देखें प्रोजेक्ट।

चरण 1 — एजेंट बनाएँ​

Agent टैब Agent टैब: नाम, प्रोजेक्ट, विवरण, सिस्टम प्रॉम्प्ट और लाइव प्रॉम्प्ट-स्ट्रेंथ विश्लेषण।

एजेंट बिल्डर को /agent/setup पर खोलें और Agent टैब पर शुरू करें। यहीं एजेंट की पहचान और वह जो शब्द कहता है, रहते हैं।

  1. एजेंट को एक स्पष्ट नाम दें।
  2. यह क्या करता है इसका एक छोटा विवरण जोड़ें।
  3. वह उपयोग का मामला चुनें जो आपके लक्ष्य से मेल खाए।
  4. शुरुआत करने के लिए एक टेम्पलेट चुनें, यदि कोई उपयुक्त हो — टेम्पलेट समझदार सेटिंग्स पहले से भर देते हैं जिन्हें आप बाद में बदल सकते हैं।
  5. सिस्टम प्रॉम्प्ट लिखें — मूल निर्देश सेट जो परिभाषित करता है कि एजेंट कौन है और उसे क्या करना है।
  6. अभिवादन (जब कोई कॉल जुड़ती है तब की पहली पंक्ति) और समाप्ति, फ़ॉलबैक, व्यस्त और वॉयसमेल संदेश सेट करें।

एजेंट बनाने के लिए सहेजें। अब आप बाकी टैब से गुज़र सकते हैं।

प्रॉम्प्ट और संदेश Agent टैब पर रहते हैं

सिस्टम प्रॉम्प्ट, अभिवादन और मुख्य संदेश सभी Agent टैब पर हैं — Engine टैब पर नहीं। Engine टैब गति (व्यवधान, मौन, फिलर शब्द) को ट्यून करता है, न कि एजेंट क्या कहता है।

चरण 2 — मुख्य टैब कॉन्फ़िगर करें​

टैब से नीचे काम करें, साथ-साथ सहेजते हुए। आपको पहले संस्करण के लिए हर टैब की ज़रूरत नहीं — नीचे दिए गए चार ज़रूरी हैं।

भाषा मॉडल​

LLM टैब पर, पहले वॉयस पाइपलाइन मोड चुनें (यह पूरी कॉल को संचालित करता है), फिर LLM प्रदाता और मॉडल चुनें, तापमान, टोकन सीमाएँ और एक फ़ॉलबैक मॉडल सेट करें। यह तय करता है कि एजेंट कैसे तर्क करता है और कितना सुसंगत लगता है।

वॉयस और ऑडियो​

वॉयस और ऑडियो टैब पर, चुनें कि एजेंट कैसे सुनता और बोलता है: एक speech-to-text प्रदाता और मॉडल और एक text-to-speech प्रदाता, मॉडल और वॉयस चुनें, फिर प्रदाता-विशिष्ट नियंत्रण ट्यून करें।

बातचीत व्यवहार​

Engine टैब पर, गति ट्यून करें: बार्ज-इन और व्यवधान प्रबंधन, voice-activity-detection पैडिंग, प्रतिक्रिया विलंब, मौन प्रबंधन और फिलर शब्द। सिस्टम प्रॉम्प्ट, अभिवादन और संदेश वापस Agent टैब पर सेट होते हैं।

कॉलिंग​

Calling टैब पर, इनबाउंड और आउटबाउंड उपयोग, अधिकतम कॉल अवधि, ऑटो-हैंगअप, असाइन किए गए नंबर और webhooks सेट करें। (कॉल ट्रांसफ़र अलग से, Tools → Workflow "Transfer Call" फ़ंक्शन के माध्यम से कॉन्फ़िगर होता है।)

चरण 3 — ज्ञान और टूल जोड़ें (वैकल्पिक)​

एक बार मूल बातें सही लगने पर, एजेंट को अधिक सक्षम बनाएँ:

  • ज्ञान और RAG — LLM टैब पर, RAG चालू करें, एक ज्ञान आधार लिंक करें ताकि एजेंट आपके अपने दस्तावेज़ों से उत्तर दे, और समानता और top-k ट्यून करें।
  • Tools और MCP — एजेंट को फ़ंक्शन दें, MCP सर्वर कनेक्ट करें, और Workflow Builder में कॉल प्रवाह डिज़ाइन करें ताकि यह किसी कॉल के दौरान वास्तविक क्रियाएँ कर सके।
tip

परतों में बनाएँ। पहले वॉयस और अभिवादन सही करें, इसे एक परीक्षण में पुष्टि करें, फिर ज्ञान और टूल जोड़ें। जब आप एक समय में एक क्षमता जोड़ते हैं तो यह बताना बहुत आसान होता है कि क्या बदला।

चरण 4 — एजेंट का परीक्षण करें​

वास्तविक कॉल छूने से पहले एजेंट को आज़माएँ। पोर्टल आपको दो परीक्षण सतहें देता है:

  • वॉयस परीक्षण /agent/interface पर — एजेंट से बात करें और इसे आपके द्वारा कॉन्फ़िगर की गई वॉयस और व्यवहार के साथ जवाब देते सुनें।
  • चैट परीक्षण /agent/chat पर — वॉयस उपयोग किए बिना, प्रॉम्प्ट और लॉजिक को जल्दी जाँचने के लिए टेक्स्ट टर्न का आदान-प्रदान करें।

दोहराएँ: एक टैब समायोजित करें, सहेजें, और तब तक फिर से परीक्षण करें जब तक यह वैसा न लगे और व्यवहार न करे जैसा आप चाहते हैं।

चरण 5 — प्रकाशित करें और एजेंट को काम पर लगाएँ​

जब एजेंट आपके परीक्षणों में सफल हो, तो इसे प्रकाशित करें। प्रकाशन एक अलग प्रवाह नहीं है — Agent टैब पर, Published टॉगल चालू करें (और सुनिश्चित करें कि Active टॉगल भी चालू है)। एक प्रकाशित, सक्रिय एजेंट वास्तविक कॉल पर उपयोग होने के लिए तैयार है। वहाँ से:

एजेंट जो हर कॉल संभालता है उसे कॉल लॉग और एनालिटिक्स में रिकॉर्ड और विश्लेषित किया जाता है, जहाँ आपको आपके अगले ट्यूनिंग दौर को मार्गदर्शन देने के लिए रिकॉर्डिंग, ट्रांसक्रिप्ट, AI सारांश और भावना मिलेगी।

अगले कदम​