Plataforma de agentes de voz
Uma operação de atendimento por voz precisa controlar o que a IA responde e acompanhar o que ocorre em cada chamada. Os prompts em produção ficam sob gestão versionada, assim como os fluxos de conversa, e cada sessão encerrada é analisada para classificar intenção, fricção e qualidade.
Stack
Aumento da taxa de resolução pelo próprio bot, com 100% das sessões analisadas.
O desafio
Numa operação de atendimento por voz, um bot que responde ligações sem controle sobre o que diz expõe a empresa ao conteúdo que o modelo gerar. Como os prompts em produção eram alterados sem histórico de mudanças, ficava difícil identificar o que havia causado uma piora na taxa de resolução, e, sem visibilidade sobre o que ocorria em cada chamada, a operação enxergava a experiência do cliente apenas por amostragem manual, revisando uma fração pequena das sessões. Fricções e falhas recorrentes permaneciam sem detecção até se converterem em reclamação. Era necessário versionar prompts e fluxos de conversa com o mesmo rigor aplicado ao código e estender a análise a toda sessão encerrada.
A abordagem
- 01
Prompts em produção sob gestão versionada, com histórico de mudanças rastreável.
- 02
Fluxos de conversa também versionados, desacoplados do código do serviço.
- 03
Toda sessão encerrada é analisada automaticamente, classificando intenção, fricção e qualidade.
- 04
Asterisk na camada de telefonia, RabbitMQ no processamento assíncrono das chamadas, pgvector na busca semântica sobre o histórico.
- 05
Backend em Go, painel em Next.js.
O resultado
- Aumento da taxa de resolução pelo próprio bot
- 100% das sessões analisadas, substituindo a amostragem manual
Frente aplicada
Multi-Agentes de IA
Agentes que executam tarefas com limite, registro e custo previsível.
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Traga o problema para um engenheiro.
A primeira conversa é com um engenheiro e não tem custo. Se o projeto não for adequado à OmniTech, dizemos isso logo no início e, quando possível, indicamos quem atende.