Was ist ein KI-Sprachagent und wie baut man ihn?

KI-Sprachagenten sind intelligente virtuelle Assistenten, die fortschrittliche KI-Technologien nutzen, um menschliche Gespräche zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Im Vergleich zu traditionellen Systemen reduzieren KI-Sprachagenten Wartezeiten und Betriebskosten erheblich. Möchten Sie mehr Details über den KI-Sprachagenten erfahren? Lassen Sie uns gemeinsam mit Solvea eintauchen.

Was ist ein KI-Sprachagent?

Ein KI-Sprachagent ist ein Softwaresystem, das durch Technologien der künstlichen Intelligenz unterstützt wird, um menschliche Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren. Er funktioniert wie ein menschlicher Assistent, der Fragen beantworten, Gespräche führen, relevante Informationen bereitstellen und Aktionen ausführen kann, indem er Technologien wie Natural Language Processing (NLP), Spracherkennung und maschinelles Lernen nutzt.

Konkret kann der KI-Sprachagent bei einem eingehenden Anruf die Sprache des Kunden schnell verarbeiten, verstehen, worüber gesprochen wird, und eine informative Antwort geben. Der gesamte Prozess erfordert kein menschliches Eingreifen.

Entwicklungsgeschichte von KI-Sprachagenten

Mit dem Aufkommen von Smartphones gelangten KI-Sprachagenten direkt in die Hände der Nutzer. 2011 bot Apples Siri den Nutzern die Möglichkeit, mit dem Sprachassistenten in natürlicher Sprache zu interagieren. Später führte Amazon 2014 Alexa ein, und 2016 kam Google Assistant hinzu, wodurch die Fähigkeiten von Sprach-KI-Agenten weiter ausgebaut wurden.

2024 war ein Jahr großer Durchbrüche im Bereich KI-Sprache. Verschiedene fortschrittliche Modelle für Sprachagenten erschienen nacheinander, darunter GPT-4o voice von OpenAI, Sonic von Cartesia und Conversational AI von ElevenLabs. Diese Modelle werden im Laufe der Zeit auch erschwinglicher.

Mit der Weiterentwicklung der Technologien wurden Probleme der Gesprächsqualität, etwa Latenz, Unterbrechungen und emotionaler Ausdruck, größtenteils gelöst. KI-Sprachagenten schneiden inzwischen sogar besser ab als BPOs/Callcenter.

Auch der globale Markt für Sprachagenten explodierte 2024. Laut dem Bericht von Cartesia, einer ultrarealistischen Voice-AI-Plattform, machten Unternehmen, die ihr Geschäft mit KI-Sprache aufbauen, 22% der jüngsten YC-Klasse aus.

Wie funktioniert ein KI-Sprachagent?

KI-Sprachagenten funktionieren durch die Kombination mehrerer Technologien, um gesprochene Sprache zu verstehen und angemessen zu reagieren. Sie können Nutzern ein nahtloses und interaktives Erlebnis bieten. Beginnen wir damit, den Arbeitsprozess zu betrachten.

Hinweis: Einige fortschrittliche Voice-AI-Agenten haben komplexere Arbeitsprozesse und nutzen neuere Modelle. Die folgenden Inhalte zeigen nur allgemeine Modelle.

Sprachbefehle erfassen

Wenn Sie eine Anfrage oder Frage stellen, erfasst der KI-Sprachagent sie sofort über das Mikrofon Ihres Geräts. Anschließend wandelt er Ihre gesprochenen Wörter in ein rohes Audiosignal um.

Wenn Sie beispielsweise ein Smartphone in Ihrem Wohnzimmer verwenden, sagen Sie: „Hey, bitte singe ein Popsong“. Das Mikrofon erfasst zunächst den Sprachbefehl, entfernt anschließend andere Hintergrundgeräusche im Raum und leitet dann die klare Audiodatei Ihrer Anfrage zur weiteren Verarbeitung an die Sprach-KI weiter.

Automatische Spracherkennung

Danach wandeln KI-Sprachagenten das rohe Audiosignal in digitale Signale um und transkribieren diese anschließend mit Automatic Speech Recognition (ASR) in Text. Dabei handelt es sich um eine Technologie, die gesprochene Wörter in Text umwandeln kann.

Wenn beispielsweise jemand mit australischem Akzent sagt: „G’day, can you help me?“, verwechselt ein gut trainiertes ASR-Modell „G’day“ nicht mit „Good day“. Es kann die Formulierung anhand australisch-englischer Sprachmuster präzise transkribieren.

Natural Language Understanding

Als Nächstes wird der transkribierte Text von einem Natural Language Understanding (NLU)-System analysiert, einem Teilbereich von Natural Language Processing (NLP). In diesem Schritt versteht der KI-Sprachagent, was Sie sagen, einschließlich Ihrer tatsächlichen Absicht, des Kontexts Ihrer Anfrage und weiterer Details.

Das NLU-System fungiert als Brücke zwischen dem Text aus ASR und informativen Antworten. Ohne diesen Schritt können KI-Sprachagenten die Bedeutung Ihrer Worte nicht verstehen.

Die passende Aktion bestimmen

Nachdem der Agent Ihre Absicht verstanden hat, liefert er eine passende Aktion oder Information, die Ihre Anfrage erfüllt. Er versteht nicht nur Ihre Ziele, sondern bildet auch die erforderlichen Schritte zu deren Erreichung ab und listet sogar verschiedene Tools oder Datenquellen auf, die Sie möglicherweise benötigen.

Wenn Sie beispielsweise sagen: „Ich habe Kopfschmerzen“, kann er erkennen, ob Sie entsprechende Medikamente und Maßnahmen zur Linderung benötigen. Dieser Prozess kann die Nutzung externer Wissensdatenbanken, Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder die Ausführung einer Aufgabe über eine API umfassen.

Sprachausgabe

Im letzten Schritt wird die synthetisierte Sprache über den Lautsprecher Ihres Geräts wiedergegeben und die Interaktion abgeschlossen. Dabei wird nicht nur Text in Sprache umgewandelt, sondern auch die Stimme verfeinert, sodass sie natürlich und klar wirkt. Dafür wird Text-to-Speech (TTS)-Technologie verwendet, um sicherzustellen, dass sich die Antwort der KI wie ein echtes Gespräch anfühlt und nicht wie eine robotische Ausgabe.

Welche Anwendungsfälle gibt es für einen KI-Sprachagenten?

Nach der Auswertung umfangreicher Referenzen und Nutzerberichte, insbesondere von Reddit, fassen wir einige praktische Anwendungsfälle von KI-Sprachagenten aus verschiedenen Bereichen zusammen.

E-Commerce

KI-Sprachagenten sind heute in E-Commerce-Bereichen weit verbreitet. Sie verbessern die Customer Journey erheblich, indem sie personalisierte Einkaufserlebnisse und Empfehlungen bieten. Sie können die Kaufhistorie und das Browsing-Verhalten von Kunden verfolgen, sodass Onlineshops personalisierte Produktempfehlungen anbieten können.

Diese Agenten unterstützen Kunden außerdem bei Kaufentscheidungen, indem sie detaillierte Produktbeschreibungen und Vergleiche liefern und sie sogar durch den Kaufprozess führen. Dies kann die Kundenzufriedenheit bei höheren Conversion-Rates verbessern.

Gesundheitswesen und Telemedizin

Im Gesundheitswesen und in der Telemedizin verbessern KI-Sprachagenten gesundheitsbezogene Services, indem sie Patienten bei Konsultationen und bei Bedarf mit grundlegenden medizinischen Hinweisen unterstützen. Der Einsatz von Sprachagenten zeigt sich vor allem in der Patiententriage und Terminplanung.

Bei der Patiententriage können sie erste Patientenanfragen bearbeiten, zum Beispiel Fragen zu Ihren Symptomen stellen, und die Dringlichkeit des medizinischen Problems bestimmen. Bei der Terminplanung automatisieren sie diesen Prozess, indem sie Patienten ermöglichen, Termine einfach zu buchen, zu verschieben oder abzusagen, was die betriebliche Effizienz im Gesundheitswesen erhöht.

Finanzinstitute

Die KI-gestützten Sprachassistenten im Finanzsektor helfen diesen Institutionen, die Serviceeffizienz zu verbessern und gleichzeitig ein hohes Sicherheitsniveau aufrechtzuerhalten. Sie können verdächtige Kontoaktivitäten zur Betrugserkennung überwachen, etwa ungewöhnliche Muster oder Transaktionen. Sobald etwas erkannt wird, stellen sie eine sichere Echtzeitreaktion bereit, um Betrug zu verhindern.

Darüber hinaus helfen sie Kunden auch bei der Verwaltung von Konten, etwa durch Informationen zum Kontostand und zu jüngsten Transaktionen. Kunden können Finanzprobleme lösen und Routine-Transaktionen über einfache Sprachbefehle durchführen.

Wie baut man einen KI-Sprachagenten?

Nun geht es vor allem darum, einen effektiven KI-Sprachagenten zu bauen. Dieser Abschnitt zeigt Ihnen, wie Sie mit drei gängigen Produkten auf dem Markt einen KI-Sprachagenten erstellen.

Methode 1. Synthflow verwenden

Synthflow ist eine No-Code-Plattform, mit der Sie einfach einen menschenähnlichen KI-Sprachagenten erstellen können. Sie ermöglicht es Ihnen, die Identität des Agenten zu konfigurieren, die Wissensdatenbank für die Gesprächsfähigkeit zu definieren und vieles mehr. Sie bietet Ihnen eine 7-tägige kostenlose Testversion für Pro- und Growth-Pläne, um die Plattform zu testen. Probieren wir es aus.

Schritt 1. Bestimmen Sie Ihr KI-Sprachmodell

Registrieren Sie ein Konto für den Synthflow-Workspace und melden Sie sich an.

Gehen Sie zum Bereich „Assistance“ und erstellen Sie einen neuen Agenten. Hier können Sie eingehende Anrufe, ausgehende Anrufe oder ein Website-Widget auswählen.

Bestimmen Sie das gewünschte KI-Modell, zum Beispiel Synthflows LLM.

Wählen Sie eine Stimme für den Agenten aus.

Schritt 2. Agentenfunktionen anpassen

Implementieren Sie Wissensdatenbanken, die zu Ihrem Unternehmen passen.

Richten Sie benutzerdefinierte Begrüßungen für den Agenten ein, die zum Ton Ihrer Branche passen.

Erstellen Sie präzise Voice Prompts für den Agenten.

Schritt 3. Sprachagent bereitstellen und testen

Weisen Sie dem Agenten eine dedizierte Telefonnummer für den Empfang von Anrufen zu.

Führen Sie einen Testanruf durch, damit der Agent zuhört und antwortet

Sammeln Sie die Agentendaten zur weiteren Optimierung.

Methode 2. Vapi verwenden

Vapi ist ein leistungsstarkes Tool zur Erstellung sprachfähiger Agenten, die Telefonanrufe mit minimalem menschlichem Eingreifen bearbeiten können. Mit Vapi können Sie einen KI-Telefonassistenten erstellen und bereitstellen, um eingehende und ausgehende Anrufe zu automatisieren.

Jedes neue Vapi-Konto kann $10 an kostenlosen Credits erhalten, um ohne Kreditkarte mit dem Aufbau zu beginnen. Gehen Sie dafür wie folgt vor:

Ein Vapi-Konto erstellen: Klicken Sie im Dashboard von Vapi auf „Sign up“ und verwenden Sie Ihre E-Mail-Adresse, um ein Vapi-Konto zu erstellen.

Einen neuen KI-Agenten erstellen: Klicken Sie auf die Schaltfläche „Create Assistant“ und wählen Sie eine der vorgefertigten Vorlagen aus oder starten Sie mit einer leeren Vorlage.

Agentendetails konfigurieren: Wählen Sie eine Stimme für Ihren Agenten aus, die von Vapi oder Diensten wie Cartesia angeboten wird. Wählen Sie anschließend das Large Language Model (LLM), damit der Agent verstehen und antworten kann.

Eine Wissensdatenbank einrichten: Um sicherzustellen, dass der Agent fundierte Antworten gibt, müssen Sie eine relevante Wissensdatenbank einrichten, indem Sie Support-Dokumente, FAQs und sogar Notizen aus Ihrem Team hinzufügen.

Eine Telefonnummer verknüpfen: Weisen Sie dem Agenten eine Telefonnummer zu, damit er Anrufe empfangen kann.

Den Sprachagenten testen: Sobald er konfiguriert ist, lassen Sie den Agenten einige Aufgaben ausführen, um seine Leistung zu testen.

Methode 3. Bland verwenden

Bland ermöglicht es Ihnen, einen natürlich klingenden Agenten für Unternehmen zu erstellen, um Telefonanrufe zu automatisieren und Aufgaben wie Kundenservice, Terminbuchung usw. auszuführen. Die Funktion Conversational Pathways ermöglicht Ihnen den Aufbau benutzerdefinierter Gespräche. Bland bietet Voice Cloning, mehrsprachige Unterstützung und Integrationen mit anderen Apps.

Um mit Bland einen KI-Sprachagenten zu erstellen, können Sie sich an der folgenden Anleitung orientieren:

API-Schlüssel erhalten: Registrieren Sie sich mit Ihrer E-Mail-Adresse für ein Konto, um die API-Zugangsdaten zu erhalten.

Eine Telefonnummer kaufen: Sie müssen eine dedizierte Telefonnummer für den Agenten kaufen.

Das Sprachmodell wählen: Es gibt zwei Modelle: No-code oder API. Für No-code gehen Sie zu „Conversational Pathways“ und verwenden den visuellen Editor, um das Sprachmodell anzupassen. Für API gehen Sie zur Seite „Send phone call“ oder verwenden die API direkt.

Anrufablauf und Prompt einrichten: Richten Sie Begrüßungen ein, die zu Ihrem Unternehmen passen, und stellen Sie Hintergrundinformationen bereit, etwa Produkt, Kundenprofile und häufige Fragen.

Testen und optimieren: Prüfen Sie das Live-Transkript von Anrufen, um zu sehen, ob der Agent gut funktioniert, und passen Sie die Voice Prompts zur Optimierung an.

Was sind Best Practices für KI-Sprachagenten?

Hier sind die entscheidenden Faktoren, die Sie beim Design und bei der Entwicklung eines KI-Sprachagenten berücksichtigen sollten.

Verstehen Sie die Bedürfnisse und Pain Points Ihrer Nutzer: Erstellen Sie detaillierte Nutzerprofile auf Grundlage Ihrer tatsächlichen Kunden und bieten Sie Lösungen, die die Pain Points der Kunden lösen.

Natürliche Interaktionen sicherstellen: Klingt Ihre KI-Stimme wie ein echter Mensch? Falls nicht, können Sie ein gutes NLP-Modell verwenden, um zu verstehen und zu interpretieren, was Kunden wirklich sagen.

Datensicherheit und Datenschutz sicherstellen: Es ist äußerst wichtig, die Datensicherheit und den Datenschutz Ihrer Kunden durch starke Verschlüsselung, sichere Speicherung und die Einhaltung von Vorschriften wie der GDPR zu schützen.

Klare Fehlerbehebung bereitstellen: Wir alle machen Fehler, sogar KI! Stellen Sie sicher, dass Ihre Agenten erkennen können, wenn sie verwirrt sind, und sich mit hilfreichen Prompts wie „Könnten Sie Ihre Frage anders formulieren?“ erholen.

FAQ zu KI-Sprachagenten

Woran erkennt man, ob jemand eine KI-Stimme verwendet?

Wenn die Stimme KI-generiert ist, fehlen ihr in der Regel natürliche Variationen, etwa durch robotische Töne oder Rhythmen, eine übermäßig glatte Wiedergabe und inkonsistenten emotionalen Ausdruck. Außerdem können KI-Stimmen unnatürliche Pausen, übertriebene Aussprache oder seltsame Hintergrundgeräusche aufweisen.

Welche Vorteile bieten KI-Sprachagenten?

Einer der größten Vorteile von KI-Sprachagenten besteht darin, dass sie sofortige Antworten liefern, wenn Kunden dringend Hilfe benötigen. Sie können hohe Anrufvolumina bewältigen und Routineanfragen automatisieren, sodass Live-Agenten sich auf komplexe Kundenprobleme konzentrieren können.

Welche sind die besten Tools für KI-Sprachagenten?

Es gibt viele Tools für KI-Sprachagenten, die zu unterschiedlichen Unternehmen passen, darunter Synthflow, ElevenLabs, Vapi, Deepgram, Bland, Retell AI, OpenAI’s Whisper, Lindy, Cognigy und Murf.ai.

Was sind die größten Herausforderungen beim Aufbau von KI-Sprachagenten?

Nach der Sichtung umfangreicher tatsächlicher Kommentare von Reddit haben wir festgestellt, dass die schwierigsten Aspekte beim Aufbau eines Echtzeit-Sprachagenten folgende sind:

Latenz: Wenn der Agent komplexe Logik erfordert, fällt es den meisten LLM-Anrufsystemen und Voice Pipelines schwer, einen natürlichen Klang zu erreichen.

Flexibilität: Vielen Plattformen fehlen bestimmte Workflows, was eine tiefere Anpassung erschwert.

Zuverlässigkeit – Es ist schwierig, Agenten zu bauen und zu testen, um sicherzustellen, dass sie für Ihren Anwendungsfall konsistent funktionieren.