Taxi Call Center Agents

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Taxi Call Center Agentsは、OpenAI GPTモデルを用いたマルチエージェントシステムを示すPythonベースのデモです。顧客、配車、ドライバー、通知の各エージェントを調整し、乗車リクエストの処理、ドライバー割当の管理、確認送信をエンドツーエンドで行います。LangChainとasyncioを利用して構築され、輸送やサービス業のための対話ワークフロー自動化のテンプレートを提供します。
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May 11 2025
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Taxi Call Center Agents
フィーチャー

Taxi Call Center Agentsとは?

このリポジトリは、タクシーコールセンターを模擬するためのカスタマイズ可能なマルチエージェントフレームワークを提供します。顧客の乗車要求を行うCustomerAgent、近接性に基づきドライバーを選択するDispatchAgent、割当を確認しステータスを更新するDriverAgent、請求・メッセージを担当するNotificationAgentが定義されています。エージェントは、OpenAI GPT呼び出しとメモリを使用したコレオグラフループを介して対話し、非同期チャット、エラー処理、ログ記録を可能にします。開発者はエージェントのプロンプトを拡張・調整したり、リアルタイムシステムを統合したりしながら、会話型AIを用いたカスタマーサービスや配車ワークフローの素早いプロトタイピングが可能です。

誰がTaxi Call Center Agentsを使うの?

  • AI開発者・研究者
  • チャットボット・会話システム構築者
  • コールセンターソリューションアーキテクト
  • 輸送サービス提供者
  • 運用自動化エンジニア

Taxi Call Center Agentsの使い方は?

  • ステップ1: リポジトリをクローンする:git clone https://github.com/lreimer/taxi-callcenter-agents.git
  • ステップ2: 依存関係をインストールする:pip install -r requirements.txt
  • ステップ3: OpenAI APIキーを設定:export OPENAI_API_KEY=your_key
  • ステップ4: config.pyでエージェントの設定(モデル名、パラメータ)を行う
  • ステップ5: シミュレーションを実行:python main.py
  • ステップ6: ターミナルのログを監視し、エージェントの対話を観察する
  • ステップ7: プロンプトのカスタマイズや新しいエージェントの追加で機能拡張を行う

プラットフォーム

  • mac
  • windows
  • linux

Taxi Call Center Agentsの主な特長・利点

コア機能

  • GPTによるマルチエージェント調整
  • 自然言語による顧客予約
  • 自動配車調整
  • 通知・請求メッセージング
  • エージェントの個性やプロンプトの設定可能
  • asyncioを用いた非同期ダイアログ管理

利点

  • AI駆動のコールセンターの迅速なプロトタイピング
  • 端から端までの擬似配車ワークフロー
  • エージェントの動作を簡単にカスタマイズ可能
  • 会話型AIのスケーラブルなデモンストレーション
  • リアルタイムサービス自動化のテンプレート

Taxi Call Center Agentsの主な使用ケース・アプリケーション

  • タクシー乗車予約ワークフローのシミュレーション
  • AIコールセンター自動化のプロトタイピング
  • 会話入力による配車アルゴリズムのテスト
  • カスタマーサービスシナリオに向けたAIエージェントの訓練
  • マルチエージェントアプリのプロトタイプ構築

Taxi Call Center AgentsのFAQs

Taxi Call Center Agents会社情報

Taxi Call Center Agents のレビュー

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Taxi Call Center Agentsの主な競合と代替品は?

  • Rasa multi-agent conversational systems
  • AWS Connect with AI-driven bots
  • Google Dialogflow CX conversational workflows
  • Microsoft Bot Framework orchestration
  • Custom GPT orchestration scripts

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