Taxi Call Center Agents는 OpenAI GPT 모델을 사용하는 파이썬 기반의 데모로, 고객, 배차, 운전자, 알림 에이전트를 조율하여 승차 요청을 끝단까지 처리하고 운전자 배정과 확인을 수행합니다. LangChain과 asyncio를 사용해 구축되었으며, 교통 및 서비스 운영의 대화 워크플로우 자동화 템플릿을 제공합니다.
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Taxi Call Center Agents
Taxi Call Center Agents는 OpenAI GPT 모델을 사용하는 파이썬 기반의 데모로, 고객, 배차, 운전자, 알림 에이전트를 조율하여 승차 요청을 끝단까지 처리하고 운전자 배정과 확인을 수행합니다. LangChain과 asyncio를 사용해 구축되었으며, 교통 및 서비스 운영의 대화 워크플로우 자동화 템플릿을 제공합니다.
추천
Taxi Call Center Agents란?
이 저장소는 택시 콜센터를 시뮬레이션하는 맞춤형 다중 에이전트 프레임워크를 제공합니다. 고객이 승차를 요청하는 CustomerAgent, 근접성을 기반으로 운전자를 선택하는 DispatchAgent, 배정을 확인하고 상태를 업데이트하는 DriverAgent, 결제 및 메시지를 담당하는 NotificationAgent로 구성됩니다. 에이전트는 OpenAI GPT 호출과 메모리를 사용하는 조율 루프를 통해 비동기 대화, 오류 처리, 로깅이 가능하며, 개발자는 에이전트 프롬프트를 확장하거나 조정하며 실시간 시스템과 통합하여 대화형 AI 기반 고객 서비스 및 배차 워크플로우를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.
Taxi Call Center Agents을 사용할 사람은?
- AI 개발자 및 연구원
- 챗봇 및 대화 시스템 제작자
- 콜센터 솔루션 설계자
- 운송 서비스 제공자
- 운영 자동화 엔지니어
Taxi Call Center Agents 사용 방법은?
- 1단계: 저장소 클론: git clone https://github.com/lreimer/taxi-callcenter-agents.git
- 2단계: 의존성 설치: pip install -r requirements.txt
- 3단계: OpenAI API 키 설정: export OPENAI_API_KEY=your_key
- 4단계: config.py에서 에이전트 설정 (모델 이름, 파라미터 등) 변경
- 5단계: 시뮬레이션 실행: python main.py
- 6단계: 터미널 로그 모니터링 및 에이전트 대화 관찰
- 7단계: 프롬프트를 커스터마이즈하거나 새 에이전트 추가하여 기능 확장
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Taxi Call Center Agents의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- GPT 기반의 다중 에이전트 조율
- 자연어 고객 승차 요청
- 자동 배차 조율
- 알림 및 청구 메시징
- 커스터마이즈 가능한 에이전트 성격 및 프롬프트
- asyncio를 활용한 비동기 대화 관리
장점
- 인공지능 기반 콜센터의 신속 프로토타이핑
- 종단 간 시뮬레이션 배차 워크플로우
- 에이전트 행동의 손쉬운 커스터마이징
- 확장 가능한 대화형 AI 데모
- 실시간 서비스 자동화 템플릿
Taxi Call Center Agents의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 택시 승차 예약 워크플로우 시뮬레이션
- AI 콜센터 자동화 프로토타입
- 대화 입력을 통한 배차 알고리즘 테스트
- 고객 서비스 시나리오를 위한 AI 에이전트 훈련
- 개념 증명을 위한 다중 에이전트 애플리케이션 구축
Taxi Call Center Agents의 자주 묻는 질문
Taxi Call Center Agents 회사 정보
Taxi Call Center Agents 리뷰
5/5
Taxi Call Center Agents의 주요 경쟁자와 대안은?
- 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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