Taxi Call Center Agents

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Taxi Call Center Agents é uma demonstração em Python que ilustra um sistema multi-agente usando modelos GPT da OpenAI. Ele orquestra agentes de Cliente, Despacho, Motorista e Notificações para lidar com solicitações de viagens de ponta a ponta, gerenciar atribuições de motoristas e enviar confirmações. Construído com LangChain e asyncio, oferece um modelo para automatizar fluxos de trabalho conversacionais em transporte e operações de serviço.
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May 11 2025
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Taxi Call Center Agents é uma demonstração em Python que ilustra um sistema multi-agente usando modelos GPT da OpenAI. Ele orquestra agentes de Cliente, Despacho, Motorista e Notificações para lidar com solicitações de viagens de ponta a ponta, gerenciar atribuições de motoristas e enviar confirmações. Construído com LangChain e asyncio, oferece um modelo para automatizar fluxos de trabalho conversacionais em transporte e operações de serviço.
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O que é Taxi Call Center Agents?

Este repositório fornece uma estrutura multi-agente personalizável que simula um centro de chamadas de táxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viagens, DispatchAgent para selecionar motoristas com base na proximidade, DriverAgent para confirmar atribuições e atualizar status, e NotificationAgent para faturamento e mensagens. Os agentes interagem por meio de um ciclo de orquestração usando chamadas GPT da OpenAI e memória, permitindo diálogo assíncrono, tratamento de erros e registro. Desenvolvedores podem estender ou adaptar prompts de agentes, integrar sistemas em tempo real e prototipar fluxos de trabalho de atendimento ao cliente e despacho movidos por IA com facilidade.

Quem usará Taxi Call Center Agents?

  • Desenvolvedores e pesquisadores de IA
  • Construtores de chatbots e sistemas conversacionais
  • Arquitetos de soluções de call center
  • Provedores de serviços de transporte
  • Engenheiros de automação de operações

Como usar Taxi Call Center Agents?

  • Passo 1: Clone o repositório: git clone https://github.com/lreimer/taxi-callcenter-agents.git
  • Passo 2: Instale dependências: pip install -r requirements.txt
  • Passo 3: Configure sua chave API do OpenAI: export OPENAI_API_KEY=sua_chave
  • Passo 4: Configure as definições do agente em config.py (nomes dos modelos, parâmetros)
  • Passo 5: Execute a simulação: python main.py
  • Passo 6: Monitore os logs do terminal e observe os diálogos dos agentes
  • Passo 7: Personalize prompts ou adicione novos agentes para estender funcionalidades

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de Taxi Call Center Agents

Principais recursos

  • Orquestração multi-agente com GPT
  • Reserva de clientes em linguagem natural
  • Coordenação automatizada de despacho de motoristas
  • Notificação e faturamento por mensagens
  • Personalidades e prompts configuráveis para os agentes
  • Gestão assíncrona de diálogos com asyncio

Os benefícios

  • Prototipagem rápida de centrais de atendimento com IA
  • Fluxo de despacho simulado de ponta a ponta
  • Fácil personalização do comportamento dos agentes
  • Demonstração escalável de IA conversacional
  • Modelo para automação de serviços em tempo real

Principais Casos de Uso & Aplicações de Taxi Call Center Agents

  • Simulação de fluxos de reserva de táxi
  • Prototipagem de automação de call centers com IA
  • Testes de algoritmos de despacho com entrada conversacional
  • Treinamento de agentes de IA para cenários de atendimento ao cliente
  • Construção de provas de conceito de aplicativos multiagentes

FAQs sobre Taxi Call Center Agents

Informações da Empresa Taxi Call Center Agents

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Principais Concorrentes e Alternativas de Taxi Call Center Agents?

  • 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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