Taxi Call Center Agents是一個Python範例，展示如何利用OpenAI GPT模型建立多代理系統。它協調客戶、調度、司機與通知代理，從端到端處理搭乘請求、管理司機指派並發送確認訊息。此系統基於LangChain與asyncio建構，提供用於運輸與服務業自動化對話流程的範本。
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Taxi Call Center Agents
Taxi Call Center Agents是一個Python範例，展示如何利用OpenAI GPT模型建立多代理系統。它協調客戶、調度、司機與通知代理，從端到端處理搭乘請求、管理司機指派並發送確認訊息。此系統基於LangChain與asyncio建構，提供用於運輸與服務業自動化對話流程的範本。
精選
Taxi Call Center Agents 是什麼？
此專案提供一個可自訂的多代理框架，模擬計程車呼叫中心，包含：CustomerAgent用來請求搭乘、DispatchAgent根據距離分配司機、DriverAgent確認指派與更新狀態，以及NotificationAgent負責帳單與訊息傳送。代理透過一個協調循環與OpenAI GPT呼叫與記憶體互動，支援非同步對話、錯誤處理與記錄。開發者可調整代理提示詞、整合即時系統，並輕鬆原型開發AI驅動的客服與調度工作流程。
誰會使用 Taxi Call Center Agents？
- AI開發者與研究人員
- 聊天機器人與對話系統建置者
- 呼叫中心解決方案架構師
- 運輸服務供應商
- 作業自動化工程師
如何使用 Taxi Call Center Agents？
- 步驟一：複製專案：git clone https://github.com/lreimer/taxi-callcenter-agents.git
- 步驟二：安裝相依套件：pip install -r requirements.txt
- 步驟三：設定您的OpenAI API金鑰：export OPENAI_API_KEY=your_key
- 步驟四：在config.py中設定代理參數（模型名稱、參數等）
- 步驟五：執行模擬：python main.py
- 步驟六：監控終端記錄，觀察代理對話內容
- 步驟七：自訂提示詞或新增代理，以擴充功能
平台
- mac
- windows
- linux
Taxi Call Center Agents 的核心特徵與益處
主要功能
- 多代理協調與GPT整合
- 自然語言客戶訂票
- 自動司機調度協調
- 通知與帳單訊息傳送
- 可配置的代理個性與提示詞
- 使用asyncio管理非同步對話
優點
- 快速原型化AI驅動的呼叫中心
- 完整模擬調度流程
- 簡易調整代理行為
- 可擴展的對話式AI示範
- 實時服務自動化範本
Taxi Call Center Agents 的主要使用案例與應用
- 模擬計程車搭乘預約流程
- 原型化AI呼叫中心自動化
- 測試調度演算法與對話輸入
- 培訓AI代理應對客服場景
- 建立多代理應用的概念驗證
Taxi Call Center Agents 的常見問答
Taxi Call Center Agents 公司信息
Taxi Call Center Agents 評論
5/5
Taxi Call Center Agents 的主要競爭對手和替代方案？
- Rasa multi-agent conversational systems
- AWS Connect with AI-driven bots
- Google Dialogflow CX conversational workflows
- Microsoft Bot Framework orchestration
- Custom GPT orchestration scripts