В руководстве по Patter SDK разбирается сценарий создания голосового ИИ-агента для ресторанного бронирования. В демонстрации используются динамические переменные звонящего, инструменты для проверки доступности столиков, оформления брони, получения информации о часах работы и переключения на человека. В workflow также добавлены guardrails для проверки ответов модели и симуляция speech-to-text и text-to-speech без подключения к реальной телефонии.
Как сообщает MarkTechPost, пример включает запуск полностью scripted call flow, проверку логики через deterministic eval harness, а также отслеживание смоделированных метрик задержки и стоимости в dashboard. Отдельно в коде показана работа с backend-данными ресторана, регистрация инструментов через декораторы и механизм сброса состояния для детерминированных тестов.
Материал также описывает, как ту же логику можно перенести в production-сценарий с использованием Twilio и OpenAI Realtime. Авторы демонстрации отмечают, что Patter SDK объединяет логику агента, вызов инструментов, проверки безопасности, симуляцию звонков и шаблоны реального развертывания в едином pipeline для voice-agent систем.
Ключевые факты
В примере используются инструменты для проверки доступности столиков, бронирования, получения часов работы и передачи звонка оператору
Система отслеживает смоделированные показатели задержки и стоимости через dashboard
Для тестирования применяется deterministic eval harness и scripted call flow
В демонстрации показан перенос логики агента на связку Twilio и OpenAI Realtime