开源AI电话机器人外呼系统：架构设计与生产部署

媒体服务器解耦设计

将媒体流与控制逻辑分离，能提升系统的扩展性。客户端通过 WebRTC 建立通道，音频流转发至业务逻辑层，再分发给 ASR、LLM 和 TTS 模块。

sequenceDiagram
    participant Client
    participant WebRTC Server
    participant Business Logic
    Client->>WebRTC Server: 建立媒体通道
    WebRTC Server->>Business Logic: 转发音频流
    Business Logic->>ASR: 发送语音识别请求
    ASR-->>Business Logic: 返回文本
    Business Logic->>LLM: 生成回复
    LLM-->>Business Logic: 返回回复文本
    Business Logic->>TTS: 转换语音
    TTS-->>WebRTC Server: 返回音频流
    WebRTC Server->>Client: 播放语音

Redis 会话持久化方案

通话状态需要持久化，以防服务重启或节点故障导致数据丢失。使用 Redis 存储序列化后的状态机对象，设置合理的过期时间。

import redis
import pickle

r = redis.Redis(host='redis', port=6379)

def save_session(call_id, state_machine):
    serialized = pickle.dumps(state_machine)
    r.setex(f"call:{call_id}", 3600, serialized)  # 1 小时过期

def load_session(call_id):
    data = r.get(f"call:{call_id}")
    return pickle.loads(data) if data else None

高并发场景下的性能优化

1. 音频压缩参数
   • Opus 编码：设置 bitrate=16kbps，复杂度=5
   • Jitter Buffer：动态调整 50-200ms 以适应网络波动
2. 连接池优化 PostgreSQL 连接池大小建议：max_connections = (core_count * 2) + effective_spindle_count

异步 IO 模型 使用 Python asyncio 实现非阻塞呼叫，单服务器可维持 800+ 并发连接。

async def make_call(phone_number):
    async with websockets.connect(webrtc_server) as ws:
        await ws.send(json.dumps({"action": "call", "number": phone_number}))

生产环境避坑指南

SIP 协议 NAT 穿透

遇到单通或双通失败时，通常是因为 NAT 配置不当。解决方案是在 /etc/asterisk/sip.conf 中配置 TURN 服务器备用路径。

[general]
nat=force_rport,comedia

语音识别优化技巧

1. 预处理阶段过滤 300Hz 以下低频噪声（使用 SoX 工具链）
2. 针对口音添加自定义发音词典
3. 使用基于 RNN 的语言模型重打分

GDPR 合规存储

录音文件需加密存储（AES-256），设置自动删除策略（默认保留 30 天），访问日志记录操作人员 ID 和时间戳。

从规则引擎到 LLM 的演进

现有状态机方案在应对开放域对话时存在局限性，建议分阶段引入 LLM：

1. 初期：用 LLM 处理 FAQ 之外的'长尾问题'（约占 15% 流量）
2. 中期：构建混合系统，LLM 输出作为状态机的输入事件
3. 远期：全流程由 LLM 驱动，状态机仅做安全校验

示例集成代码：

def enhanced_router(text):
    if is_common_question(text):  # 高频问题走快速路径
        return state_machine.route(text)
    else:
        return llm.generate(
            prompt=f"当前状态:{current_state}，用户说:{text}",
            max_tokens=50
        )