Внедрение платформы Air AI для автономных телефонных продаж

Автономные телефонные продажи на Air AI

Air AI — специализированная платформа для автономных телефонных продаж с позиционированием «агент, который звучит как человек». Основная технология: мультимодальная генерация речи с эмоциональными вариациями, паузами и вербальными заполнителями («эм», «ну», «значит»), которые делают разговор менее «роботизированным».

Ключевые технологические особенности

Long-duration conversations — Air AI оптимизирован для разговоров продолжительностью 15-40 минут: сохраняет контекст, не «забывает» детали из начала разговора и управляет нарративом на протяжении всей беседы.

Humanization layer — набор техник для имитации человеческой речи:

• Неравномерный темп речи (ускорение/замедление по смыслу)
• Фатические реакции («конечно», «понимаю», «отлично»)
• Имитация раздумий («позвольте, я проверю...»)
• Вариативные формулировки одного и того же вопроса

Infinite memory — между звонками от одного клиента агент помнит все предыдущие разговоры без явной передачи истории.

Интеграция и автоматизация

import requests
import json
from datetime import datetime

class AirAIClient:
    """Работа с Air AI через REST API"""

    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.air.ai"
        self.headers = {
            "x-api-key": api_key,
            "Content-Type": "application/json"
        }

    def create_agent(self, name: str,
                      persona: str,
                      mission: str,
                      voice_settings: dict = None) -> dict:
        """
        Создание агента с заданной персоной и целью.
        persona: описание характера агента (дружелюбный, профессиональный и т.д.)
        mission: описание задачи (продажа, квалификация, опрос)
        """
        payload = {
            "name": name,
            "persona": persona,
            "mission": mission,
            "voice": voice_settings or {
                "gender": "female",
                "accent": "ru-RU",
                "speed": 1.0,
                "emotion_variation": 0.7  # 0-1, насколько эмоционален
            }
        }

        return requests.post(
            f"{self.base_url}/agents",
            json=payload,
            headers=self.headers
        ).json()

    def initiate_sales_call(self, agent_id: str,
                             lead: dict,
                             call_objective: str) -> dict:
        """
        Звонок с целью продажи.
        lead: {'phone': '...', 'name': '...', 'company': '...', 'context': '...'}
        call_objective: конкретная цель звонка (записать демо, закрыть сделку)
        """
        payload = {
            "agent_id": agent_id,
            "phone_number": lead["phone"],
            "contact_info": {
                "name": lead.get("name", ""),
                "company": lead.get("company", ""),
                "background": lead.get("context", ""),
            },
            "objective": call_objective,
            "max_duration_minutes": 30,
        }

        return requests.post(
            f"{self.base_url}/calls",
            json=payload,
            headers=self.headers
        ).json()

    def get_call_outcomes(self, call_id: str) -> dict:
        """
        Результаты звонка: итог, следующий шаг, извлечённые данные.
        """
        response = requests.get(
            f"{self.base_url}/calls/{call_id}/outcomes",
            headers=self.headers
        )
        return response.json()

    def setup_follow_up_sequence(self, agent_id: str,
                                  contacts: list[dict],
                                  sequence_config: dict) -> dict:
        """
        Многошаговая последовательность обзвонов.
        sequence_config: {'max_attempts': 5, 'intervals_hours': [24, 48, 72, 168]}
        """
        payload = {
            "agent_id": agent_id,
            "contacts": contacts,
            "sequence": sequence_config,
            "stop_on_outcome": ["booked", "not_interested", "converted"]
        }

        return requests.post(
            f"{self.base_url}/sequences",
            json=payload,
            headers=self.headers
        ).json()

Практические метрики Air AI в sales

Ограничения и этические аспекты

Air AI позиционирует агентов как автономных, что поднимает вопросы раскрытия информации. В ряде юрисдикций (включая некоторые штаты США) обязательно представляться AI-системой при первом запросе. В России и СНГ явного требования пока нет, но best practice — информировать клиента.

Платформа не подходит для: сложных технических продаж (enterprise B2B с длинным циклом), продаж с обязательной демонстрацией, регулируемых индустрий (финансовые услуги, медицина без дисклеймеров).

Оптимальный сценарий — первичная квалификация и назначение встреч с передачей живому сейлзу для финального закрытия. Срок запуска первой кампании: 2-3 недели.