О курсе

Программа охватывает полный цикл работы с голосовыми агентами — от понимания принципов их работы до развёртывания и оптимизации. В теоретической части разбираются цели и ограничения голосовых агентов, их бизнес-потенциал, а также техническая база: большие языковые модели, преобразование текста в речь и речи в текст, выбор моделей. Отдельное внимание уделено сравнению платформ: Vapi, Retell, Synthflow, ElevenLabs, LiveKit и других решений, включая открытые альтернативы.

Практическая часть начинается с освоения Vapi: регистрация, интерфейс, создание первых агентов, системные подсказки, встраивание на сайт с помощью CSS, тестирование и отладка. Затем рассматриваются расширенные интеграции: n8n для автоматизации, подключение через MCP, использование RAG с векторными базами данных, автоматизация электронной почты, Google Таблиц и внешних API. Отдельные разделы посвящены добавлению телефонных номеров для входящих и исходящих звонков и применению переменных JavaScript для персонализации диалогов.

В курсе есть пошаговый проект — голосовой агент для бронирования столиков в ресторане, включая отладку, анализ настроений и оптимизацию. Также разбирается мастер-класс по ElevenLabs: обзор платформы, промпт-инжиниринг для разговорных агентов, развёртывание на веб-сайтах и расширенные возможности вроде многоагентных рабочих процессов.

Для особых случаев предлагаются темы тонкой настройки собственных LLM, локальных решений и open-source альтернатив на базе LiveKit и Realtime API. Затрагивается создание голосового агента на Python с использованием LiveKit и Cursor, а также аватары с голосовым взаимодействием в реальном времени (ElevenLabs, LiveKit, OpenAI Realtime API). Заключительная часть посвящена безопасности: джейлбрейкам, инъекциям подсказок, защите данных и правовым рамкам, включая GDPR и Закон ЕС об искусственном интеллекте.

Что рассматривается в программе

  • Рассматривается работа голосовых агентов на основе LLM, TTS и STT.
  • Разбирается создание и настройка агентов на платформе Vapi.
  • Изучается применение ElevenLabs для синтеза речи и промпт-инжиниринга.
  • Осваивается автоматизация с помощью n8n и подключение инструментов через MCP.
  • Рассматривается использование RAG и векторных баз данных для обучения агентов.
  • Разбирается интеграция телефонных номеров для входящих и исходящих звонков.
  • Затрагивается создание голосового агента на Python с LiveKit и Cursor.
  • Изучаются вопросы безопасности, защиты данных и соответствия GDPR.

Кому может быть полезен курс

  • Тем, кто интересуется автоматизацией на основе ИИ и хочет познакомиться с голосовыми агентами.
  • Предпринимателям, которые рассматривают возможности применения голосовых агентов в бизнес-процессах.
  • Специалистам, которым нужно изучить платформы Vapi, ElevenLabs, n8n и LiveKit для создания разговорных интерфейсов.
  • Разработчикам, желающим ознакомиться с интеграцией MCP, RAG и телефонных звонков в голосовых агентах.

Вопросы о программе

Какие платформы рассматриваются в курсе?

В материалах представлены Vapi, ElevenLabs, Retell, Synthflow, LiveKit, а также открытые альтернативы. Отдельно разбираются n8n и MCP для автоматизации.

Есть ли в курсе практические проекты?

Да, программа включает пошаговый пример создания голосового агента для бронирования столиков в ресторане, а также работу с телефонными звонками и автоматизацией электронной почты.

Как в курсе освещаются вопросы безопасности?

Отдельный раздел посвящён джейлбрейкам, инъекциям подсказок, защите данных и правовым рамкам, включая GDPR и Закон ЕС об искусственном интеллекте.

Нужен ли опыт программирования для прохождения курса?

В описании курса не указаны обязательные требования к предварительной подготовке. Однако часть материалов посвящена Python и работе с API, что может потребовать базовых технических знаний.