Ramy oceny agentów głosowych: 6 filarów wyjaśnionych

Agenci głosowi muszą koordynować symfonię niemal równoczesnych narzędzi. To delikatny proces: rejestrowanie wypowiedzi klienta za pomocą działającego w czasie rzeczywistym zamiany mowy na tekst (STT), przetwarzanie kontekstu i tworzenie odpowiedzi przez duży model językowy (LLM), a następnie generowanie pliku audio za pomocą zamiany tekstu na mowę (TTS).

Jak przy tylu elementach dokładnie ocenić działanie agenta głosowego? 

W tym artykule przedstawimy sześć filarów oceny agentów głosowych, które precyzyjnie wskazują, co mierzyć przy ocenie ich skuteczności. Wyjaśnimy też, dlaczego różne branże inaczej ważą te filary i na jakie błędy uważać. 

Podsumowanie

• Sześć głównych filarów oceny agentów głosowych to jakość głosu TTS, jakość rozmowy, użycie narzędzi i realizacja zadań, inteligencja, zgodność z wymaganiami i zabezpieczenia oraz niezawodność.
• Najważniejsze cele produkcyjne to MOS na poziomie 4,3, TSR powyżej 85% i czas do pierwszego audio poniżej 500 ms.
• Różne branże będą inaczej ważyć poszczególne filary, a niektóre wdrożenia będą przedkładać jeden nad pozostałe.
• Typowe błędy testowe to ocena wyłącznie czystego audio i ignorowanie skoków opóźnienia P99.
• ElevenLabs przoduje w najważniejszych wskaźnikach: Scribe v2 osiąga najniższy w branży WER — 2,2% (Artificial Analysis, czerwiec 2026), Flash v2.5 i Turbo v2.5 należą do najszybszych modeli (Artificial Analysis, czerwiec 2026), a ElevenAgents zapewnia opóźnienie inferencji modelu ~75 ms.

Czym jest framework oceny agentów głosowych?

Framework oceny agenta głosowego AI to uporządkowany system, który pozwala testować wydajność w wielu wymiarach. Kompleksowy framework obejmuje wskaźniki oceniające wszystko — od wierności audio, przez przebieg rozmowy, po zgodność z przepisami. 

W przeciwieństwie do chatbota tekstowego agent głosowy kieruje każdą interakcję przez co najmniej trzy współpracujące technologie: automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR), które zamienia słowa użytkownika na tekst; LLM, który tworzy odpowiedź; oraz system TTS, który zamienia ją z powrotem na audio. Awaria choć jednego z tych systemów pogarsza całe doświadczenie. 

Ta złożoność sprawia, że firmy muszą oceniać agentów głosowych przed wyborem dostawcy i wdrożeniem. Dodatkowe opóźnienia lub nieprecyzyjne odpowiedzi mogą mieć realne skutki, takie jak utrata klientów, a w najgorszym razie kary regulacyjne i szkody wizerunkowe.

Framework oceny agentów głosowych wykorzystuje benchmarki i mierzalne dane, by określić, czy agent nadaje się do konkretnych zastosowań. Dla firmy możliwość porównania modeli głosowych pozwala wybrać najlepszy model dla klientów. 

Sześć filarów oceny agentów głosowych

Choć tworzenie i wdrażanie agenta AI nigdy nie było prostsze, procesy działające w tle są dość złożone. Wiele komponentów jednocześnie słucha użytkownika, rozumie jego potrzeby, przekazuje informacje do LLM, a następnie tworzy odpowiedź audio.

Firmy, które chcą współpracować z najlepszym możliwym agentem głosowym, potrzebują rygorystycznego frameworku do porównań.

Jeśli bardziej interesują cię wyniki testów, Artificial Analysis oferuje kilka porównań agentów opartych na różnych komponentach. Poniżej znajdziesz wyniki porównania szybkości modeli — ElevenLabs Turbo v2.5 i Flash v2.5 wyraźnie prowadzą pod względem liczby przetwarzanych znaków na sekundę.

Deweloperzy i firmy, które chcą prowadzić własne eksperymenty, powinny użyć tych sześciu filarów frameworku oceny agenta AI:

• Jakość głosu TTS: Jak naturalnie, wyraźnie i ekspresyjnie syntetyzowana mowa brzmi dla użytkowników końcowych. Czołowe modele, takie jak Eleven v3, oferują ludzką, emocjonalną wypowiedź w ponad 70 językach.
• Jakość rozmowy: Czy model rozumie ludzką mowę, interpretuje jej sens i szybko odpowiada w kontekście w wieloturowym dialogu? 
• Użycie narzędzi: W jakim stopniu agent AI realizuje zadania, korzystając z dostępnych zasobów bez interwencji człowieka.
• Inteligencja: Jak dobrze model rozumuje, obsługuje nowe dane wejściowe i unika niedokładnych lub zmyślonych odpowiedzi.
• Zgodność z wymaganiami i zabezpieczenia: Oprócz wszystkich funkcji agenci głosowi AI muszą spełniać wymogi prawne i regulacyjne, w tym stosować aktywne mechanizmy ochronne.
• Niezawodność: Elementy takie jak całkowity uptime i stabilne działanie pod obciążeniem określają, czy agent Conversational AI może skalować się wraz z popytem.

Choć każdy z tych filarów jest niezależny, łączą się one, by zapewnić użytkownikowi wysokiej jakości doświadczenie. Na przykład model z lepszą jakością głosu, ale dużym opóźnieniem, nadal zmuszałby klienta do niezręcznego czekania przed usłyszeniem odpowiedzi.

Przyjrzyjmy się bliżej każdemu z tych filarów oceny głosowej AI. 

Jakość głosu TTS

Zaczynamy od jakości głosu, bo jest to zapewne pierwsza rzecz, którą człowiek zauważa podczas rozmowy z konwersacyjnym agentem AI. Jeśli brzmi robotycznie lub nienaturalnie, odbiór agenta będzie znacznie gorszy.

Jednym z pierwotnych wskaźników oceny, zdefiniowanych przez Sektor Normalizacji Telekomunikacji Międzynarodowego Związku Telekomunikacyjnego (ITU-T), jest Mean Opinion Score (MOS). MOS działa w skali od 1 do 5, gdzie 1 oznacza wynik bezużyteczny, a 5 — doskonały. To subiektywny pomiar oparty na opiniach ludzkich słuchaczy po rozmowie. 

Wynik poniżej MOS 3,5 jest dość słaby, zwłaszcza według współczesnych standardów, i prawdopodobnie wpłynie na satysfakcję klientów. 

MOS to wskaźnik oparty na ocenie ludzi, ale wpływa na niego kilka wymagań technicznych:

• Spójność wysokości tonu i jitter: Wysokość tonu i jitter to dwa elementy językowe, które ludzie naturalnie wychwytują podczas słuchania. „Wysokość tonu” oznacza zmianę intonacji w trakcie mowy, na przykład naturalne podniesienie głosu przy pytaniu. Jitter występuje, gdy model głosowy różnie interpretuje wysokość tonu, przez co nie potrafi utrzymać spójnej prozodii w zdaniu. Branżowy punkt odniesienia dla jittera to 30 ms. 
• Ekspresja emocjonalna: Nawet wyraźny i precyzyjny głos brzmi niewłaściwie, jeśli jego ton nie pasuje do zamierzonego wydźwięku emocjonalnego zdania. Bez trafnych sygnałów tonalnych słuchacze będą słabiej reagować na konwersacyjnych agentów AI i ocenią ich niżej. ElevenAgents oferuje ekspresję niemal jak u człowieka — każda odpowiedź ma wyraźną intencję emocjonalną.
• Szum tła: Szum tła w agentach głosowych ma dwa odrębne wymiary warte oceny. Po stronie wyjścia do odpowiedzi subtelnie dodaje się dźwięki otoczenia, aby agent brzmiał naturalniej. Po stronie wejścia filtrowanie szumu tła w warstwie STT to opcjonalne ustawienie poprawiające dokładność. Testując agenta, sprawdź oba: czy dźwięki otoczenia brzmią naturalnie oraz jak zmienia się dokładność STT przy włączonym i wyłączonym filtrze szumu.

Przy obliczaniu MOS dąż do wyniku 4,3–4,5, który świadczy o wysokiej ocenie we wszystkich tych kategoriach percepcji. Do prognozowania MOS na dużą skalę bez paneli ludzkich możesz użyć narzędzi takich jak UTMOS i NISQA.

Jakość rozmowy

Jakość rozmowy to złożony filar pomiędzy jakością głosu a realizacją zadań. Mierzy, jak skutecznie agent głosowy rozumie potrzeby użytkownika, przerywa mu we właściwym kontekście i prowadzi wieloturowy dialog do końca.

Głównym wskaźnikiem jest tu dokładność klasyfikacji intencji. Zwykle wynosi ona od 85% do 92%, a najlepsze modele osiągają ponad 96%. Choć 85% może wydawać się wysokim wynikiem, oznacza to nadal, że 15% ruchu przychodzącego zostaje błędnie sklasyfikowane i skierowane do niewłaściwych zasobów. 

Elementy techniczne wpływające na wysoką dokładność klasyfikacji intencji to:

• Zmiana tur rozmowy: Określa, jak dobrze agent głosowy zarządza naturalnym przebiegiem rozmowy: kiedy ma słuchać, odpowiedzieć lub czekać na kolejne dane. Obejmuje też obsługę przerwań, gdy model porzuca odpowiedź w trakcie tworzenia i generuje nową na podstawie świeżych danych. ElevenLabs używa websocketu z wieloma kontekstami do płynnej obsługi takich przerwań.
• Opóźnienie: Opóźnienie to pełne opóźnienie między zakończeniem zdania przez użytkownika a rozpoczęciem odpowiedzi audio przez agenta. Agenci głosowi gotowi do produkcji powinni dążyć do czasu do pierwszego audio poniżej 500 ms; wynik poniżej 300 ms jest jeszcze lepszy. Modele ElevenLabs Flash oferują wiodący w branży czas inferencji ~75 ms, co daje ci dobrą pozycję w tej kategorii.
• Współczynnik fallbacków: Współczynnik fallbacków mierzy, jak często agent AI nie rozumie użytkownika i prosi o wyjaśnienie lub powtórzenie. W dużej mierze zależy od dokładności STT: jeśli warstwa rozpoznawania mowy źle usłyszy lub zinterpretuje wypowiedź klienta, LLM otrzymuje uszkodzone dane wejściowe. Współczynnik fallbacków oblicza się według wzoru: Współczynnik fallbacków (%) = (Liczba fallbacków / Łączna liczba interakcji) * 100.

ElevenLabs Scribe V2 ma najniższy WER — 2,2% — w ocenie modeli zamiany mowy na tekst Artificial Analysis

Ocena modeli zamiany mowy na tekst Artificial Analysis

Jakość rozmowy można mierzyć, analizując branżowe standardy benchmarkowe dla różnych komponentów. Jak widać, Scribe v2 od ElevenLabs ma najniższy Word Error Rate — 2,2% według danych z czerwca 2026 roku. Oznacza to mniej błędnie usłyszanych wypowiedzi, mniej fallbacków i dokładniejszą klasyfikację intencji.

Firmy mogą zauważyć, że jakość rozmowy zależy też od workflow, w którym działa agent głosowy. Na przykład w obsłudze klienta liczy się również jakość przekazania sprawy do eskalacji lub rozwiązywania pytań FAQ.

Użycie narzędzi i realizacja zadań

Jakość mierzy odbiór rozmowy, a realizacja zadań — czy doprowadziła ona do sukcesu. Firmy powinny szczególnie zwrócić uwagę na tę część frameworku oceny agenta głosowego, ponieważ jest bezpośrednio związana z wynikami biznesowymi.

Jednym ze wskaźników użycia narzędzi jest dokładność wypełniania pól, która określa, jak dobrze agenci AI wykonują rutynowe zadania, takie jak uzupełnianie formularza danymi klienta. Wysoka dokładność pokazuje, że agent płynnie przechodzi od rozmowy do działania, nie tracąc po drodze informacji.

Task Success Rate (TSR) to procentowy wskaźnik zadań end-to-end pomyślnie wykonanych przez agenta. Sukces zależy tu od umiejętności zrozumienia prośby i użycia odpowiednich podłączonych narzędzi — API, baz danych, Retrieval-Augmented Generation (RAG) i wewnętrznych baz wiedzy. 

Wzór na TSR:

TSR = (W pełni zrealizowane zadania / Łączna liczba podjętych zadań) x 100

Agenci głosowi gotowi do produkcji powinni osiągać TSR powyżej 85%, przy monitorowaniu dokładności i niezawodności wywołań narzędzi. Aby uniknąć spadków TSR, testuj regresje po każdej zmianie promptu lub podłączonego modelu. Nawet niewielkie odchylenie może znacząco wpłynąć na TSR.

Inteligencja 

Inteligencja obejmuje zdolność rozumowania i bardziej zaawansowane możliwości agenta głosowego. To ten filar wyraźnie odróżnia IVR sterowany głosem (Interactive Voice Response) od głosowego agenta AI. 

Kluczowe wymiary do oceny to:

• Ryzyko halucynacji: Halucynacje, czyli tworzenie przez agenta informacji nieprawdziwych lub niezgodnych z dokumentami firmy, są szczególnie szkodliwe w głosowej AI, ponieważ mogą być przekazywane z pewnością. Najnowsze badania wskazują , że częste halucynacje znacząco obniżają satysfakcję klientów z agentów głosowych.
• Obsługa pytań poza zakresem: Inteligentni agenci rozumieją, kiedy pytanie wykracza poza ich domenę kontekstową, i potrafią odpowiednio zareagować. Zamiast zmyślać odpowiedź, odmawiają lub kierują rozmowę z powrotem na obszar objęty kontekstem.
• Utrzymanie kontekstu: Czy w kilku turach rozmowy agent potrafi śledzić obiekty i zobowiązania wspomniane wcześniej? Bez tego klienci mogą musieć się powtarzać albo otrzymywać sprzeczne odpowiedzi.
• Rozumowanie i logika wieloetapowa: Czy agent poprawnie obsługuje logikę warunkową lub łączy wnioski przez wiele tur? Zwłaszcza w bardziej technicznych zastosowaniach, takich jak usługi finansowe, zdolność rozumowania w zdefiniowanym kontekście jest kluczowa.

Istnieje kilka benchmarków innych firm dla tych wymiarów i komponentów. Na przykład benchmark Holistic Evaluation of Language Models (HELM) ze Stanfordu ocenia działanie LLM w różnych kategoriach. W kwestii halucynacji TruthfulQA oferuje rzetelną analizę częstotliwości fałszywych odpowiedzi. 

Zaletą ElevenAgents jest to, że w przeciwieństwie do części platform głosowych, które blokują cię przy jednym modelu bazowym, możesz całkowicie wymienić warstwę LLM. W praktyce możesz więc podłączyć model, który najlepiej wypada w benchmarkach rozumowania dla twojego zastosowania.

Zgodność z wymaganiami i zabezpieczenia

Firmy muszą wdrażać aktywne mechanizmy ochronne, by zapobiegać szkodliwym wynikom lub wynikom naruszającym zasady. W przeciwieństwie do instrukcji promptu na poziomie systemu, które można obejść lub nadpisać, niezależne kontrole zabezpieczeń działają jako osobna warstwa poza modelem. Oceniają wyniki, zanim dotrą do użytkownika, i zatrzymują rozmowę, jeśli wejdzie ona na niebezpieczny obszar.

Powiązanym wymogiem jest audytowalność: agenci produkcyjni muszą prowadzić szczegółowe logi decyzji i wyników w formacie wspierającym późniejszą kontrolę. Zwłaszcza w silnie regulowanych branżach wykazanie zgodności po fakcie jest równie ważne jak jej osiągnięcie.

Dokładne regulacje, których musi przestrzegać twoja firma, zależą od branży. Do najczęściej stosowanych należą:

• HIPAA: Dla chronionych danych zdrowotnych w amerykańskiej opiece zdrowotnej.
• PCI-DSS: Dla każdego agenta obsługującego dane kart płatniczych.
• GDPR: Obowiązki dotyczące prywatności danych w UE oraz dla firm obsługujących klientów z UE.

Dla firm oceniających zgodność ważne jest, że ElevenLabs spełnia wymagania AICPA SOC Type II i GDPR oraz uzyskało certyfikat AIUC-1. AIUC-1 to standard bezpieczeństwa zaprojektowany specjalnie dla agentów AI.

Niezawodność

Niezawodność to ostatni filar naszego frameworku oceny agentów głosowych. Dotyczy tego, czy agent potrafi stale działać w czasie rzeczywistym. 

Oceniając agenta głosowego, zwróć uwagę na:

• Uptime: Każde wdrożenie dla klientów wymaga uptime’u na poziomie 99,9%, aby uniknąć przerw w działaniu. Niezawodny uptime jest szczególnie ważny w zastosowaniach działających bez przerwy, takich jak wsparcie przychodzące.
• Kontrolowane pogorszenie działania: Ze względu na złożoność agentów głosowych, gdy jeden komponent zaczyna zawodzić, agent powinien dobrze obsłużyć to pogorszenie. W praktyce oznacza to przekierowanie do człowieka zamiast dalszego działania pod większym obciążeniem lub zwracania błędów.
• Wydajność pod obciążeniem:Przed uruchomieniem testy obciążeniowe powinny symulować co najmniej 2x oczekiwanej szczytowej równoległości. Testowanie pod dużym obciążeniem może wykryć wzrosty opóźnień lub spadki wydajności widoczne tylko na dużą skalę. 

Nawet wysokiej jakości model spełniający wszystkie pozostałe warunki może być bezużyteczny, jeśli nie skaluje się wraz z popytem klientów. ElevenAgents ufa 1 000 000 czołowych twórców i firm, co pokazuje zdolność platformy do wdrożeń na skalę przedsiębiorstwa bez kompromisów w zakresie wydajności.

Jak mierzyć MOS dla agentów głosowych — krok po kroku

Jeśli twoja firma chce ręcznie mierzyć MOS, potrzebujesz dużej grupy ludzkich słuchaczy i zestawu klipów audio z prawdziwych rozmów. To uporządkowany proces zbierania opinii, wyliczania średnich i interpretowania danych.

Oto jak w praktyce mierzyć MOS dla agentów głosowych:

1. Przygotuj zestaw testowy: Wybierz reprezentatywną próbę wyjść audio swojego agenta, obejmującą co najmniej 100 klipów z różnych rozmów. 
2. Przeprowadź sesję ocen: Poproś ludzkich słuchaczy o ocenę każdego klipu w skali 1–5 na podstawie jakości doświadczenia komunikacyjnego. 
3. Zbierz oceny i oblicz wyniki: Uśrednij oceny każdego klipu, a potem średnie ze wszystkich klipów, aby uzyskać ogólny MOS. Wynik MOS 4,3 lub wyższy oznacza, że agent głosowy jest gotowy do produkcji. 

Choć ten proces wymaga dużo pracy ręcznej, zapewni solidny MOS dla wybranego agenta głosowego. Jeśli chcesz przeprowadzić test na większą skalę, możesz zastąpić ludzkich słuchaczy automatycznymi narzędziami, takimi jak NISQA, które programowo przewidują wyniki MOS. Systemy te można zintegrować z aktywnymi pipeline’ami, by stale monitorować MOS.

Benchmarki testów AI i ludzi: FCR, AHT i CSAT

Regularne obliczanie MOS pozwala obserwować poprawę lub regres modelu, ale dodatkowego kontekstu dostarczy porównanie z wynikami ludzi. Wyniki osiągane przez ludzi w podobnych rolach pokażą, czy agent głosowy działa blisko poziomu idealnego.

Oto kilka wskaźników do uwzględnienia w benchmarkach AI i ludzi.

Agenci AI powinni dorównywać ludziom pod względem FCR i CSAT, a jednocześnie znacząco poprawiać AHT. Wynika to z tego, że agenci AI zwykle obsługują bardziej ogólne rozmowy niż ludzie. Wiele firm stosuje workflow, w którym agenci AI są pierwszą linią kontaktu, a rozmowy trafiają do ludzi dopiero wtedy, gdy są zbyt złożone do samodzielnej obsługi. 

Dane agregatora porównań AI Poe z 2025 roku pokazują, że ElevenLabs zachowało najwyższą ogólną zdolność realizacji próśb, obsługując 74,4% wszystkich przychodzących próśb. Sukces przełożył się na szybko rosnące użycie: Eleven v3 i v2.5-Turbo odpowiadają z czasem za ponad 60% wiadomości wysyłanych do modeli AI.

Wiadomości wysyłane do modeli AI w czasie — ElevenLabs liderem frameworku oceny agentów głosowych Poe

Wiadomości wysyłane do modeli AI w czasie według benchmarku Poe

Typowe błędy w testowaniu agentów głosowych

Stosując framework oceny agentów głosowych, łatwo ulec pokusie testowania najlepszych możliwych scenariuszy. W rzeczywistości codzienne doświadczenia klientów korzystających z twoich systemów głosowej AI nie wynikają z idealnych warunków. 

Oto trzy typowe błędy w testowaniu agentów głosowych i sposoby, jak je naprawić:

• Testowanie najłatwiejszej ścieżki: Zwłaszcza przy wyborze klipów audio do MOS pamiętaj o przypadkach brzegowych. Klipy z szumem tła lub mową z akcentem są bardzo częste w rzeczywistości, dlatego testowanie tylko „czystych” plików audio prowadzi do błędnej kalibracji MOS.
• Stawianie utrzymania rozmowy ponad rozwiązaniem problemu: Optymalizacja modeli pod kątem utrzymywania użytkowników w systemie agenta zawyża współczynniki utrzymania bez poprawy efektów. Jeśli FCR jest niski mimo wysokiego współczynnika utrzymania, agent wpędza użytkowników w frustrującą pętlę. Zapewnij użytkownikom możliwość rozmowy z ludzkim agentem, jeśli tego chcą.
• Ignorowanie percentyli opóźnienia: SLA często określają opóźnienie na poziomie P95. Choć wskaźnik ten jest ważny dla spójnego doświadczenia większości klientów, pamiętaj, że pozostałe 5% to także prawdziwi klienci. W skali systemu obsługującego 10 000 połączeń dziennie 5% to nadal 500 osób z powolną rozmową. Jako główny cel SLA wybierz P99, a nie tylko medianę czy P95.

Pamiętając o tym, możesz ustalić uczciwe i reprezentatywne wartości bazowe zamiast opierać się na wyidealizowanych średnich.

Dlaczego oceny powinny zależeć od zastosowania

Choć sześć filarów tego frameworku wskazuje obszary do zbadania, waga każdego z nich zależy od branży. Na przykład firma z branży usług finansowych może priorytetowo traktować zgodność z wymaganiami i użycie narzędzi, a marka konsumencka — jakość głosu TTS.

Oto dwa przykłady ocen zależnych od zastosowania i tego, jak mogą zmieniać równowagę między filarami.

Obsługa klienta

W niektórych branżach, na przykład w centrach obsługi telefonicznej, ważne są inne wskaźniki realizacji zadań, takie jak rozwiązanie sprawy przy pierwszym kontakcie (FCR). Skuteczna obsługa połączenia przychodzącego bez udziału człowieka znacząco zmniejsza zapotrzebowanie na ludzkich konsultantów. McKinsey szacuje, że centra telefoniczne korzystające z agentów głosowych mogą zmniejszyć liczbę interakcji nawet o 50%.

Choć mniej ważny niż wskaźnik sukcesu zadań, warto uwzględnić też współczynnik utrzymania rozmowy. Mierzy on całkowity czas trwania połączenia. Jeśli jest bardzo wysoki, ale FCR niski, agenci zatrzymują ludzi na linii bez rozwiązania problemu. W praktyce klient może mieć frustrujące wrażenie kręcenia się w kółko.

Warto śledzić też AHT — agenci AI powinni szybko rozwiązywać rutynowe problemy. Dlatego obszar obsługi klienta bardziej niż inne obszary będzie priorytetowo traktować jakość rozmowy, zwłaszcza zmianę tur i współczynnik fallbacków.

Opieka zdrowotna

Opieka zdrowotna jest silnie regulowaną dziedziną z rygorystycznymi wymogami zgodności, przez które działanie agentów głosowych jest wyjątkowo delikatne. Zgodność to kluczowa kwestia, dlatego waga filaru zabezpieczeń i inteligencji jest tu znacznie większa niż pozostałych. 

Chatboty medyczne muszą obsługiwać umawianie wizyt, ścieżki dostępu do telemedycyny, wstępną ocenę objawów i pytania o ubezpieczenie. Wszystko to wymaga wysokiej inteligencji i sprawnego użycia narzędzi, co ponownie pokazuje, że wymagania branży lub roli wpływają na najważniejszy filar. 

Niezależnie od branży twojej firmy, zrozumienie głównych filarów oceny agentów głosowych i ich wyważone stosowanie pomoże znaleźć najlepszych agentów dla ciebie.

Twórz z ElevenAgents: wysoka wydajność i niskie opóźnienie

Platforma, na której tworzysz, bezpośrednio wpływa na działanie agentów głosowych w realnych workflow. Zwłaszcza w kontaktach z klientami musisz mieć pewność, że twój agent będzie wyróżniać się w każdej kategorii.

ElevenAgents jest stworzone do produkcyjnych wdrożeń głosowych. Łączy wiodące w branży TTS dzięki Eleven v3, działające w czasie rzeczywistym STT przez Scribe v2 oraz warstwę orkiestracji agentów zaprojektowaną dla skali przedsiębiorstwa. Każdy komponent działa zgodnie z benchmarkami opisanymi w tym frameworku, dzięki czemu możesz zapewniać klientom wysokiej jakości doświadczenia.

Niezależnie od tego, czy rozważasz opcje, czy chcesz już zacząć tworzyć, ElevenLabs ma ścieżkę dla ciebie. Poznaj platformę ElevenAgents, aby sprawdzić, jak pasuje do twojego zastosowania, lub załóż konto i zacznij tworzyć już dziś.

FAQ: ocena agentów głosowych