概要

このリポジトリは、Riverstone向けのインバウンド音声セールスエージェントのデモ実装です。Twilioの通話インフラ（SIPトランキング／ルーティング）で着信を受け、Retell.aiによるSTT/TTSとリアルタイム推論で会話を処理。LLMにはOpenAIのGPT-5 miniを用い、応答生成や顧客の資格判定を行います。会話から生成した構造化JSONはN8Nやスクリプトを経由してGoogle Sheetsへ保存、予約の作成や記録を自動化する点が特徴です。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 6
ファイル数: 3
メインの言語: 未指定

主な特徴

Twilioでの通話受け取りとルーティング（SIPトランク）を実装
Retell.aiによる低遅延のSTT/TTS、リアルタイム会話処理
OpenAI GPT-5 miniを用いた会話理解と顧客資格判定
N8NとGoogle Sheetsへの構造化JSONログ出力で業務フローと連携

技術的なポイント

本プロジェクトは複数のサービスを組み合わせた音声対話パイプラインを示しています。TwilioはSIPトランクや通話ルーティングの基盤として動作し、着信から通話セッションを確立します。音声処理はRetell.aiが担い、リアルタイムでのSTT（音声→テキスト）とTTS（テキスト→音声）、さらにモデル推論やトランスクリプト／録音の管理を行うため、低遅延な対話が可能です。対話の知的処理にはOpenAIのGPT-5 miniを利用し、応答生成のみならず「顧客の資格判定（lead qualification）」や予約作成のための情報抽出を行い、結果を構造化されたJSONとして整形します。

このJSON出力はN8Nなどのワークフローツールやスクリプト経由で受け取り、Google Sheetsへ直接書き込む仕組みが組まれており、CRM連携や後処理が容易です。設計上の注目点は、リアルタイム性と業務オートメーションの両立、LLMの低遅延モデル選定（コストとレスポンス品質のバランス）、および電話通信・録音・トランスクリプトのコンプライアンス管理です。拡張性としては、通話フローやプロンプトのカスタマイズ、N8Nのワークフロー追加、外部CRM／スケジューラとの連携が想定されます。実運用では認証、個人情報保護、エラーハンドリング（STT失敗やAPIレイテンシ）を考慮する必要があります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file
config: dir
prompts: dir

まとめ

音声×LLMで予約と顧客判定を自動化する実践的なデモリポジトリ。

リポジトリ情報：

名前: Voice-Agent-Riverstone
説明: Alex is a sales assistant for Riverstone place.
スター数: 1
言語: null
URL: https://github.com/CarlSaganStargazing/Voice-Agent-Riverstone
オーナー: CarlSaganStargazing
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/234303175?v=4

READMEの抜粋：

Inbound Voice Agent

This project demonstrates an inbound sales agent for a realestate developer built with Retell.ai, Twilio, N8N and OpenAI GPT-5 mini. The agent qualifies callers, creates bookings, and logs structured JSON outputs directly into Google Sheets.

Stack & LLMs

Telephony: Twilio (SIP trunking, call routing).
Voice Runtime: Retell.ai (handles STT, TTS, real-time inference, transcripts & recordings).
LLM: OpenAI GPT-5 mini (low latency, more cost-effective…

Voice-Agent-Riverstone（Riverstone向けインバウンド音声営業エージェント）