Zum Hauptinhalt springen
Connic
Zurück zum BlogAnkündigung

Connic Voice: Verwaltete Infrastruktur für KI-Sprachagenten

Entwickle KI-Sprachagenten mit Wissen und Tools, wähle ein Echtzeitmodell und verbinde eingehende Anrufe über Connic-Verbindungen mit deinem Agenten.

19. September 20267 Min. LesezeitAutor: Connic Engineering

Connic Voice bietet verwaltete Infrastruktur für KI-Sprachagenten mit eigenen Prompts, Wissensquellen und Tools. Teams wählen ein unterstütztes Echtzeitmodell und verbinden eingehende Anrufe über Connic-Verbindungen. Connic übernimmt den Betrieb der Infrastruktur.

Native Sprachverarbeitung direkt in Connic

Ein Anrufer beschreibt sein Problem, der Agent stellt eine Rückfrage, das Gespräch geht weiter. Native Speech-to-Speech-Modelle verarbeiten Audio und erzeugen gesprochene Antworten. Während des Gesprächs kann der Agent auch Informationen nachschlagen oder ein Tool nutzen.

Connic hostet den Sprachagenten, nimmt eingehende Anrufe entgegen und hält die Audioverbindung während des Gesprächs aufrecht. Teams konfigurieren den Agenten in einem Connic-Projekt, stellen ihn bereit und prüfen die Gespräche im Dashboard. Eine eigene Sprachinfrastruktur müssen sie dafür nicht betreiben.

Im Kundensupport kann ein Telefonagent damit auf das Produktwissen und die Geschäftssysteme zugreifen, mit denen der Support bereits arbeitet. Der Prompt definiert seine Rolle. Das angebundene Wissen und die verfügbaren Tools bestimmen, wobei er helfen kann.

Modell und Anbieter wählen

Connic Voice unterstützt OpenAI Realtime und Gemini Live über die Anbieter OpenAI, Azure OpenAI, Google Gemini und Vertex AI. Teams wählen ein unterstütztes Modell mit nativer Audioverarbeitung und hinterlegen eigene Zugangsdaten. Welche Modelle und Stimmen verfügbar sind, hängt vom Anbieter und den Freigaben für das jeweilige Konto ab.

Die neue Support-Vorlage verwendet zunächst Gemini 3.8 Live. Modell, Prompt, Wissen und Tools lassen sich anpassen, wenn sich die Anforderungen ändern. Beim Wechsel zu einem anderen unterstützten Anbieter müssen auch dessen Stimmen und Transkriptionseinstellungen berücksichtigt werden. Die Voice-Dokumentation beschreibt die unterstützte Konfiguration.

Wissensdatenbank und Geschäftssysteme anbinden

Ein hilfreiches Support-Gespräch braucht konkrete Antworten: Wo liegt die Rechnung? Welche Schritte helfen beim Wiederherstellen des Zugangs? Was erlauben die Kündigungsbedingungen? Ein Sprachagent kann während des Gesprächs die Wissensdatenbank des Unternehmens durchsuchen und anhand der gefundenen Informationen antworten. Mit Connic Retrieval nutzt er dafür die Dokumente, auf die er Zugriff hat.

Mit Tools kann der Agent Aktionen ausführen. Ein Team kann eine Python-Funktion mit seiner Helpdesk-API verbinden oder dem Agenten Zugriff auf ein bestehendes MCP-Tool geben. Eine entsprechend konfigurierte Support-Integration könnte etwa während des Anrufs eine Bestellung nachschlagen oder ein Ticket erstellen. Das Team stellt diese Integration bereit und legt fest, welche Aktionen der Agent ausführen darf.

Um eine Erstattungsrichtlinie zu erklären, braucht der Agent Zugriff auf die Richtlinie. Zum Auslösen einer Erstattung braucht er zusätzlich ein dafür autorisiertes Tool. Die folgende Vorlage verwendet ein simuliertes Ticket-Tool. So lassen sich erste Gespräche testen, ohne Anfragen im Helpdesk anzulegen.

Das Gespräch gestalten

Ein Telefongespräch braucht ein anderes Tempo als eine schriftliche Antwort. Der Prompt der Support-Vorlage weist den Agenten an, kurz zu antworten und jeweils nur eine Frage zu stellen. Bevor er mit der Fehlerbehebung fortfährt, soll er prüfen, ob der vorherige Schritt geholfen hat. Teams können diese Anweisungen an ihren Service und Tonfall anpassen.

Die Voice-Einstellungen bestimmen, wie sich das Gespräch anfühlt:

  • Stimme und Begrüßung: Eine vom Anbieter unterstützte Stimme wählen, eine bevorzugte Sprache festlegen und die Begrüßung formulieren.
  • Unterbrechungen und Pausen: Anrufern erlauben, eine gesprochene Antwort zu unterbrechen, und festlegen, nach welcher Sprechpause der Agent von einem abgeschlossenen Redebeitrag ausgeht.
  • Wartezeiten: Einen leisen Ton während der Tool-Ausführung oder einer vom Modell gemeldeten Hintergrundverarbeitung aktiviert lassen. Er pausiert, sobald der Anrufer oder der Agent spricht.
  • Gesprächsende: Ein Zeitlimit für Inaktivität festlegen und entscheiden, ob der Agent selbst auflegen darf. Beendet er den Anruf, spielt Connic die Verabschiedung zuerst vollständig ab.

Eingehende Anrufe über Connic-Verbindungen annehmen

Eine Connic-Verbindung mit Sprachunterstützung leitet eingehende Anrufe an einen bereitgestellten Agenten weiter. Teams richten ihren Telefondienst nach der Anleitung der gewählten Verbindung ein. Jede Verbindung für Sprachanrufe ist genau einem bereitgestellten Sprachagenten zugeordnet. Connic übernimmt das laufende Gespräch.

Einen Sprachagenten für den Kundensupport entwickeln

Die neue Vorlage Voice Customer Support durchsucht deine Support-Dokumentation mit Connic Retrieval und erstellt simulierte Support-Tickets. Füge deine Hilfeartikel und Richtlinien zu Retrieval hinzu, damit der Agent sie während eines Anrufs nutzen kann.

Ein Support-Gespräch ausprobieren

Hinterlege deine Anleitung zur Wiederherstellung des Kontozugangs in Connic Retrieval. Beginne dann einen Testanruf mit „Mein Link zum Zurücksetzen des Passworts ist abgelaufen.“ Der Prompt weist den Agenten an, Retrieval zu durchsuchen und die Schritte aus deiner Anleitung zu erklären.

Versuche anschließend „Diese Schritte haben nicht geholfen. Kannst du ein Demo-Ticket erstellen?“ Der Agent soll eine fiktive E-Mail-Adresse und eine Beschreibung des Problems aufnehmen, die Angaben vorlesen und um Bestätigung bitten, bevor er das simulierte Ticket-Tool aufruft.

Das Tool gibt eine simulierte Referenz zurück, die mit DEMO beginnt. Es erstellt kein Helpdesk-Ticket, benachrichtigt kein Support-Team und verbindet den Anrufer nicht mit einer Person. Verwende fiktive Angaben, da Tool-Eingaben und Ergebnisse in den Gesprächs-Traces erscheinen können.

Passe Prompt und Begrüßung an deinen Service an und verbinde das Ticket-Tool mit deinem Helpdesk. Verwalte das Support-Wissen in Connic Retrieval: Lade Dokumente hoch, füge Text ein oder verbinde eine Quelle, die deine Hilfeinhalte synchronisiert. Nach der Indexierung kann der Agent auf aktualisiertes Wissen zugreifen, ohne erneut bereitgestellt zu werden.

Transkripte, Tool-Aufrufe und Nutzung prüfen

Nach einem Anruf zeigt der zugehörige Run das Gespräch und die Aktionen des Agenten. Teams sehen, welche Informationen er gefunden, welche Tools er genutzt und welche Ergebnisse er erhalten hat. Die Ansicht für Runs und Traces liefert Teams die Details, mit denen sie Antworten verbessern und den Support gezielt weiterentwickeln können.

Gemini und Vertex AI transkribieren nativ. Für OpenAI und Azure OpenAI konfigurieren Teams ein Transkriptionsmodell, um die Beiträge des Anrufers als Text zu erfassen. Die vom Anbieter gemeldeten Angaben zur Audionutzung helfen dabei, den Verbrauch nachzuvollziehen. Testanrufe zusammen mit den Traces auszuwerten, hilft Teams, Antworten und Gesprächsführung abzustimmen.

Das Beispiel bereitstellen und einen Testanruf machen

  1. Support-Vorlage installieren. Erstelle mit dem Connic Composer SDK ein lokales Projekt aus dem Beispiel:

    pip install --upgrade connic-composer-sdk
    connic init my-voice-support --templates=voice-customer-support
    cd my-voice-support
    connic lint
  2. Modellzugangsdaten vor dem Deployment speichern. Erstelle im Dashboard ein Connic-Projekt und öffne Project Settings → LLM Provider. Speichere Google-Gemini-Zugangsdaten mit Zugriff auf das Modell der Vorlage oder konfiguriere einen anderen unterstützten Anbieter und ein entsprechendes Modell.

  3. Support-Wissen hinzufügen. Wähle das Environment für dein Deployment und öffne Retrieval. Füge deine Support-Dokumente mit dem Namespace support hinzu oder synchronisiere eine Quelle in diesen Namespace. Warte, bis die Indexierung abgeschlossen ist, und prüfe mit der Suche eine Frage, die deine Dokumente beantworten.

  4. Bereitstellen und eine Nummer verbinden. Folge den Git- oder CLI-Deployment-Schritten der Vorlage. Füge anschließend eine Connic-Verbindung mit Sprachunterstützung hinzu und ordne sie dem bereitgestellten Agenten zu.

  5. Anrufen und prüfen. Stelle eine Frage, die deine Support-Dokumente beantworten, und probiere eine Demo-Ticket-Anfrage mit fiktiven Angaben aus. Prüfe im zugehörigen Run die Retrieval-Ergebnisse und den Ticket-Beleg. Passe dann Prompt oder Wissen an und teste erneut.

Entwickle deinen ersten Connic-Sprachagenten

Starte mit einem Agenten für den Kundensupport, mache einen Testanruf und passe Wissen, Tools und Gesprächsführung an deinen Service an.

Voice-Support-Vorlage öffnen

Mehr aus dem Blog

Tutorial

Invoice Processor als MCP-Tool bereitstellen

Connics Rechnungsvorlage als MCP-Tool bereitstellen, per Python aufrufen und die extrahierten Felder prüfen: vollständiges Client-Beispiel mit Testrechnung.

11. September 202610 Min. Lesezeit
Ankündigung

Connic MCP ist da: Connic mit einem Coding-Agenten steuern

MCP-Coding-Agenten wie Codex, Claude Code oder Cursor lassen sich mit einem Connic-Projekt verbinden. Sie können Runs debuggen, Deployments veröffentlichen und Agenten direkt aus dem Editor verwalten.

10. August 20267 Min. Lesezeit
Ankündigung

Connic KI-Modelle: EU-Hosting ohne zusätzliche Konfiguration

Connic KI-Modelle bündeln 30 EU-gehostete Modelle von neun Providern hinter einheitlichen connic/*-IDs. In der Agenten-YAML reicht eine Zeile aus; Provider-Konto, API-Key und Regionsangabe entfallen.

30. Juli 202610 Min. Lesezeit
Branchen-Insights

Der OpenAI-Hugging-Face-Hack: Was der Vorfall für KI-Agenten bedeutet

OpenAI-KI-Modelle entkamen im Juli 2026 aus einer Test-Sandbox und kompromittierten Hugging Face. Der Vorfall zeigt, welche Guardrails KI-Agenten im Produktivbetrieb benötigen.

24. Juli 20269 Min. Lesezeit
Ankündigung

Der Connic Marketplace ist da

Im Connic Marketplace finden sich Agenten-Templates, Verbindungen und Retrieval-Quellen in einem Katalog mit Publisher-Modell und Installation per CLI.

5. Juli 20265 Min. Lesezeit
Branchen-Insights

Durchsetzung des EU AI Act: Wer ermittelt und welche Nachweise zählen

Das AI Office, nationale Behörden und der EDSB teilen sich je nach System und Anbieter die Durchsetzung des EU AI Act. Teams sollten klar abgegrenzte Governance- und Laufzeitnachweise vorhalten.

13. April 202614 Min. Lesezeit
Changelog

Was wir im März 2026 veröffentlicht haben

A/B Testing, Guardrails für Agenten, API-Spec-Tools, Dashboard-Templates mit Perzentil-Metriken, Migrations-CLI und weitere Verbesserungen.

1. April 20266 Min. Lesezeit
Changelog

Was wir im Februar 2026 veröffentlicht haben

Managed Database, Template-Bibliothek, Evaluation Judges, Telegram-Verbindung, Lesen von Webseiten, persistente Sessions, Conditional Tools und Concurrency Rules.

1. März 20266 Min. Lesezeit
Changelog

Was wir im Oktober 2025 veröffentlicht haben

Wir bieten 10 Deployment-Regionen auf 5 Kontinenten; vordefinierte Tools wie trigger_agent, retrieval_query und web_search lassen sich in Python-Code importieren.

3. November 20254 Min. Lesezeit