Erstellen Sie barrierefreie KI-Sprachagenten für Unternehmen mit LiveKit und Bright Data

In diesem Blogbeitrag haben Sie Folgendes gelernt:

• Was LiveKit ist und warum es eine ideale Lösung für die Entwicklung moderner KI-Agenten mit Sprach- und Videofunktionen ist.
• Warum KI-Agenten barrierefrei sein müssen und welche Anforderungen Unternehmen erfüllen müssen, um barrierefreie KI-Lösungen zu entwickeln.
• Wie Bright Data in LiveKit integriert ist und die Erstellung eines realistischen KI-Agenten für Marken-News-Podcasts ermöglicht.
• Wie man einen KI-Sprachagenten mit Bright Data-Integration in LiveKit erstellt.

Lassen Sie uns eintauchen!

Was ist LiveKit?

LiveKit ist ein Open-Source-Framework und eine Cloud-Plattform, mit der Sie produktionsreife KI-Agenten für Sprach-, Video- und multimodale Interaktionen erstellen können.

Insbesondere ermöglicht es Ihnen, Audio-, Video- und Datenströme mithilfe von KI-Pipelines und Agenten zu verarbeiten und zu generieren, die mit Node.js, Python oder der no-code Agent Builder -Weboberfläche erstellt wurden.

Die Plattform eignet sich gut für Sprach-KI-Anwendungsfälle wie virtuelle Assistenten, Callcenter-Automatisierung, Telemedizin, Echtzeitübersetzung, interaktive NPCs und sogar Robotersteuerung.

LiveKit unterstützt STT- (Speech-to-Text), LLM- und TTS- (Text-to-Speech) Pipelines sowie Multi-Agent-Handoffs, die Integration externer Tools und zuverlässige Turn-Erkennung. Agenten können auf LiveKit Cloud oder in Ihrer eigenen Infrastruktur bereitgestellt werden, mit skalierbarer Orchestrierung, WebRTC-basierter Zuverlässigkeit und integrierter Telefonieunterstützung.

Der Bedarf an barrierefreien KI-Agenten

Eines der größten Probleme bei KI-Agenten ist derzeit, dass die meisten von ihnen nicht barrierefrei sind. Viele Plattformen zur Erstellung von KI-Agenten basieren hauptsächlich auf Texteingabe und Textausgabe, was für viele Benutzer einschränkend sein kann.

Dies ist besonders problematisch für Unternehmen, die barrierefreie interne Tools bereitstellen und Produkte liefern müssen, die den modernen Barrierefreiheitsvorschriften (z. B. dem Europäischen Barrierefreiheitsgesetz) entsprechen.

Um diese Anforderungen zu erfüllen, müssen barrierefreie KI-Agenten Benutzer mit unterschiedlichen Fähigkeiten, Geräten und Umgebungen unterstützen. Dazu gehören klare Sprachinteraktionen, Live-Untertitel, Kompatibilität mit Bildschirmleseprogrammen und eine geringe Latenz. Für globale Unternehmen bedeutet dies auch mehrsprachige Unterstützung, zuverlässige Spracherkennung in lauten Umgebungen und einheitliche Erfahrungen im Web, auf Mobilgeräten und in der Telefonie.

LiveKit begegnet diesen Herausforderungen mit einer Echtzeit-Sprach- und Videoinfrastruktur, integrierten Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprache-Pipelines sowie Streaming mit geringer Latenz. Die Architektur bietet Untertitel, Transkripte, Geräte-Fallbacks und Telefonie-Integration, sodass Unternehmen inklusive, zuverlässige KI-Agenten für alle Kanäle entwickeln können.

LiveKit + Bright Data: Architekturübersicht

Eines der größten Probleme bei KI-Agenten ist, dass ihr Wissen auf die Daten beschränkt ist, mit denen sie trainiert wurden. In der Praxis bedeutet dies, dass sie über veraltete Informationen verfügen und ohne die richtigen externen Tools nicht mit der realen Welt interagieren können.

LiveKit löst dieses Problem durch die Unterstützung von Tool-Aufrufen, wodurch KI-Agenten eine Verbindung zu externen APIs und Diensten wie Bright Data herstellen können.

Bright Data bietet eine umfangreiche Infrastruktur an Tools für KI, darunter

• SERP-API: Sammeln Sie in Echtzeit geografisch spezifische Suchmaschinenergebnisse, um relevante Quellen für jede Anfrage zu finden.
• Web Unlocker API: Rufen Sie zuverlässig Inhalte von jeder öffentlichen URL ab und umgehen Sie dabei automatisch Sperren, CAPTCHAs und Anti-Bot-Systeme.
• Crawl API: Crawlen und extrahieren Sie ganze Websites und geben Sie Daten in LLM-fähigen Formaten zurück, um bessere Schlussfolgerungen und Rückschlüsse zu ermöglichen.
• Browser API: Lassen Sie Ihre KI mit dynamischen Websites interagieren und automatisieren Sie agentenbasierte Workflows in großem Maßstab mithilfe von Remote- und Stealth-Browsern.

Dank dieser Funktionen können Sie KI-Workflows, Pipelines und Agenten erstellen, die eine lange Liste von Anwendungsfällen abdecken.

Erstellen Sie mit LiveKit und Bright Data einen Agenten zur Produktion von Marken-News-Podcasts

Stellen Sie sich nun vor, Sie erstellen einen zugänglichen KI-Agenten, der:

1. Ihre Marke oder ein markenbezogenes Thema als Eingabe nimmt.
2. mit der SERP-API nach Nachrichten sucht.
3. die relevantesten Ergebnisse auswählt.
4. Inhalte mithilfe der Web Unlocker API scrapt.
5. deren Inhalte verarbeitet und zusammenfasst.
6. Erstellt einen Audio-Podcast, den Sie anhören können, um täglich über die Nachrichten zu Ihrem Unternehmen informiert zu werden.

Ein solcher Workflow ist mit einer LiveKit + Bright Data-Integration möglich, die wie folgt aussieht:

Lassen Sie uns diesen KI-Sprachagenten implementieren!

So erstellen Sie einen Sprach-KI-Agenten mit Bright Data-Integration in LiveKit

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Bright Data in LiveKit integrieren und die SERP-API- und Web Unlocker-Tools verwenden, um einen KI-Sprachagenten für die Erstellung von Podcasts mit Marken-News zu erstellen.

Voraussetzungen

Um diesem Tutorial folgen zu können, benötigen Sie:

• Ein Bright Data-Konto mit SERP-API, Web Unlocker und API-Schlüssel.
• Ein LiveKit-Konto.
• Kenntnisse über die Funktionsweise von LiveKit Agent Builder und Sprachagenten.

Machen Sie sich keine Gedanken über die Einrichtung Ihres Bright Data-Kontos, da Sie in einem speziellen Schritt durch diesen Vorgang geführt werden.

Schritt 1: Erste Schritte mit LiveKit Agent Builder

Erstellen Sie zunächst ein LiveKit-Konto, falls Sie dies noch nicht getan haben, oder melden Sie sich an. Wenn Sie zum ersten Mal auf LiveKit zugreifen, werden Sie zum Formular „Erstellen Sie Ihr erstes Projekt“ weitergeleitet:

Geben Sie Ihrem Projekt einen Namen, z. B. „Branded News Podcast Producer”. Füllen Sie dann die restlichen erforderlichen Informationen aus und klicken Sie auf die Schaltfläche „Weiter”, um Ihr LiveKit Cloud-Projekt zu erstellen.

Sie sollten nun zur Projektseite „Branded News Podcast Producer“ gelangen. Klicken Sie hier auf die Schaltfläche „KI Agents“:

Wählen Sie „Im Browser starten“, um zur Agent Builder-Seite zu gelangen:

Sie gelangen nun zur webbasierten Agent Builder-Oberfläche für Ihr Projekt „Branded News Podcast Producer“:

Nehmen Sie sich etwas Zeit, um sich mit der Benutzeroberfläche und den Optionen vertraut zu machen, und lesen Sie die Dokumentation für weitere Anleitungen.

Großartig! Sie verfügen nun über eine LiveKit-Umgebung für die Erstellung von KI-Agenten.

Schritt 2: Passen Sie Ihren KI-Sprachagenten an

In LiveKit besteht ein KI-Sprachagent aus drei Hauptkomponenten:

1. TTS-Modell (Text-to-Speech): Wandelt die Antworten des Agenten in gesprochene Audioausgabe um. Sie können es mit einem Sprachprofil konfigurieren, das Tonfall, Akzent und andere Eigenschaften festlegt. Das TTS-Modell nimmt die Textausgabe aus dem LLM und wandelt sie in Sprache um, die der Benutzer hören kann.
2. STT-Modell (Speech-to-Text): Auch als ASR („Automated Speech Recognition“) bezeichnet, transkribiert es gesprochene Audiodaten in Echtzeit in Text. In einer Sprach-KI-Pipeline ist dies der erste Schritt: Die Sprache des Benutzers wird vom STT-Modell in Text umgewandelt, der dann vom LLM verarbeitet wird, um eine Antwort zu generieren. Die Antwort wird schließlich mithilfe des TTS-Modells wieder in Sprache umgewandelt.
3. LLM-Modell (Large Language Model): Unterstützt das Denken, die Antworten und die gesamte Koordination Ihres Sprachagenten. Sie können aus verschiedenen Modellen wählen, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Genauigkeit und Kosten zu finden. Das LLM erhält die Transkription vom STT-Modell und erzeugt eine Textantwort, die dann vom TTS-Modell in Sprache umgewandelt wird.

Um diese Einstellungen zu ändern, gehen Sie zur Registerkarte „Modelle & Sprache“ und passen Sie Ihren KI-Agenten an die Anforderungen Ihres Unternehmens an:

Da wir in diesem Tutorial nur einen Prototyp erstellen, ist die Standardkonfiguration in diesem Fall ausreichend. Sie können loslegen!

Schritt 3: Richten Sie Ihr Bright Data-Konto ein

Wie bereits erwähnt, stützt sich der KI-Sprachagent für die Produktion von Marken-News-Podcasts auf zwei Bright Data-Dienste:

• SERP-API: Zur Durchführung von Nachrichtensuchen auf Google, um aktuelle, relevante Nachrichten über Ihre Marke abzurufen.
• Web Unlocker: Um auf Nachrichtenseiten in einem KI-optimierten Format für die LLM-Erfassung und -Verarbeitung zuzugreifen.

Bevor Sie fortfahren, müssen Sie Ihr Bright Data-Konto konfigurieren, damit Ihr LiveKit-Agent über HTTP-Aufrufe eine Verbindung zu diesen Tools herstellen kann.

Hinweis: Sie erfahren, wie Sie eine SERP-API-Zone in Ihrem Bright Data-Konto für die LiveKit-Integration vorbereiten. Der gleiche Vorgang kann für die Einrichtung einer Web Unlocker-Zone angewendet werden. Ausführliche Anleitungen finden Sie auf diesen Dokumentationsseiten von Bright Data:

• Erste Schritte mit der SERP-API
• Schnellstartanleitung für die Unlocker-API von Bright Data

Wenn Sie noch kein Konto haben, erstellen Sie eines. Andernfalls melden Sie sich an. Nach der Anmeldung navigieren Sie zur Seite „Proxies & Scraping”. Suchen Sie im Abschnitt „Meine Zonen” nach einer Zeile mit der Bezeichnung „SERP-API”:

Wenn Sie keine Zeile „SERP-API” sehen, bedeutet dies, dass noch keine Zone eingerichtet wurde. Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt „SERP-API” und klicken Sie auf „Zone erstellen”, um eine Zone zu definieren:

Erstellen Sie eine SERP-API-Zone und geben Sie ihr einen Namen, z. B. serp_api (oder einen beliebigen anderen Namen). Notieren Sie sich den Namen der Zone, da Sie ihn später benötigen, um eine Verbindung zum Dienst in LiveKit herzustellen.

Schalten Sie auf der SERP-API-Produktseite den Schalter „Aktivieren“ um, um die Zone zu aktivieren:

Wir empfehlen Ihnen, die Bright Data SERP-API-Dokumentation zu lesen, um zu verstehen, wie Sie die API für Google-Suchen aufrufen können, welche Optionen verfügbar sind und weitere Details zu erfahren.

Wiederholen Sie den gleichen Vorgang für Web Unlocker. Für dieses Tutorial gehen wir davon aus, dass Ihre Web Unlocker-Zone den Namen web_unlocker trägt. Informieren Sie sich in der Bright Data-Dokumentation über die Parameter.

Befolgen Sie abschließend das offizielle Tutorial, um Ihren Bright Data API-Schlüssel zu generieren. Bewahren Sie ihn sicher auf, da er zur Authentifizierung von HTTP-Anfragen vom LiveKit-Sprachagenten an die SERP-API und den Web Unlocker benötigt wird.

Großartig! Ihr Bright Data-Konto ist vollständig konfiguriert und kann nun in Ihren mit LiveKit erstellten KI-Sprachagenten integriert werden.

Schritt 4: Fügen Sie ein Geheimnis für den Bright Data API-Schlüssel hinzu

Die Bright Data-Dienste, die Sie gerade konfiguriert haben, werden über einen API-Schlüssel authentifiziert, der beim Senden von HTTP-Anfragen an ihre Endpunkte im Authorization-Header enthalten sein muss. Um zu vermeiden, dass Sie Ihren API-Schlüssel in Ihren Tool-Definitionen fest codieren, was keine bewährte Vorgehensweise ist, speichern Sie ihn als Geheimnis in LiveKit.

Gehen Sie dazu zurück zur LiveKit Agent Builder-Seite und navigieren Sie zur Registerkarte „Erweitert”. Klicken Sie dort auf die Schaltfläche „Geheimnis hinzufügen”:

Geben Sie Ihr Geheimnis wie folgt an:

• Schlüssel: BRIGHT_DATA_API_KEY
• Wert: Der Wert des zuvor abgerufenen Bright Data-API-Schlüssels

Klicken Sie anschließend oben rechts auf „Änderungen speichern“, um Ihre KI-Sprachagent-Definition zu aktualisieren. In Ihrer HTTP-Tool-Definition können Sie mit dieser Syntax auf den geheimen Schlüssel zugreifen:

{{secrets.BRIGHT_DATA_API_KEY}}

Cool! Sie haben nun alle Bausteine, um die Bright Data-Dienste in Ihren LiveKit-KI-Sprachagenten zu integrieren.

Schritt 5: Definieren Sie die Bright Data SERP-API und die Web Unlocker-Tools in LiveKit

Damit Ihr KI-Sprachagent mit Bright Data-Produkten integriert werden kann, müssen Sie zwei HTTP-Tools definieren. Diese Tools weisen das LLM an, wie es die SERP-API und die Web Unlocker-API für die Websuche bzw. das Web-Scraping aufrufen soll.

Insbesondere werden Sie die folgenden beiden Tools definieren:

• search_engine: Stellt eine Verbindung zur SERP-API her, um geparste Google-Suchergebnisse im JSON-Format abzurufen.
• scrape_as_markdown: Stellt eine Verbindung zur Web Unlocker API her, um eine Webseite zu scrapen und den Inhalt in Markdown zurückzugeben.

Profi-Tipp: JSON und Markdown sind ideale Datenformate für die Eingabe in KI-Agenten und bieten eine deutlich bessere Leistung als rohes HTML (das Standardformat für die SERP-API und den Web Unlocker).

Wir zeigen Ihnen zunächst, wie Sie das Tool search_engine definieren. Anschließend können Sie die gleichen Schritte wiederholen, um das Tool scrape_as_markdown zu definieren.

Um ein neues HTTP-Tool hinzuzufügen, gehen Sie zur Registerkarte „Aktionen“ und klicken Sie auf die Schaltfläche „HTTP-Tool hinzufügen“:

Füllen Sie das Formular „HTTP-Tool hinzufügen“ wie folgt aus:

• Tool-Name: search_engine
• Beschreibung: Scrape Google-Suchergebnisse im JSON-Format mit der SERP-API von Bright Data
• HTTP-Methode: POST
• URL: https://api.brightdata.com/request
  

Definieren Sie die Tool-Parameter wie folgt:

• zone (Zeichenfolge): Standardwert: „serp_api“ (Hinweis: Ersetzen Sie den Standardwert durch den Namen Ihrer SERP-API-Zone)
• url (Zeichenfolge): Die URL der Google SERP im Format: https://www.google.com/search?q=<search_query>"
• format (Zeichenfolge): Standardwert: „raw”
• data_format (Zeichenfolge): Standardwert: „parsed” (um die gescrapte SERP-Seite im JSON-Format zu erhalten)
  

Diese entsprechen den SERP-API-Body-Parametern, die zum Aufrufen des Bright Data-Produkts für das Google SERP-Scraping verwendet werden. Dieser Body weist die SERP-API an, eine geparste Antwort im JSON-Format von Google zurückzugeben. Das URL-Argument wird vom LLM basierend auf der von Ihnen angegebenen Beschreibung spontan erstellt.

Authentifizieren Sie schließlich im Abschnitt „Headers“ Ihr HTTP-Tool, indem Sie den folgenden Header hinzufügen:

• Authorization: Bearer {{secrets.BRIGHT_DATA_API_KEY}}
  
  Der Wert dieses HTTP-Headers nach „Bearer“ wird automatisch mit dem zuvor definierten Bright Data API-Schlüssel ausgefüllt.

Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche „Add tool“ (Tool hinzufügen) am unteren Rand des Formulars.

Wiederholen Sie dann den gleichen Vorgang, um das Tool „scrape_as_markdown“ mit den folgenden Informationen zu definieren:

• Tool-Name: scrape_as_markdown
• Beschreibung: Scrapen einer einzelnen Webseite mit erweiterter Extraktion und Rückgabe von Markdown. Verwendet den Web Unlocker von Bright Data, um den Bot-Schutz und CAPTCHA zu verarbeiten
• HTTP-Methode: POST
• URL: https://api.brightdata.com/request
• Parameter:
  • zone (Zeichenfolge): Standardwert: „web_unlocker” (Hinweis: Ersetzen Sie den Standardwert durch den Namen Ihrer Web Unlocker-Zone)
  • format (Zeichenfolge): Standardwert: „raw”
  • data_format (Zeichenfolge): Standardwert: „markdown” (um die gescrapte Seite im Markdown-Format zu erhalten)
  • url (Zeichenfolge): Die URL der zu scrapend Seite
• Header:
  • Authorization: Bearer {{secrets.BRIGHT_DATA_API_KEY}}

Klicken Sie nun erneut auf „Änderungen speichern“, um Ihre KI-Agent-Definition zu aktualisieren. Auf der Registerkarte „Aktionen“ sollten nun beide Tools aufgeführt sein:

Beachten Sie, dass die Tools „search_engine“ und „scrape_as_markdown“ für die Integration von SERP-API und Web Unlocker erfolgreich hinzugefügt wurden.

Großartig! Ihr LiveKit-KI-Sprachagent kann nun mit Bright Data interagieren.

Schritt 6: Konfigurieren Sie die Anweisungen für den KI-Sprachagenten

Nachdem Ihr Sprachagent nun Zugriff auf die Tools hat, die er zur Erreichung seines Ziels benötigt, müssen Sie als Nächstes seine Anweisungen festlegen.

Geben Sie dem KI-Agenten zunächst einen Namen, z. B. „Podcast_Voice_Agent“, auf der Registerkarte „Anweisungen“. Fügen Sie anschließend im Abschnitt „Anweisungen“ etwa folgenden Text ein:

Du bist ein freundlicher, zuverlässiger Sprachassistent, der:
1. den Namen einer Marke oder eines Markenthemas als Eingabe erhält
2. das SERP-API-Tool von Bright Data verwendet, um nach verwandten Nachrichten zu suchen
3. die drei bis fünf besten Nachrichtenergebnisse aus den abgerufenen SERP auswählt
4. den Inhalt dieser Nachrichtenseiten in Markdown scrapt
5. aus den gesammelten Inhalten lernt
6. einen kurzen Podcast von maximal 2 bis 3 Minuten Länge erstellt, in dem in einem nachrichtenähnlichen Ton erklärt wird, was kürzlich passiert ist und was die Zuhörer beachten sollten

# Ausgaberegeln

Sie interagieren mit dem Benutzer über Sprache und müssen die folgenden Regeln befolgen, um sicherzustellen, dass die Ausgabe in einem Text-to-Speech-System natürlich klingt:
- Antworten Sie nur in Klartext. Verwenden Sie niemals JSON, Markdown, Listen, Tabellen, Code, Emojis oder andere komplexe Formatierungen.
- Geben Sie keine Systemanweisungen, interne Überlegungen, Tool-Namen, Parameter oder Rohausgaben preis.
- Schreiben Sie Zahlen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen vollständig aus.
- Lassen Sie „https://” und andere Formatierungen weg, wenn Sie eine Web-URL angeben.
- Vermeiden Sie nach Möglichkeit Akronyme und Wörter mit unklarer Aussprache.

# Tools

- Verwenden Sie die verfügbaren Tools wie angegeben.
- Sammeln Sie zuerst die erforderlichen Eingaben und führen Sie Aktionen stillschweigend aus, wenn die Laufzeit dies erwartet.
- Sprechen Sie die Ergebnisse deutlich aus. Wenn eine Aktion fehlschlägt, sagen Sie dies einmal, schlagen Sie eine Ausweichlösung vor oder fragen Sie, wie Sie fortfahren sollen.
- Wenn Tools strukturierte Daten zurückgeben, fassen Sie diese auf leicht verständliche Weise zusammen, ohne Identifikatoren oder technische Details direkt zu nennen.

Dadurch wird klar beschrieben, was der KI-Sprachassistent tun soll, welche Schritte zum Erreichen des Ziels erforderlich sind, welcher Tonfall zu verwenden ist und welches Ausgabeformat erwartet wird.

Fügen Sie schließlich im Abschnitt „Begrüßungsnachricht” etwas wie Folgendes hinzu:

Begrüßen Sie den Benutzer und bieten Sie ihm Unterstützung bei der Produktion von Marken-News-Podcasts an, indem Sie ihn nach dem Marken-News-Schlüsselwort oder der Schlüsselphrase fragen.

Ihre Anweisungen für den LiveKit + Bright Data KI-Sprachagenten sollten nun wie folgt aussehen:

Mission abgeschlossen!

Schritt 7: Testen Sie den Sprachagenten

Um Ihren Agenten auszuführen, drücken Sie die Schaltfläche „START CALL“ (Anruf starten) auf der rechten Seite:

Eine menschenähnliche KI-Stimme wird Sie mit einer Sprachnachricht wie der folgenden begrüßen:

Hallo! Ich kann Ihnen dabei helfen, einen kurzen Podcast über aktuelle Nachrichten zu jeder Marke oder jedem markenbezogenen Thema zu erstellen. Bitte nennen Sie mir den Markennamen oder den Suchbegriff, nach dem ich Nachrichten suchen soll.

Beachten Sie, dass LiveKit während der Sprachausgabe der KI auch das Transkript in Echtzeit anzeigt.

Um den KI-Sprachagenten zu testen, schließen Sie Ihr Mikrofon an und antworten Sie mit einem Markennamen. Nehmen wir in diesem Beispiel an, die Marke sei Disney. Sagen Sie „Disney”, und Folgendes wird passieren:

Der Sprachagent:

1. Erkennt, dass Sie „Disney“ gesagt haben, und verwendet dies als Eingabe für die Suche nach Marken-News.
2. Ruft die neuesten Nachrichten mit dem Tool „search_engine“ ab.
3. Wählt 4 Nachrichtenartikel aus und scrapt sie parallel mit dem Tool scrape_as_markdown.
4. Verarbeitet den Nachrichteninhalt und erstellt einen prägnanten, etwa 3-minütigen gesprochenen Podcast, der die jüngsten Ereignisse zusammenfasst.
5. Liest das generierte Skript laut vor, sobald es erstellt ist.

Wenn Sie sich das Tool „search_engine“ ansehen, werden Sie feststellen, dass der KI-Agent automatisch die Suchanfrage „Disney news“ verwendet hat:

Das Ergebnis dieses HTTP-Aufrufs ist die JSON-parsierte Version der Google-SERP für „Disney-Nachrichten”:

Als Nächstes wählt der KI-Agent die 4 relevantesten Artikel aus und scrapt sie mit dem Tool scrape_as_markdown:

Wenn Sie beispielsweise ein Ergebnis öffnen, sehen Sie, dass das Tool erfolgreich auf den Artikel der New York Times (das oberste Google-SERP-Ergebnis) zugegriffen und ihn im Markdown-Format zurückgegeben hat:

Der oben genannte Nachrichtenartikel konzentriert sich auf den neuen (zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels) Film „Zootopia 2”. Genau das hebt der KI-Sprachagent im generierten Marken-News-Podcast hervor (sowie weitere Informationen aus den anderen Nachrichten)!

Wenn Sie schon einmal versucht haben, Nachrichtenartikel zu scrapen oder Google-Suchergebnisse programmgesteuert abzurufen, wissen Sie, wie komplex diese beiden Aufgaben sein können. Das liegt an den Herausforderungen beim Scraping wie IP-Sperren, CAPTCHAs, Browser-Fingerprinting und vielen anderen.

Die SERP-API und Web Unlocker-Integrationen von Bright Data in LiveKit lösen all diese Probleme für Sie. Darüber hinaus geben sie die gescraped Daten in einem für die Erfassung von Daten für KI optimierten Format zurück. Dank der Barrierefreiheitsfunktionen von LiveKit kann der Agent dann Audio für den Podcast produzieren.

Et voilà! Sie haben gerade Bright Data in LiveKit integriert, um einen barrierefreien KI-Sprachagenten für die Überwachung von Unternehmensmarken mittels Podcast-Produktion zu erstellen.

Nächste Schritte: Auf den Agent-Code zugreifen, ihn anpassen und für die Bereitstellung vorbereiten

Denken Sie daran, dass sich der Agent Builder von LiveKit hervorragend für das Prototyping und die Erstellung von Proof-of-Concept-KI-Agenten eignet. Für KI-Agenten auf Unternehmensebene möchten Sie jedoch möglicherweise auf den zugrunde liegenden Code zugreifen, um ihn an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen.

In diesem Zusammenhang ist es wichtig zu wissen, dass der Agent Builder auf der Grundlage des LiveKit Agents SDK einen Best-Practice-Python-Code generiert. Um auf den Code zuzugreifen, klicken Sie einfach auf die Registerkarte „Code“ auf der rechten Seite:

In diesem Fall lautet der generierte Code:

import logging
import os
from typing import Optional, Any
from urllib.parse import quote
import aiohttp
import asyncio
import json
import handlebars
from dotenv import load_dotenv
from livekit.agents import (
    Agent,
    AgentSession,
    AgentServer,
    JobContext,
    JobProcess,
    RunContext,
    ToolError,
    cli,
    function_tool,
    inference,
    utils,
    room_io,
)
from livekit import rtc
from livekit.plugins import noise_cancellation, silero
from livekit.plugins.turn_detector.multilingual import MultilingualModel

logger = logging.getLogger("agent-Podcast_Voice_Agent")
load_dotenv(".env.local")

class VariableTemplater:
    def __init__(self, metadata: str, additional: Optional[dict[str, dict[str, str]]] = None) -> None:
        self.variables = {
            "metadata": self._parse_metadata(metadata),
        }
        if additional:
            self.variables.update(additional)
        self._cache = {}
        self._compiler = handlebars.Compiler()
    def _parse_metadata(self, metadata: str) -> dict:
        try:
            value = json.loads(metadata)
            if isinstance(value, dict):
                return value
            else:
                logger.warning(f"Job metadata is not a JSON dict: {metadata}")
                return {}
        except json.JSONDecodeError:
        return {}
    def _compile(self, template: str):
        if template in self._cache:
            return self._cache[template]
        self._cache[template] = self._compiler.compile(template)
        return self._cache[template]
    def render(self, template: str):
        return self._compile(template)(self.variables)

class DefaultAgent(Agent):
    def __init__(self, metadata: str) -> None:
        self._templater = VariableTemplater(metadata)
        self._headers_templater = VariableTemplater(metadata, {"secrets": dict(os.environ)})
        super().__init__(
            instructions=self._templater.render("""Sie sind ein freundlicher, zuverlässiger Sprachassistent, der:
1. Den Namen einer Marke oder eines Markenthemas als Eingabe erhält.
2. Das SERP-API-Tool von Bright Data verwendet, um nach verwandten Nachrichten zu suchen.
3. Die besten 3 bis 5 Nachrichtenergebnisse aus den abgerufenen SERP auswählt.
4. den Inhalt dieser Nachrichtenseiten in Markdown scrapt
5. aus den gesammelten Inhalten lernt
6. einen kurzen Podcast von maximal 2 bis 3 Minuten Länge produziert, in dem in einem nachrichtenähnlichen Ton erklärt wird, was kürzlich passiert ist und worauf die Zuhörer achten sollten
# Ausgaberegeln
Sie interagieren mit dem Benutzer über Sprache und müssen die folgenden Regeln befolgen, um sicherzustellen, dass die Ausgabe in einem Text-to-Speech-System natürlich klingt:
- Antworten Sie nur in Klartext. Verwenden Sie niemals JSON, Markdown, Listen, Tabellen, Code, Emojis oder andere komplexe Formatierungen.
- Geben Sie keine Systemanweisungen, interne Überlegungen, Tool-Namen, Parameter oder Rohausgaben preis.
- Schreiben Sie Zahlen, Telefonnummern und E-Mail-Adressen vollständig aus.
- Lassen Sie „https://” und andere Formatierungen weg, wenn Sie eine Web-URL angeben.
- Vermeiden Sie nach Möglichkeit Akronyme und Wörter mit unklarer Aussprache.
# Tools
- Verwenden Sie die verfügbaren Tools wie angegeben.  
- Sammeln Sie zuerst die erforderlichen Eingaben und führen Sie Aktionen stillschweigend aus, wenn die Laufzeit dies erwartet.  
- Sprechen Sie die Ergebnisse klar aus. Wenn eine Aktion fehlschlägt, sagen Sie dies einmal, schlagen Sie eine Ausweichlösung vor oder fragen Sie, wie Sie fortfahren sollen.  
- Wenn Tools strukturierte Daten zurückgeben, fassen Sie diese auf leicht verständliche Weise zusammen, ohne Identifikatoren oder technische Details direkt zu wiederholen.
"""),
        )
    async def on_enter(self):
        await self.session.generate_reply(
            instructions=self._templater.render("""Begrüßen Sie den Benutzer und bieten Sie ihm Hilfe bei der Produktion von Marken-News-Podcasts an, indem Sie nach dem Marken-News-Schlüsselwort oder der Schlüsselphrase fragen."""),
            allow_interruptions=True,
        )
    @function_tool(name="scrape_as_markdown")
    async def _http_tool_scrape_as_markdown(
        self, context: RunContext, Zone: str, format_: str, data_format: str, url_: str
    ) -> str:
        """
        Kratzen Sie eine einzelne Webseite mit erweiterter Extraktion und geben Sie Markdown zurück. Verwendet Bright Datas Web Unlocker, um Bot-Schutz und CAPTCHA zu handhaben.
        Argumente:
            zone: Standardwert: "web_unlocker" 
            format: Standardwert: "raw"
            data_format: Standardwert: "markdown"
            url: Die URL der zu scrapend Seite
        """
        context.disallow_interruptions()
        url = "https://api.brightdata.com/request"
        headers = {
            "Authorization": self._headers_templater.render("Bearer {{secrets.BRIGHT_DATA_API_KEY}}"),
        }
        payload = {
            "Zone": zone,
            "format": format_,
            "data_format": data_format,
            "url": url_,
        }
        try:
            session = utils.http_context.http_session()
            timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=10)
            async with session.post(url, timeout=timeout, headers=headers, json=payload) as resp:
                body = await resp.text()
                if resp.status >= 400:
                    raise ToolError(f"error: HTTP {resp.status}: {body}")
                return body
        except ToolError:
            raise
        except (aiohttp.ClientError, asyncio.TimeoutError) as e:
            raise ToolError(f"error: {e!s}") from e
    @function_tool(name="search_engine")
    async def _http_tool_search_engine(
        self, context: RunContext, zone: str, url_: str, format_: str, data_format: str
    ) -> str:
        """
        Scrape Google-Suchergebnisse im JSON-Format mit der SERP-API von Bright Data.
        Argumente:
Zone: Standardwert: "serp_api"
url: Die URL der Google-SERP im Format: https://www.google.com/search?q= <SEARCH_QUERY>
format: Standardwert: "raw"
data_format: Standardwert: "parsed"
"""
        context.disallow_interruptions()
        url = "https://api.brightdata.com/request"
        headers = {
            "Authorization": self._headers_templater.render("Bearer {{secrets.BRIGHT_DATA_API_KEY}}"),
        }
        payload = {
            "Zone": zone,
            "url": url_,
            "format": format_,
            "data_format": data_format,
        }
        try:
            session = utils.http_context.http_session()
            timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=10)
            async with session.post(url, timeout=timeout, headers=headers, json=payload) as resp:
                body = await resp.text()
                if resp.status >= 400:
                    raise ToolError(f"error: HTTP {resp.status}: {body}")
                return body
        except ToolError:
            raise
        except (aiohttp.ClientError, asyncio.TimeoutError) as e:
            raise ToolError(f"error: {e!s}") from e

server = AgentServer()

def prewarm(proc: JobProcess):
    proc.userdata["vad"] = silero.VAD.load()

server.setup_fnc = prewarm
@server.rtc_session(agent_name="Podcast_Voice_Agent")

async def entrypoint(ctx: JobContext):
    session = AgentSession(
        stt=inference.STT(model="assemblyai/universal-streaming", language="en"),
        llm=inference.LLM(model="openai/gpt-4.1-mini"),
        tts=inference.TTS(
            model="cartesia/sonic-3",
            voice="9626c31c-bec5-4cca-baa8-f8ba9e84c8bc",
            language="en-US"
        ),
        turn_detection=MultilingualModel(),
        vad=ctx.proc.userdata["vad"],
        preemptive_generation=True,
    )
    await session.start(
        agent=DefaultAgent(metadata=ctx.job.metadata),
        room=ctx.room,
        room_options=room_io.RoomOptions(
            audio_input=room_io.AudioInputOptions(
                noise_cancellation=lambda params: noise_cancellation.BVCTelephony() if params.participant.kind == rtc.ParticipantKind.PARTICIPANT_KIND_SIP else noise_cancellation.BVC(),
            ),
        ),
    )

if __name__ == "__main__":
    cli.run_app(server)

Um den Agenten lokal auszuführen, lesen Sie das offizielle LiveKit Python SDK-Repository.

Der nächste Schritt besteht darin, den Code des Agenten anzupassen, ihn bereitzustellen und Ihre Workflows fertigzustellen, damit die vom KI-Agenten erzeugten Audiodaten aufgezeichnet und dann per E-Mail oder in anderen Formaten an Ihr Marketingteam oder Ihre Markenakteure weitergegeben werden können!

Fazit

In diesem Artikel haben Sie gelernt, wie Sie die KI-Integrationsfunktionen von Bright Data nutzen können, um einen ausgeklügelten KI-Sprach-Workflow in LiveKit zu erstellen.

Der hier vorgestellte KI-Agent ist ideal für Unternehmen, die ihre Markenüberwachung automatisieren und gleichzeitig Ergebnisse erzielen möchten, die zugänglicher und ansprechender sind als herkömmliche Textberichte.

Um ähnliche fortschrittliche KI-Agenten zu erstellen, entdecken Sie die gesamte Palette der Bright Data-Lösungen für KI. Rufen Sie Live-Webdaten mit LLMs ab, validieren und transformieren Sie sie!

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