Pipecat: De ruggengraat van Voice Agents
/
Pipecat: De ruggengraat van Voice Agents
De afgelopen weken heeft ons onderzoeksteam verschillende artikels gepubliceerd over trends binnen het snel evoluerende landschap van AI-taalmodellen. Maar hoe til je je AI-agents écht naar een hoger niveau? Hoe zorg je ervoor dat gebruikers op een natuurlijke, menselijke manier met deze systemen kunnen communiceren zonder telkens nieuwe prompts te moeten typen?
De meest intuïtieve manier waarop mensen met elkaar communiceren, blijft nog steeds gesproken dialoog. Dat principe vertalen we naar AI-systemen in de vorm van Voice Agents, slimme spraakgestuurde AI’s die gesprekken kunnen voeren met gebruikers. Door een combinatie van speech-to-text (STT) en text-to-speech (TTS) technologieën kunnen taalmodellen niet alleen menselijke spraak begrijpen, maar ook op een overtuigende manier antwoorden teruggeven. Zo ontstaat er een échte conversatie tussen mens en machine.
In deze blogpost stellen we je graag voor aan Pipecat: een open-source tool die als backbone dient voor dergelijke voice agents.
Main section
Quick facts
/
Spraak als natuurlijke interface
/
AI als oefenpartner voor soft skills
/
Pipecat voor het voorkomen van vendor lock in
Wat is Pipecat?
Pipecat is een open-source Python-framework dat het mogelijk maakt om eenvoudig een volledige pipeline op te zetten voor het bouwen van AI-gestuurde Voice Agents. Het framework verbindt verschillende AI-componenten, zoals taalmodellen, transcriptie en TTS, met elkaar in een modulaire flow.
Het idee achter Pipecat is eenvoudig maar krachtig: beschikbare output van het ene model wordt onmiddellijk doorgegeven aan het volgende model in de keten ook al is de output nog niet volledig. Dat zorgt voor een minimale responstijd en een vloeiende interactie.
Een voorbeeld: taalmodellen genereren hun antwoorden vaak in stukjes. In plaats van te wachten op het volledige antwoord, stuurt Pipecat elk ontvangen stukje direct door naar het TTS-model die het stukje meteen voor leest. Zo werkt elk model in de pipeline parallel, en blijft de totale reactietijd van je Voice Agent verrassend laag.
Hieronder vind je een diagram dat een typische Pipecat-flow visualiseert:
Pipecat services: modulair & uitbreidbaar
Eén van de sterke punten van Pipecat is de modulariteit van de services. Nieuwe modellen integreren in je bestaande pipeline? Geen probleem. Pipecat wordt voortdurend aangevuld met nieuwe standaardservices waarmee je eenvoudig connecteert met de nieuwste AI-modellen.
Zelfs als je met modellen of systemen werkt die (nog) niet standaard ondersteund worden, kun je eenvoudig je eigen serviceklasse schrijven, gebaseerd op bestaande voorbeelden. Dankzij deze flexibiliteit hoef je je applicatie niet telkens van nul te herschrijven wanneer een beter model beschikbaar komt. Een cruciale troef in een domein dat zo snel evolueert.
WebRTC
Om audio en video efficiënt te verwerken, gebruikt Pipecat verschillende transport lagen.
De meest robuuste en productieklare optie is momenteel nog steeds de Daily WebRTC-transport, waarmee Pipecat oorspronkelijk is ontstaan (Pipecat is opgericht uit Daily.co). Dit maakt het mogelijk om voice agents direct te integreren in videogesprekken.
Stel je voor: een virtuele meeting room waarin een AI-agent meeluistert, vragen beantwoordt, gespreksoefeningen begeleidt of als assistent optreedt. Dat is geen toekomstmuziek, dat is vandaag al mogelijk met Pipecat.
Ondertussen zijn er ook alternatieve manieren om de transport laag op te zetten voor testing maar voor productiedoeleinden is de Daily transport laag nog altijd de beste optie.
Bottom section
Toepassingen
Gespreksoefeningen
In opleidingen waarin soft skills en gespreksvaardigheden centraal staan, bieden voice agents een enorme meerwaarde.
Traditioneel worden deze oefeningen in duo uitgevoerd, waarbij de effectiviteit grotendeels afhangt van de inzet en kwaliteit van je oefenpartner. Bovendien is het voor studenten of cursisten vaak moeilijk om deze vaardigheden ook buiten de lesmomenten verder in te oefenen.
Met het project Avatalk spelen we hierop in. We ontwikkelen concrete use-cases waarbij gebruikers hun gespreksvaardigheden kunnen oefenen met een AI-voice agent, op elk moment van de dag.
Door het taalmodel te voorzien van een uitgebreide prompt, wijzen we een specifieke persona toe aan de agent. Zo krijgt het AI-systeem alle nodige context om zijn rol in het gesprek op een geloofwaardige en leerzame manier te vervullen.
Klantendienst / Intake-gesprekken
Supportteams spenderen vaak veel tijd aan eenvoudige, repetitieve vragen te beantwoorden. Dat is zonde van hun expertise, die beter ingezet wordt bij complexere cases.
Voice agents bieden hier een directe oplossing:
- Eenvoudige vragen worden automatisch beantwoord door het AI-systeem.
- Complexere vragen worden doorgestuurd naar een supportmedewerker, mét een automatisch gegenereerd rapport over de klantvraag met behulp van MCP.
Indien nodig plant de agent een afspraak in met een medewerker. Als er onmiddellijk iemand beschikbaar is, kan die zelfs direct aansluiten bij het gesprek.
Op die manier verhoog je niet alleen de efficiëntie van je klantendienst, maar verbeter je ook de klantervaring: snel, professioneel én consistent.
Tot slot
Pipecat is niet zomaar een tool, het is een solide fundament voor de toekomst van menselijke interactie met AI. Of je nu een spraakgestuurde assistent bouwt, een educatief gesprekssysteem ontwikkelt of je klantenservice automatiseert: met Pipecat leg je de juiste basis.
Nieuwsgierig geworden? Contacteer AI Lab voor een demo of om de mogelijkheden voor een op maat gemaakte oplossing te bespreken.