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TL;DR
헬스케어 고객 지원을 위한 음성 AI 에이전트 구축 과정을 다룬다. 마이크 입력부터 STT, Claude 기반의 추론, Rime을 활용한 TTS, 스피커 출력까지 이어지는 전체 파이프라인을 Python으로 구현한다. 웹소켓을 통해 오디오 스트림을 실시간으로 처리하여 지연 시간을 최소화하고, 자연스러운 대화형 인터페이스를 제공하는 것이 핵심이다.
챕터별 상세
00:11
프로젝트 개요 및 아키텍처
헬스케어 고객 지원을 위한 음성 AI 에이전트 구축을 목표로 한다. 오디오 입력, STT, Claude LLM, Rime TTS, 오디오 출력으로 이어지는 전체 파이프라인을 설계한다. 사용자 경험을 위해 지연 시간을 최소화하는 실시간 스트리밍 구조를 채택한다.
00:23
시스템 프롬프트 및 데이터 설정
AI 에이전트의 페르소나와 지식 베이스를 정의한다. 시스템 프롬프트에 조직명, 예약 정보, 환자 데이터 등을 JSON 형식으로 포함하여 에이전트가 상황에 맞는 응답을 생성하도록 한다. 외부 데이터베이스 연동 없이 시스템 프롬프트만으로도 간단한 고객 응대 로직을 구현한다.
05:15
Claude 에이전트 로직 구현
Claude 3.5 Haiku 모델을 사용하여 대화 추론 엔진을 구성한다. 대화 기록(history)을 관리하여 문맥을 유지하고, 사용자 입력에 따라 적절한 응답을 생성한다. 응답 토큰 수를 200으로 제한하여 빠른 반응 속도를 확보한다.
07:09
Rime 음성 통합
Rime API를 연동하여 텍스트를 음성으로 변환한다. 웹소켓을 통해 텍스트를 전송하고 생성된 오디오 청크를 실시간으로 수신하여 재생한다. 전체 오디오 생성을 기다리지 않고 청크 단위로 스트리밍하여 지연 시간을 줄인다.
python
def think(history, user_text):
response = client.messages.create(
model="claude-3-5-haiku-latest",
max_tokens=200,
system=SYSTEM_PROMPT,
messages=history,
)
reply = next(b.text for b in response.content if b.type == "text")
history.append({"role": "assistant", "content": reply})
return replyClaude LLM을 사용하여 대화 기록과 사용자 입력을 바탕으로 응답을 생성하는 핵심 로직
09:24
오디오 입력 및 Listen 함수
마이크 입력을 처리하는 Listen 함수를 구현한다. 오디오 스트림의 RMS(Root Mean Square) 값을 계산하여 사용자의 발화 시작과 종료를 감지한다. 1.2초간 정적이 감지되면 발화가 끝난 것으로 판단하고 다음 단계로 넘어간다.
python
def speak(text):
ws.send(json.dumps({"text": text}))
ws.send(json.dumps({"operation": "eos"}))
while True:
message = json.loads(ws.recv())
if message["type"] == "chunk":
# 오디오 청크 디코딩 및 재생 로직Rime API를 통해 텍스트를 음성으로 변환하고 스트리밍 오디오를 재생하는 함수
10:47
메인 실행 루프 및 데모
전체 모듈을 통합하여 메인 실행 루프를 구성한다. 사용자의 음성을 텍스트로 변환하고, Claude가 응답을 생성하며, Rime이 이를 음성으로 출력하는 과정을 반복한다. 실제 헬스케어 예약 확인 시나리오를 통해 에이전트가 자연스럽게 응답하는 모습을 시연한다.
용어 해설
- 음성 AI 에이전트(Voice AI Agent)
- — 사용자의 음성 입력을 실시간으로 처리하고 음성으로 응답하는 AI 시스템이다. STT(Speech-to-Text)로 입력을 텍스트화하고 LLM으로 추론한 뒤 TTS(Text-to-Speech)로 음성을 생성하는 파이프라인으로 구성된다.
- 웹소켓(WebSocket)
- — 클라이언트와 서버 간의 양방향 실시간 통신을 지원하는 프로토콜이다. 음성 AI 에이전트에서 오디오 스트림을 끊김 없이 주고받아 지연 시간을 최소화하는 데 필수적이다.
- 지연 시간(Latency)
- — 데이터가 입력된 시점부터 처리가 완료되어 응답이 출력되기까지 걸리는 시간이다. 음성 대화형 AI에서는 사용자 경험을 결정짓는 핵심 지표로, 즉각적인 반응이 필수적이다.
언급된 리소스
DemoRime Voice AI
GitHubNicolai Nielsen GitHub
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 07. 29.수집 2026. 07. 29.출처 타입 YOUTUBE
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