ai-receptionist
Servicio autoalojado de recepcionista virtual impulsado por IA para negocios locales. Utiliza FastAPI, Twilio y OpenAI Realtime para gestionar llamadas entrantes, FAQs, reservas y transferencias mediante configuración YAML simple.
Ficha actualizada 27 sept 2026, 1:01 · upstream 27 sept 2026, 0:41 · release sin release detectada
Qué es ai-receptionist
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Este repositorio ofrece un punto de partida para implementar un recepcionista virtual autoalojado que gestiona llamadas entrantes utilizando la combinación Twilio y OpenAI Realtime. La arquitectura se basa en FastAPI, permitiendo conectar flujos de medios de Twilio con sesiones de IA en tiempo real para responder preguntas frecuentes, capturar mensajes, gestionar horarios y transferir llamadas a otros departamentos.
La configuración empresarial se centraliza en un único archivo YAML, facilitando la personalización de saludos, tono de voz y reglas de negocio sin necesidad de código complejo. Incluye un simulador offline para pruebas locales antes del despliegue productivo, lo que permite validar la lógica de conversación y las herramientas disponibles sin consumir llamadas reales ni claves API.
El proyecto soporta tanto un enfoque 'Do It Yourself' con autenticación manual como una integración gestionada a través de RizzDial. Para el despliegue en producción se requiere exponer el puerto 5050 mediante un túnel HTTPS (como cloudflared o ngrok) para garantizar la validación de firmas de webhooks y la seguridad de las conexiones WebSocket.
- Atención al cliente entrante automatizada para negocios locales
- Gestión de citas y reservas mediante llamadas telefónicas
- Captura de mensajes y lead generation sin intervención humana
- Simulación de flujos de conversación para pruebas internas
- Transferencia de llamadas a humanos o departamentos específicos
- Configuración unificada en archivo YAML (saludos, FAQs, horarios)
- Soporte nativo para interrupciones de voz (barge-in) y truncado de audio
- Capacidad de ejecución offline mediante simulador local sin claves API
- Integración directa con OpenAI Realtime y Twilio Voice
- Webhooks personalizables para persistencia de datos en JSONL o CRM externo
- Requiere túnel HTTPS (cloudflared/ngrok) para producción, no es nativo sin proxy
- Depende de claves API externas (Twilio, OpenAI) que deben gestionarse manualmente en .env
- No incluye base de datos persistente por defecto (almacenamiento local o webhooks)
- El simulador usa lógica basada en reglas, no demuestra calidad de voz real del modelo
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue en Python 3.11+. Instalar dependencias con requirements.txt y configurar variables de entorno en .env (API keys Twilio/OpenAI). Ejecutar python -m receptionist.twilio_app. Para producción, exponer el puerto 5050 mediante cloudflared o ngrok para HTTPS. Validar configuración con python -m receptionist.check. Asegurar que la URL pública del túnel coincida con la validación de firma de Twilio. Opcional: usar RizzDial para gestión simplificada.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.