Elixir Observability se positionne comme une solution innovante dans le domaine des agents vocaux intelligents, offrant une gamme complète de fonctionnalités pour assurer leur fiabilité et leur efficacité en production. Cette plateforme permet de simuler des appels réalistes, d'analyser automatiquement les conversations pour identifier les erreurs, et de déboguer les problèmes grâce à des extraits audio, des transcriptions d'appels et des traces LLM, le tout accessible sur une seule et même plateforme.
Avec Elixir Observability, les utilisateurs peuvent commencer à surveiller leurs agents vocaux instantanément, bénéficiant d'une plateforme conçue pour des expériences audio-first et multimodales. La plateforme propose des outils de suivi des métriques d'appel et d'identification des erreurs à grande échelle, permettant de mesurer la performance des agents sur divers aspects tels que les interruptions, les erreurs de transcription, les appels d'outils, et les frustrations des utilisateurs.
Elixir Observability facilite également le débogage rapide des problèmes grâce à des extraits audio, des traces LLM, et des transcriptions détaillées. Les utilisateurs peuvent rejouer des extraits audio pour entendre les dialogues entre l'utilisateur et l'agent, et identifier les goulots d'étranglement de performance. De plus, la plateforme offre des fonctionnalités de notation et de révision automatisées des appels, permettant de définir des critères de succès spécifiques à chaque cas d'utilisation et de trier automatiquement les conversations problématiques pour une révision manuelle.
Enfin, Elixir Observability permet de simuler des milliers d'appels à l'agent pour une couverture de test complète, éliminant le besoin de tests manuels et permettant d'exécuter des tests automatiques à chaque changement significatif. Les témoignages de partenaires et de clients soulignent l'efficacité et l'innovation d'Elixir Observability dans le domaine des agents vocaux IA, faisant de cette plateforme un partenaire de choix pour les entreprises cherchant à améliorer la fiabilité et la performance de leurs solutions vocales.
