Atención al cliente por voz
Responde con voz utilizando documentación y herramientas de soporte. Define aclaraciones y una vía de atención cuando la gestión necesite continuar.
Casos de uso / Audio y voz
Agentes de voz
Crea agentes de voz con IA que escuchen y ayuden a completar tareas.
Convierte una conversación hablada en consultas, respuestas y acciones. Construye agentes de voz para atención al cliente, reservas o funciones de tu producto conectadas a tus datos y servicios.
Con QDivZero puedes combinar reconocimiento de voz, un LLM con herramientas y generación de audio. Elige los modelos de cada parte de la conversación y coordina los turnos desde tu aplicación.
De una conversación a una acción
Una conversación que conecta con tus herramientas.
Conecta una conversación hablada con datos y herramientas. Ayuda al usuario a resolver dudas y completar gestiones desde tu aplicación.
Reservas y gestión de citas
Consulta disponibilidad y prepara reservas mediante una conversación. Tu aplicación valida los datos y confirma la operación con la herramienta correspondiente.
Interfaces de producto por voz
Ofrece una forma hablada de completar tareas concretas. Combina reconocimiento y contexto, y define cómo gestionar interrupciones o entradas poco claras.
Conversaciones conectadas a procesos
Coordina consultas y acciones a partir de una petición de voz. Comunica los resultados reales y solicita la información o confirmación que falte.
Cómo construirlo con QDivZero
Coordina cada paso de la conversación por voz.
Coordina reconocimiento de voz, LLM y síntesis de audio. Tu aplicación gestiona turnos, contexto y herramientas autorizadas para que la conversación comunique lo que el proceso ha completado.
El flujo de tu aplicación
Escucha
ASR convierte la petición hablada en texto.
Comprende
El LLM utiliza las instrucciones y el contexto de la conversación.
Actúa
Tu aplicación ejecuta las herramientas que solicite el agente.
Responde
TTS convierte la respuesta del agente en voz.
Continúa
Reproduce el audio y coordina el siguiente turno de conversación.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
Combina ASR para escuchar, un LLM para interpretar y TTS para hablar. Evalúa cada pieza por idioma, calidad y latencia, y mide la conversación completa con las herramientas que necesita tu agente. Compara la latencia de la conversación completa, no solo la del LLM. Verifica también reconocimiento de nombres y datos, selección de herramientas y claridad de la respuesta hablada con las tareas que necesita tu agente.
Reconocimiento de voz
Qwen3-ASR-1.7B
Para convertir voz y grabaciones de audio en texto.
Ver modelo en Hugging FaceTexto y visión
Qwen3.8-27B
Para conversación, código y tareas que combinan texto, imágenes y contexto propio.
Ver modelo en Hugging FaceTexto a voz
Qwen3-TTS 1.7B CustomVoice
Para generar voz con voces predefinidas y controlar su estilo mediante instrucciones.
Ver modelo en Hugging FaceAgentes de voz
Preguntas frecuentes sobre agentes de voz
¿Qué es un agente de voz con inteligencia artificial?
Un agente de voz combina reconocimiento de voz, un LLM, herramientas y generación de audio para mantener conversaciones y completar tareas. Puede escuchar una petición, consultar datos o solicitar acciones y responder hablando. Tu aplicación coordina los modelos y la lógica de la conversación.
¿Cómo crear un agente de voz para atención al cliente?
Conecta ASR para transcribir la petición, un LLM con tu documentación y herramientas de soporte, y TTS para generar la respuesta hablada. QDivZero permite desplegar modelos compatibles para cada pieza. Tu aplicación aporta la interfaz de audio y coordina los turnos.
¿Puede un agente de voz gestionar reservas y citas?
Sí, si conectas las APIs que consultan disponibilidad y ejecutan las reservas. El LLM solicita las herramientas necesarias y tu aplicación realiza las acciones autorizadas. Después devuelve el resultado al agente para generar una respuesta de voz con la información de la operación.
¿Qué modelos necesito para construir un agente de voz?
En un flujo modular necesitas ASR para escuchar, un LLM para interpretar y utilizar herramientas, y TTS para responder. Puedes empezar con Qwen3-ASR, un LLM compatible como Qwen3.8 y Qwen3-TTS. Elige cada pieza según idioma, calidad y latencia.
¿Cómo reducir la latencia de un asistente de voz?
Mide el tiempo de cada paso: reconocimiento de voz, respuesta del LLM, llamadas a herramientas y síntesis de audio. Compara modelos y capacidad con conversaciones representativas. Utiliza streaming cuando los modelos, runtimes y tu integración lo admitan para comenzar a procesar o reproducir antes.
¿Puedo integrar un agente de voz en mi aplicación o sistema de llamadas?
Puedes conectar los endpoints de los modelos con tu aplicación y con el servicio de audio o telefonía que utilices. Tu integración gestiona la entrada, la reproducción y los turnos de conversación. QDivZero sirve los modelos; la conexión con cada canal forma parte de tu aplicación.
¿Puedo crear un agente de voz en español?
Sí, combinando modelos de reconocimiento, lenguaje y síntesis que admitan español. Evalúa acentos, vocabulario de tu negocio y pronunciación con conversaciones representativas. Tu aplicación mantiene el contexto y gestiona las interrupciones o los cambios de turno según la experiencia que diseñes.
¿Cuánto cuesta desplegar un agente de voz con IA?
Calcula el cómputo de ASR, LLM y TTS, además de las herramientas y el servicio de audio o telefonía que conectes. La duración de las conversaciones y su concurrencia ayudan a dimensionar los despliegues. Consulta los precios de QDivZero y mide la latencia y el consumo de un diálogo completo.
¿Quieres construir tu propio agente de voz?
Conecta reconocimiento de voz, modelos de lenguaje y síntesis de audio con las herramientas de tu negocio. Despliega las piezas compatibles en QDivZero y crea una experiencia de conversación que ayude a tus usuarios a completar tareas.