Passer au contenu principal

​
Aperçu

Le débogage des agents vocaux nécessite une investigation systématique de plusieurs composants fonctionnant ensemble : la transcription, le raisonnement LLM, la synthèse vocale et l’exécution d’actions. Le tableau de bord itellicoAI fournit des journaux détaillés et des outils pour vous aider à identifier rapidement la cause profonde des problèmes.

​
Outils de débogage du tableau de bord

Journaux de conversation

Historique complet de chaque conversation avec transcriptions, actions et métadonnées

Transcription en temps réel

Vue en direct de la transcription et des réponses de l’agent pendant les appels de test

Charges utiles d'actions

JSON détaillé de chaque appel API, exécution d’outil et webhook

Messages d'erreur

Détails d’erreur spécifiques lorsque les composants échouent

​
Approche de débogage systématique

Lorsque quelque chose ne va pas, suivez ce processus systématique :
1

Reproduire le problème

Testez à nouveau pour confirmer que le problème est cohérentNotez les conditions exactes lorsqu’il se produit
2

Identifier le composant

Déterminez quelle partie du pipeline a échoué :
  • Transcripteur (parole → texte)
  • LLM (compréhension → réponse)
  • TTS (texte → parole)
  • Exécution d’action/outil
  • Récupération de connaissances
3

Examiner les journaux

Ouvrez Conversations et trouvez l’appel problématiqueExaminez les transcriptions, les charges utiles d’actions et les erreurs
4

Tester les composants individuellement

Isolez le composant défaillant :
  • Essayez un transcripteur différent
  • Testez le LLM avec des invites plus simples
  • Essayez une voix différente
  • Testez les actions directement via l’API
5

Corriger et vérifier

Apportez des modifications ciblées basées sur les résultatsTestez à nouveau pour confirmer la correction

​
Débogage au niveau des composants

Comment identifier :
  • Vérifiez la transcription dans les journaux de conversation
  • Comparez ce qui a été dit avec ce qui a été transcrit
  • Recherchez des mots manquants, des mots incorrects ou du charabia
Causes courantes :
  • Bruit de fond
  • Accent ou langue inadaptée
  • Problèmes de qualité audio
  • Mauvais modèle de transcripteur sélectionné
Étapes de débogage :
  1. Accédez à Modèles → Transcripteur
  2. Essayez un autre fournisseur de transcripteur (Deepgram ↔ Azure)
  3. Essayez un modèle différent (par ex., Nova-2 ↔ Nova-3)
  4. Vérifiez que le paramètre de langue correspond au locuteur
  5. Testez dans un environnement plus calme
  6. Vérifiez la qualité de l’entrée audio
Ce qu’il faut vérifier dans les journaux :
  • Précision de la transcription
  • Synchronisation de la transcription (retards ?)
  • Transcriptions vides ou partielles
  • Problèmes de détection de langue
Comment identifier :
  • L’agent donne de mauvaises réponses
  • L’agent sort du sujet
  • L’agent se répète
  • L’agent refuse de répondre à des questions valides
  • L’agent hallucine des informations
Causes courantes :
  • Instructions trop vagues ou contradictoires
  • Base de connaissances manquant d’informations
  • Débordement de fenêtre de contexte
  • Modèle non adapté à la tâche
  • Température trop élevée/basse
Étapes de débogage :
  1. Examinez les instructions de l’agent dans Capacités → Instructions
  2. Simplifiez les instructions pour isoler le problème
  3. Vérifiez la base de connaissances pour les informations manquantes
  4. Essayez un modèle LLM différent (Claude Haiku 4.5 ↔ GPT-4.1 mini)
  5. Ajustez la température dans les paramètres du modèle
  6. Examinez les journaux de conversation pour voir le contexte complet
Ce qu’il faut vérifier dans les journaux :
  • Historique complet de la conversation menant à une mauvaise réponse
  • Éléments de connaissance récupérés (si utilisation de RAG)
  • Invites système et injection de contexte
Testez les invites problématiques dans le simulateur web d’abord—c’est plus rapide que les tests téléphoniques.
Comment identifier :
  • Modèles de parole non naturels
  • Mauvaise prononciation
  • Mauvaise emphase ou intonation
  • Son robotique
  • Vitesse trop rapide/lente
Causes courantes :
  • Voix non adaptée au type de contenu
  • Ponctuation affectant le rythme
  • Nombres ou acronymes mal gérés
  • Limitations du fournisseur de voix
Étapes de débogage :
  1. Accédez à Modèles → Voix
  2. Essayez une voix différente du même fournisseur
  3. Essayez un fournisseur de voix totalement différent
  4. Ajoutez des prononciations personnalisées pour les mots problématiques
  5. Ajustez les paramètres de stabilité/clarté (ElevenLabs)
  6. Ajustez le débit de parole
  7. Modifiez la sortie texte pour améliorer le TTS
Ce qu’il faut vérifier dans les journaux :
  • Écoutez l’enregistrement audio
  • Comparez le texte avec la façon dont il a été prononcé
  • Vérifiez les balises SSML (si utilisées)
  • Vérifiez que les paramètres de voix sont appliqués
Comment identifier :
  • L’action ne se déclenche pas comme prévu
  • L’action se déclenche mais échoue
  • Mauvaises données envoyées à l’action
  • L’action retourne une erreur
Causes courantes :
  • Action mal configurée
  • Point de terminaison API hors ligne ou lent
  • Échec d’authentification
  • Extraction de paramètres incorrecte
  • Dépassement de délai réseau
Étapes de débogage :
  1. Vérifiez si l’action a été déclenchée dans les journaux de conversation
  2. Examinez la charge utile de l’action (JSON envoyé à l’API)
  3. Vérifiez la réponse de l’API et le code de statut
  4. Testez le point de terminaison API directement (Postman, curl)
  5. Vérifiez les identifiants d’authentification
  6. Vérifiez l’extraction des paramètres de la conversation
  7. Examinez les instructions d’action dans l’invite de l’agent
Ce qu’il faut vérifier dans les journaux :
  • Champs custom_data.actions ou similaires
  • Charge utile de la requête API
  • Corps de la réponse API
  • Messages d’erreur et traces de pile
  • Horodatage (y a-t-il eu un dépassement de délai ?)
Les journaux de conversation affichent les charges utiles d’actions complètes, y compris les données de requête/réponse.
Comment identifier :
  • L’agent ne peut pas répondre aux questions qu’il devrait connaître
  • L’agent récupère de mauvaises connaissances
  • L’agent mélange des informations non pertinentes dans les réponses
Causes courantes :
  • Connaissances pas encore indexées
  • La récupération RAG ne trouve pas les éléments pertinents
  • Base de connaissances non attribuée à l’agent
Étapes de débogage :
  1. Vérifiez que la base de connaissances est attribuée à l’agent
  2. Vérifiez que les éléments de connaissance sont INDEXÉS (pas seulement COMPLÉTÉS)
  3. Examinez les titres des éléments de connaissance—rendez-les descriptifs
  4. Testez avec une base de connaissances plus petite
  5. Essayez le mode Contexte vs le mode RAG
  6. Vérifiez les journaux de conversation pour les connaissances récupérées

​
Utilisation des journaux de conversation pour le débogage

Chaque appel de test crée un journal détaillé accessible dans Conversations.

​
Contenu des journaux :

Informations de base :
  • Date, heure, durée de l’appel
  • Agent utilisé
  • Numéro de téléphone (si test téléphonique)
  • Statut de l’appel (terminé, échoué, etc.)
Données de conversation :
  • Transcription complète (utilisateur + agent)
  • Horodatages pour chaque message
  • Enregistrement audio (si disponible)
Détails techniques :
  • Actions déclenchées avec charges utiles
  • Entrées DTMF capturées
  • Résultats d’analyse des objectifs
  • Réponses d’analyse post-appel
  • Champs de données personnalisées
  • Messages d’erreur
Comment déboguer avec les journaux :
  1. Filtrez par nom d’agent pour trouver les appels de test
  2. Ouvrez un appel spécifique pour voir tous les détails
  3. Lisez la transcription pour identifier où cela s’est mal passé
  4. Vérifiez les charges utiles d’actions si des actions ont échoué
  5. Écoutez l’audio si la transcription semble correcte mais l’audio était mauvais
  6. Examinez les horodatages pour identifier les problèmes de latence

​
Obtenir de l’aide

Lorsque vous avez besoin d’un soutien supplémentaire :

Consulter la documentation

Vérifiez la documentation des fonctionnalités spécifiques pour les détails de configuration

Vérifier l'état du fournisseur

Visitez les pages d’état pour OpenAI, Deepgram, ElevenLabs, Azure

Contacter le support

Envoyez un e-mail à support@itellico.ai avec les journaux d’appel et les détails d’erreur
Lors du contact avec le support, incluez :
  • ID ou nom de l’agent
  • ID de conversation des journaux
  • Messages d’erreur spécifiques
  • Étapes pour reproduire
  • Captures d’écran si applicable

​
Prochaines étapes

Liste de vérification de lancement

Une fois que vous avez débogué votre agent, consultez la liste de vérification de lancement pour préparer la production