Migración de un agente de voz de farmacia a ElevenLabs
Una empresa de IA de voz que opera la línea telefónica de pacientes de una farmacia
Un agente de voz de farmacia en producción pasó a ElevenLabs Agents sin cambios en el backend, con un 70% menos de costo por minuto y respuestas en 1,1 segundos.
70%
Menos costo de plataforma y modelo por minuto
1,1 s
Tiempo de respuesta
400+
Llamadas de pacientes atendidas por día
Desafío
Una línea telefónica de la que dependen los pacientes
Los pacientes llaman al agente para reponer y renovar recetas, hacer pedidos, coordinar entregas y transferir recetas. La línea tenía que seguir activa mientras el agente pasaba a una nueva plataforma.
Herramientas conectadas a un backend existente
Las herramientas del agente llamaban a las funciones AWS Lambda existentes del cliente. La migración tenía que funcionar con ese backend tal como estaba.
Mucho contexto en cada llamada
Cada llamada cargaba unos 100k tokens de contexto, lo que pesa tanto en el costo por minuto como en la velocidad de respuesta del agente.
Enfoque
Cinco pasos de flujo en un solo agente
Pento migró el agente de Vapi a ElevenLabs Agents y reconstruyó sus cinco pasos de flujo dentro de un solo agente.
Lambdas adaptadoras en lugar de cambios en el backend
Unas Lambdas adaptadoras se ubican delante de las Lambdas existentes del cliente y exponen ocho herramientas al agente, así que no hubo que cambiar nada en el backend.
Un modelo elegido a partir de pruebas
Pento probó seis modelos, eligió Claude Sonnet 5 y redujo el contexto de cada llamada de unos 100k tokens a 3k.
Pruebas antes de cada versión, revisión después de cada llamada
Una suite de pruebas de 500 llamadas en modo texto corre antes de cada versión, y un webhook envía cada llamada a una app de revisión de llamadas.
Resultado
Menor costo, respuestas más rápidas
El costo de plataforma y modelo por minuto bajó un 70%. El agente responde en 1,1 segundos con 30 veces menos contexto por llamada.
Sin cambios en el backend ni tiempo de inactividad
El cambio no requirió modificar el backend del cliente ni tuvo tiempo de inactividad. Hoy el agente atiende más de 400 llamadas de pacientes por día.
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