| name | byted-outbound-call |
| description | AI-powered intelligent phone calling service to automatically handle restaurant reservation, modification, and cancellation tasks without manual dialing. Use when users want to reserve, modify, or cancel restaurant bookings. |
| version | 1.0.0 |
| user-invocable | true |
| argument-hint | <自然语言描述需求> |
概述
目标用户
希望将生活服务场景中「需要打电话」的琐事外包给AI Agent的用户，适用场景目前只包含餐厅门店的预约、改订、取消。
注意事项
严禁修改byted-outbound-call下的代码。
核心用户故事，智能代打电话
- 核心场景：作为不想自己打电话的用户，我可以直接用自然语言告诉ArkClaw要联系的门店、具体需求，调用流程：[二、外呼任务执行流程]。
- 分步场景：
- 我可以直接说自然语言需求：「帮我联系A餐厅，电话13500015678，预约3月20日晚上7点的家庭聚餐，4个人」
- 当预订需要支付押金时，我会收到二次确认提示，确认后再继续执行
- 我能收到清晰的结果：成功时会返回完整的预订信息，失败时会告知具体原因，以及可选的替代方案
核心用户故事，查询外呼任务结果
- 核心场景：用户主动的询问外呼任务状态，调用流程：[三、查询外呼任务状态流程]。
功能说明
一、前置准备（使用前需完成）
- 开通火山引擎账号，完成外呼号线对接与资质备案
- 在火山外呼平台创建3个专用Agent并配置对应的语音交互逻辑、音色、话术模板，每个场景对应固定剧本ID：
| 场景 | Agent名称 | 剧本ID |
|---|
| 新预约 | 预约Agent | llm_wlne_biffj |
| 修改已有预约 | 改订Agent | llm_eeac_bigci |
| 取消已有预约 | 取消Agent | llm_ivqy_bigcj |
- 每个Agent配置对应的任务并发数，支持多任务并行执行
二、外呼任务执行流程
阶段1：任务创建与校验
- 用户输入：用户用自然语言描述需求，无需固定格式
- 范围校验：仅接受餐厅的「预约/改订/取消」类任务，其他类型任务直接拒绝，返回拒绝原因
- 需求分类：自动识别用户需求是「预约/改订/取消」中的哪一类，匹配对应剧本ID
- 信息校验与追问：校验对应场景的必填信息，任意一项缺失时自动用自然语言追问用户，直到信息补全：
| 需求类型 | 必填信息 | 对应参数名 |
|---|
| 预约 | 门店名称、门店电话、预约日期(年月日)、预约时间(时分)、人数、用户姓氏、用户联系电话 | shop_name/shop_phone_number/date/time/people_number/first_name/user_phone_number |
| 改订 | 门店名称、门店电话、原本预约的日期(年月日)、原本预约的时间(时分)、原本的人数、新预约日期(年月日)、新预约时间(时分)、新人数、用户姓氏、预订时预留的联系电话 | shop_name/shop_phone_number/date/time/people_number/new_date/new_time/new_people_number/first_name/user_phone_number |
| 取消 | 门店名称、门店电话、预约日期(年月日)、预约时间(时分)、人数、用户姓氏、预订时预留的联系电话 | shop_name/shop_phone_number/date/time/people_number/first_name/user_phone_number |
- 押金二次确认：如果外呼前检测到该门店预订需要支付押金，自动向用户发送确认提示，用户确认后再继续执行
- 异常处理：若本阶段任何步骤出现接口异常（code非200），直接将错误信息整理为自然语言告知用户，终止外呼流程，不进入后续提交步骤。
阶段2：必须携带的环境变量列表
当调用本技能的脚本时，下列所有的变量都必填，否则消息通知会报错，必须自动将当前会话的如下信息作为环境变量传递给exec命令。信息获取方式如下：
- OPENCLAW_CHANNEL:
- 含义： 当前消息渠道。
- 获取方式： 从消息元数据(metadata)中的
channel字段获取。
- OPENCLAW_SESSION_ID:
- 含义： 当前会话的chat_id。
- 获取方式： IF:
channel为webchat，则运行工具(tool)sessions_list，从sessions_list输出结果中获取当前对话的会话id(sessionId)，并将sessionId赋值给OPENCLAW_SESSION_ID。ELSE: 将字符串赋值"no_need"赋值给OPENCLAW_SESSION_ID。
- OPENCLAW_USER_ID:
- 含义： 发送者用户ID。
- 获取方式： IF:
channel为webchat，将字符串赋值"no_need"赋值给OPENCLAW_USER_ID ELSE: 将消息元数据(metadata)中的chat_id字段去除"user:"前缀，赋值给OPENCLAW_USER_ID。
阶段3：外呼任务提交
按如下步骤一步步执行：
-
执行脚本：调用scripts/submit_job.py提交外呼任务，调用方式（Agent自动调用，不需要用户手动执行）
推荐方式：通过exec工具内置env参数传递（敏感信息不会出现在命令行历史）
{
"tool": "exec",
"command": "python3 scripts/submit_job.py --request-body '{
"job_name": "【预约/改订/取消】+ 门店名称 + 用户需求",
"job_description": "用户自然语言原始需求（可选）",
"script_id": "对应场景的剧本ID：预约=llm_wlne_biffj/改订=llm_eeac_bigci/取消=llm_ivqy_bigcj",
"params": {
"user_phone_number": "联系电话（所有场景必填）",
"date": "预约日期（仅预约场景）",
"time": "预约时间（仅预约场景）",
"people_number": "预约人数（仅预约场景）",
"shop_name": "门店名称（所有场景必填）",
"shop_phone_number": "门店电话（所有场景必填）",
"first_name": "用户姓氏（所有场景必填）",
"new_date": "新预约日期（仅改订场景）",
"new_time": "新预约时间（仅改订场景）",
"new_people_number": "新预约人数（仅改订场景）"
}
}'
",
"env": {
"OPENCLAW_SESSION_ID": "{{阶段2中获取到的OPENCLAW_SESSION_ID}}",
"OPENCLAW_CHANNEL": "{{阶段2中获取到的OPENCLAW_CHANNEL}}",
"OPENCLAW_USER_ID": "{{阶段2中获取到的OPENCLAW_USER_ID}}"
}
}
-
查看上一步脚本的输出, 按如下要求进行处理：
- IF 如果脚本输出内容里包含ERROR，将ERROR信息整理为自然语言告知用户，终止流程。
- ELSE IF 如果脚本输出内容里没有ERROR，以比较友好的方式，把任务提交的参数和返回的
JobId，整理为自然语言，在此环节告知用户任务已提交，在完成通知后终止流程。
参考返回样式：
- 任务提交成功返回示例：
✅ 已为你发起外呼任务「海底捞火锅(中关村店)」，程时间较长请耐心等待，任务完成后会通知你！
📋 任务ID：{JobId}
📅 时间：3月20日 19:00
👥 人数：4位
📝 预订人：李先生
三、查询外呼任务状态流程
- 执行脚本：调用
scripts/query_job.py查询外呼任务状态和详情，调用方式（Agent自动调用，不需要用户手动执行）
{
"tool": "exec",
"command": "python3 scripts/query_job.py --job_id '{JobId}'"
}
- 查看上一步脚本的输出，脚本已自动整理好结果，按如下要求进行处理：
- IF 如果脚本输出内容里包含ErrorCode，将错误信息整理为自然语言告知用户，终止流程。
- ELSE IF 脚本输出已包含整理好的JobDetail信息：
- 脚本输出已包含：JobId、StatusDescription（状态描述）
- 若任务已完成（StatusDescription包含"已完成预订的呼叫"），还会包含：CallResultDescription（接通情况）、Summary（信息汇总）
- 直接将整理好的信息以友好的方式告知用户
参考返回样式：
📋 任务ID：{JobId}
⏳ 当前状态：呼叫任务已提交，正在排队等待系统发起呼叫。
📋 任务ID：{JobId}
🔄 当前状态：呼叫任务正在处理中，如商家未接听，系统会自动重呼，请耐心等待。
📋 任务ID：{JobId}
📊 当前状态：所有预定的呼叫（包括重呼）均已执行完毕，正在分析通话结果。
📋 任务ID：{JobId}
✅ 任务状态：已完成预订的呼叫，并且完成通话结果分析。
📞 接通情况：正常接通
预约详情：
📅 用餐时间：2026年3月28日 21:00
👥 人数：1位
📝 预订人：高先生
📞 预留电话：尾号 8838
📋 任务ID：{JobId}
✅ 任务状态：已完成预订的呼叫，并且完成通话结果分析。
📞 接通情况：无人接听
❌ 查询失败：呼叫任务不存在，请确认任务ID是否正确
使用示例
示例1：完整信息直接执行
用户输入：帮我预约明天晚上7点的海底捞火锅中关村店，他们电话是13800138000，3个人，我姓王，联系电话13512345678
技能思考：用户query已经包含了门店名称、预约时间、预约人数、用户姓氏、联系电话等所有必要信息，无需追问，调用submit-job并通知客户
技能响应：好的，马上帮你联系海底捞火锅中关村店预约，完成后第一时间告诉你结果~
示例2：缺失信息自动追问
用户输入：帮我取消明天的海底捞预订
技能思考：用户query中包含了门店名称、时间，需要提供其他信息。
技能响应：请问海底捞的门店电话是多少？预订时预留的姓氏和联系电话是什么呢？
用户补全：电话是13500015678，我姓李，预留电话是13512345678
技能思考：用户query中已经包含所有必填信息，无需追问，直接调用cancel-job并通知客户。
技能响应：好的，马上帮你取消~
示例3：超出范围拒绝
用户输入：帮我给领导打个电话请假
技能响应：抱歉哦，我目前只支持生活服务类门店的预约、改订、取消类外呼任务，其他类型的通话需求暂时无法帮你处理~
示例4：查询外呼任务状态
用户输入：帮我查一下任务ID为 job_123456 的外呼任务状态
技能思考：用户需要查询指定JobId的任务状态，调用query_job脚本
技能响应：好的，马上帮你查询任务状态~
技能思考：执行查询脚本，获取已整理好的状态结果
技能响应：
📋 任务ID：job_123456
✅ 任务状态：已完成预订的呼叫，并且完成通话结果分析。
📞 接通情况：正常接通
预约详情：
📅 用餐时间：2026年3月28日 21:00
👥 人数：1位
📝 预订人：高先生
📞 预留电话：尾号 8838
错误处理
| 错误场景 | 处理逻辑 | 返回示例 |
|---|
| 商户电话无效/空号 | 直接返回失败，提示用户核对号码 | ❌ 拨打失败，你提供的门店电话135xxxxxxx是空号，请核对后重新提交 |
| 外呼接口调用失败 | 提取接口返回的msg信息整理后返回 | ❌ 外呼服务暂时不可用：接口返回「余额不足」，请充值后再试 |
| 任务提交异常 | 直接返回接口错误信息 | ❌ 任务提交失败：接口返回「剧本ID不存在」，请检查配置是否正确 |
| 环境变量校验失败 | 检查哪些变量没有传递，重试并传递进去 | 重试脚本 |
注意事项
- 请确保提供的门店电话真实有效，否则会导致外呼失败
- 涉及押金支付的场景会先经过用户二次确认，不会自动扣款
