소스 정보
- 저장소
- Azure-Samples/art-voice-agent-accelerator
- 최근 소스 활동
- 2026년 1월 26일 18:43
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 73
- 포크
- 62
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Azure-Samples/art-voice-agent-accelerator --skill add-voice-handler명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
Read-only — assemble the wider runtime picture of a deployed voice app from azd deployment artifacts and Azure Monitor (Application Insights / Log Analytics) via Azure MCP or az CLI, then render it as KQL, call timelines, latency waterfalls, and mermaid diagrams
Service catalog and guided onboarding for the azd deployment. USE WHEN the user wants to discover, install, set up, or be walked through the deployable components (Azure OpenAI/AI Foundry, Speech, ACS/telephony, Cosmos DB, Redis, Container Apps, Key Vault, App Config, CardAPI MCP), asks "what gets deployed", "what services does this use", "help me onboard", "set up the deployment", "guide me through azd up", "which components do I need", or wants to enable optional pieces (phone number, EasyAuth, data seeding). Acts as the entry point an agent hooks into to assess current state, present the catalog, and onboard each component. DO NOT USE FOR: deep azd hook/flow internals or model-availability checks (use deployment-guide); runtime failure diagnosis (use troubleshoot); telemetry/log analysis (use observability-insights).
Agent-first, read-only diagnosis of the voice pipeline (deploy, telephony, STT, LLM, TTS, state) — gather evidence via Azure MCP / azd artifacts / CLI, probe the user for missing details, and recommend fixes without changing anything
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | add-voice-handler |
| description | Add a new voice handler or feature to the voice module |
Add new voice features to apps/artagent/backend/voice/.
"""
Voice Feature Module
====================
Brief description of the voice feature.
"""
from __future__ import annotations
from typing import TYPE_CHECKING
from apps.artagent.backend.voice.shared.context import VoiceSessionContext, TransportType
from apps.artagent.backend.voice.shared.handoff_service import HandoffService
from apps.artagent.backend.voice.shared.metrics_factory import LazyMeter, build_session_attributes
from utils.ml_logging import get_logger
if TYPE_CHECKING:
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig
logger = get_logger(__name__)
# Lazy metrics
_meter = LazyMeter("voice.my_feature", version="1.0.0")
_latency = _meter.histogram(
name="voice.my_feature.latency",
description="Feature latency",
unit="ms",
)
async def handle_my_feature(
context: VoiceSessionContext,
data: bytes,
) -> None:
"""
Handle voice feature.
Args:
context: Voice session context (use instead of websocket.state)
data: Input data to process
"""
# Transport-aware processing
if context.transport_type == TransportType.BROWSER:
sample_rate = 48000
elif context.transport_type == TransportType.ACS:
sample_rate = 16000
else:
sample_rate = 24000 # VoiceLive
# Process and record metrics
attrs = build_session_attributes(context.session_id)
_latency.record(latency_ms, attributes=attrs)
voice/ or appropriate subdirectoryVoiceSessionContext instead of websocket.statevoice. prefixfrom apps.artagent.backend.voice.shared.context import VoiceSessionContext
context = VoiceSessionContext.from_websocket(websocket)
session_id = context.session_id
transport = context.transport_type
from apps.artagent.backend.voice.tts import TTSPlayback
tts = TTSPlayback(context)
await tts.speak(text) # Auto-routes to browser/ACS/VoiceLive
from apps.artagent.backend.voice.shared.handoff_service import HandoffService
handoff_service = HandoffService(
scenario_name=scenario_name,
handoff_map=handoff_map,
agents=agents,
memo_manager=memo_manager,
)
resolution = handoff_service.resolve_handoff(from_agent, to_agent)
from typing import TYPE_CHECKING
if TYPE_CHECKING:
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig
def create_speech_config() -> "SpeechConfig":
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig
return SpeechConfig(...)
VoiceSessionContext instead of websocket.stateTTSPlayback for audio outputLazyMeter pattern for metricsvoice. prefixSee voice-module.instructions.md for full patterns and contracts.