Realtime 에이전트를 Twilio에 연결

Twilio는 전화 통화의 원문 오디오를 WebSocket 서버로 보내는 Media Streams API를 제공합니다. 이 설정을 사용하면 음성 에이전트 개요를 Twilio에 연결할 수 있습니다. 기본 Realtime Session 전송을 websocket 모드로 사용해 Twilio에서 오는 이벤트를 Realtime Session에 연결할 수 있습니다. 다만, 웹 기반 대화보다 통화가 자연스럽게 더 큰 지연을 유발하기 때문에 올바른 오디오 포맷을 설정하고 인터럽션(중단 처리) 타이밍을 조정해야 합니다.

설정 경험을 개선하기 위해, 인터럽션 처리와 오디오 포워딩을 포함해 Twilio 연결을 대신 처리하는 전용 전송 계층을 만들었습니다.

설정

Twilio 계정과 Twilio 전화번호를 준비하세요.
Twilio에서 오는 이벤트를 받을 수 있는 WebSocket 서버를 설정하세요.

로컬에서 개발 중이라면, 로컬 서버를 Twilio가 접근할 수 있도록 ngrok 또는 Cloudflare Tunnel과 같은 로컬 터널 구성이 필요합니다. TwilioRealtimeTransportLayer를 사용해 Twilio에 연결할 수 있습니다.
extensions 패키지를 설치해 Twilio 어댑터를 설치하세요:
Terminal window
```
npm install @openai/agents-extensions
```

어댑터와 모델을 가져와 RealtimeSession에 연결하세요:

import { TwilioRealtimeTransportLayer } from '@openai/agents-extensions';
import { RealtimeAgent, RealtimeSession } from '@openai/agents/realtime';

const agent = new RealtimeAgent({
  name: 'My Agent',
});

// Create a new transport mechanism that will bridge the connection between Twilio and
// the OpenAI Realtime API.
const twilioTransport = new TwilioRealtimeTransportLayer({
  twilioWebSocket: websocketConnection,
});

const session = new RealtimeSession(agent, {
  // set your own transport
  transport: twilioTransport,
});

RealtimeSession을 Twilio에 연결하세요:

session.connect({ apiKey: 'your-openai-api-key' });

RealtimeSession에서 기대하는 모든 이벤트와 동작(함수 호출, 가드레일 등)이 정상 동작합니다. RealtimeSession을 음성 에이전트와 함께 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 음성 에이전트 개요를 참고하세요.

팁 및 고려 사항

속도가 핵심입니다.

Twilio에서 필요한 모든 이벤트와 오디오를 받으려면, WebSocket 연결에 대한 참조를 얻자마자 즉시 TwilioRealtimeTransportLayer 인스턴스를 만들고 곧바로 session.connect()를 호출하세요.
Twilio의 원문 이벤트에 접근하세요.

Twilio에서 전송되는 원문 이벤트에 접근하려면, RealtimeSession 인스턴스의 transport_event 이벤트를 수신하면 됩니다. Twilio에서 오는 모든 이벤트는 타입이 twilio_message이며 원문 이벤트 데이터가 들어 있는 message 속성을 가집니다.
디버그 로그를 확인하세요.

문제가 발생해 상세 정보를 확인해야 할 때가 있습니다. DEBUG=openai-agents* 환경 변수를 사용하면 Agents SDK의 모든 디버그 로그가 출력됩니다. 또는 Twilio 어댑터에 대한 디버그 로그만 활성화하려면 DEBUG=openai-agents:extensions:twilio*를 사용하세요.

전체 예제 서버

아래는 Twilio로부터 요청을 받아 RealtimeSession으로 전달하는 WebSocket 서버의 끝에서 끝까지 동작하는 예제입니다.

import Fastify from 'fastify';
import type { FastifyInstance, FastifyReply, FastifyRequest } from 'fastify';
import dotenv from 'dotenv';
import fastifyFormBody from '@fastify/formbody';
import fastifyWs from '@fastify/websocket';
import {
  RealtimeAgent,
  RealtimeSession,
  backgroundResult,
  tool,
} from '@openai/agents/realtime';
import { TwilioRealtimeTransportLayer } from '@openai/agents-extensions';
import { hostedMcpTool } from '@openai/agents';
import { z } from 'zod';
import process from 'node:process';

// Load environment variables from .env file
dotenv.config();

// Retrieve the OpenAI API key from environment variables. You must have OpenAI Realtime API access.
const { OPENAI_API_KEY } = process.env;
if (!OPENAI_API_KEY) {
  console.error('Missing OpenAI API key. Please set it in the .env file.');
  process.exit(1);
}
const PORT = +(process.env.PORT || 5050);

// Initialize Fastify
const fastify = Fastify();
fastify.register(fastifyFormBody);
fastify.register(fastifyWs);

const weatherTool = tool({
  name: 'weather',
  description: 'Get the weather in a given location.',
  parameters: z.object({
    location: z.string(),
  }),
  execute: async ({ location }: { location: string }) => {
    return backgroundResult(`The weather in ${location} is sunny.`);
  },
});

const secretTool = tool({
  name: 'secret',
  description: 'A secret tool to tell the special number.',
  parameters: z.object({
    question: z
      .string()
      .describe(
        'The question to ask the secret tool; mainly about the special number.',
      ),
  }),
  execute: async ({ question }: { question: string }) => {
    return `The answer to ${question} is 42.`;
  },
  needsApproval: true,
});

const agent = new RealtimeAgent({
  name: 'Greeter',
  instructions:
    'You are a friendly assistant. When you use a tool always first say what you are about to do.',
  tools: [
    hostedMcpTool({
      serverLabel: 'dnd',
    }),
    hostedMcpTool({
      serverLabel: 'deepwiki',
    }),
    secretTool,
    weatherTool,
  ],
});

// Root Route
fastify.get('/', async (_request: FastifyRequest, reply: FastifyReply) => {
  reply.send({ message: 'Twilio Media Stream Server is running!' });
});

// Route for Twilio to handle incoming and outgoing calls
// <Say> punctuation to improve text-to-speech translation
fastify.all(
  '/incoming-call',
  async (request: FastifyRequest, reply: FastifyReply) => {
    const twimlResponse = `
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<Response>
    <Say>O.K. you can start talking!</Say>
    <Connect>
        <Stream url="wss://${request.headers.host}/media-stream" />
    </Connect>
</Response>`.trim();
    reply.type('text/xml').send(twimlResponse);
  },
);

// WebSocket route for media-stream
fastify.register(async (scopedFastify: FastifyInstance) => {
  scopedFastify.get(
    '/media-stream',
    { websocket: true },
    async (connection: any) => {
      const twilioTransportLayer = new TwilioRealtimeTransportLayer({
        twilioWebSocket: connection,
      });

      const session = new RealtimeSession(agent, {
        transport: twilioTransportLayer,
        model: 'gpt-realtime',
        config: {
          audio: {
            output: {
              voice: 'verse',
            },
          },
        },
      });

      session.on('mcp_tools_changed', (tools: { name: string }[]) => {
        const toolNames = tools.map((tool) => tool.name).join(', ');
        console.log(`Available MCP tools: ${toolNames || 'None'}`);
      });

      session.on(
        'tool_approval_requested',
        (_context: unknown, _agent: unknown, approvalRequest: any) => {
          console.log(
            `Approving tool call for ${approvalRequest.approvalItem.rawItem.name}.`,
          );
          session
            .approve(approvalRequest.approvalItem)
            .catch((error: unknown) =>
              console.error('Failed to approve tool call.', error),
            );
        },
      );

      session.on(
        'mcp_tool_call_completed',
        (_context: unknown, _agent: unknown, toolCall: unknown) => {
          console.log('MCP tool call completed.', toolCall);
        },
      );

      await session.connect({
        apiKey: OPENAI_API_KEY,
      });
      console.log('Connected to the OpenAI Realtime API');
    },
  );
});

fastify.listen({ port: PORT }, (err: Error | null) => {
  if (err) {
    console.error(err);
    process.exit(1);
  }
  console.log(`Server is listening on port ${PORT}`);
});

process.on('SIGINT', () => {
  fastify.close();
  process.exit(0);
});