概要

AI音声エージェントの構築とデプロイメントを学ぶUdemyコース。大規模言語モデルと音声技術を組み合わせた実践的な内容で、Vapi、ElevenLabs、LiveKitなどのプラットフォームを使用し、n8nとRAGシステムとの統合を含む。カスタマーサポート、予約システム、営業自動化などの本番環境対応のエージェント構築を扱う。

  • 講師: Arnold Oberleiter (Arnie)
  • 評価: 4.7/5 (61レビュー)
  • 受講者数: 811名
  • 総学習時間: 約12.5時間
  • 最終更新: 2025年11月

目次・構成

セクション1: Introduction - Overview and Tips (17分)

コース全体の概要と学習のヒント

  • Lecture 1: Welcome!
  • Lecture 2: Course Overview
  • Lecture 3: Explanation of Course Links
  • Lecture 4: Important Links
  • Lecture 5: Instructor Introduction: Arnold Oberleiter (Arnie)
  • Lecture 6: Tips and Goals for the Course

セクション2: Technology Fundamentals & How Voice Agents Work (47分)

音声エージェントの基礎技術と動作原理

セクション3: Vapi Basics & Website Integration (2時間6分)

Vapiの基本とウェブサイトへの統合

セクション4: Advanced Integration with n8n, MCP & Phone Features (2時間7分)

n8n、MCP、電話機能との高度な統合

  • Lecture 24: What to Expect in This Section
  • Lecture 25: n8n Crash Course: Sign-Up, Overview, Triggers, API Keys, Workflows, JSON & More
  • Lecture 26: n8n workflow builder with ai
  • Lecture 27: Connecting n8n with Vapi via MCP (Adding Tools)
  • Lecture 28: Extending AI Automation: Email Workflows summary with n8n MCP
  • Lecture 29: Get Information from a Google Sheet or SQL Database with n8n MCP
  • Lecture 30: Training a RAG App for Vapi Voice Agents: Uploading Data to a Vector Database
  • Lecture 31: Connecting a Pinecone Vectordatabase with n8n MCP and Vapi
  • Lecture 32: Connecting the MCP Server with Other AI Models like Claude Desktop or Cursor
  • Lecture 33: JSON File for Claude Desktop
  • Lecture 34: Sending confirmation emails automatically to your clients
  • Lecture 35: Adding Phone Numbers for Inbound Calls
  • Lecture 36: Adding Twilio Phone Numbers for Outbound Calls
  • Lecture 37: Recap

セクション5: Production-Ready Implementations (1時間29分)

本番環境対応の実装

  • Lecture 38: What You’ll Learn in This Section
  • Lecture 39: Which Voice Agents Should You Build and How much Are They Worth
  • Lecture 40: First Layouts of What We Can Build
  • Lecture 41: AI-Powered Voice Agent for Restaurant Reservations (Systemprompt & RAG)
  • Lecture 42: Example Systemprompt
  • Lecture 43: MCP Tool Integrations for Booking Tables
  • Lecture 44: Store Information Intelligently in a Database with AI
  • Lecture 45: Debugging, Optimizin, Prompt Engineering Tips & More
  • Lecture 46: Transfers, Escalations and Human in the Loop
  • Lecture 47: Including Sentiment Analysis in your App
  • Lecture 48: More Options: Custom Functions, Squads, End Call Tool, Sending Texts & more
  • Lecture 49: Recap

セクション6: ElevenLabs & Prompt Engineering (2時間2分)

ElevenLabsとプロンプトエンジニアリング

  • Lecture 50: What We Learn in This Section
  • Lecture 51: Overview: ElevenLabs Creative Platform, Voice Agents & Documentation
  • Lecture 52: Prompt Engineering Masterclass from ElevenLabs for AI Phone Agents
  • Lecture 53: Simple ElevenLabs Agent to Website Implementation
  • Lecture 54: Webhooks for Tools: Connecting ElevenLabs and n8n
  • Lecture 55: Additional Tools via Webhooks: Connecting n8n Agents with ElevenLabs
  • Lecture 56: Quick tip: How to Use Template
  • Lecture 57: Agent Workflows
  • Lecture 58: Testing and Debugging
  • Lecture 59: More Possibilities: MCP, Phone Numbers, Outbound Calls & More
  • Lecture 60: Recap: ElevenLabs Voice Agents, Webhooks & n8n Integration

セクション7: Special Cases & Python Solutions (1時間42分)

特殊ケースとPythonソリューション

セクション8: Business Quick Start & Self-Hosting (45分)

ビジネス向けクイックスタートとセルフホスティング

セクション9: Security, Compliance & Troubleshooting (1時間9分)

セキュリティ、コンプライアンス、トラブルシューティング