빠른 시작

# 기본 (OpenAI Realtime 모드)
npm install @teamlearners/clawops ws openai

# Gemini Realtime 모드
npm install @teamlearners/clawops ws @google/genai

# 파이프라인 모드
npm install @teamlearners/clawops ws @deepgram/sdk openai elevenlabs       # OpenAI LLM
npm install @teamlearners/clawops ws @deepgram/sdk @anthropic-ai/sdk elevenlabs  # Anthropic LLM
npm install @teamlearners/clawops ws @deepgram/sdk @google/genai elevenlabs # Gemini LLM

# MCP 서버 지원 포함
npm install @teamlearners/clawops ws @modelcontextprotocol/sdk

# LiveKit Agents 실행 — docs/agent/livekit.md 참조
npm install @teamlearners/clawops @livekit/agents @livekit/rtc-node

export CLAWOPS_API_KEY="sk_..."
export CLAWOPS_ACCOUNT_ID="AC..."
export OPENAI_API_KEY="sk-..."           # OpenAI Realtime / OpenAILLM
export ANTHROPIC_API_KEY="..."           # AnthropicLLM
export GOOGLE_API_KEY="..."              # Gemini Realtime / GeminiLLM (Google AI)
# 또는 Google Cloud Vertex AI 사용 시 (GOOGLE_API_KEY 불필요)
# export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
# export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project-id"
# export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="us-central1"
export MISTRAL_API_KEY="..."             # MistralLLM
export GROQ_API_KEY="..."               # GroqLLM
export PERPLEXITY_API_KEY="..."          # PerplexityLLM
export TOGETHER_API_KEY="..."            # TogetherLLM
export FIREWORKS_API_KEY="..."           # FireworksLLM
export DEEPSEEK_API_KEY="..."            # DeepSeekLLM
export XAI_API_KEY="..."                 # XaiLLM
export DEEPGRAM_API_KEY="..."            # Pipeline: DeepgramSTT
export ELEVENLABS_API_KEY="..."          # Pipeline: ElevenLabsTTS

import { ClawOpsAgent, OpenAIRealtime } from '@teamlearners/clawops/agent';

const agent = new ClawOpsAgent({
  from: '07012341234',
  session: new OpenAIRealtime({
    systemPrompt: '친절한 고객센터 상담원입니다.',
  }),
});

await agent.serve(); // Ctrl+C로 종료

import { ClawOpsAgent, OpenAIRealtime } from '@teamlearners/clawops/agent';

const agent = new ClawOpsAgent({
  // 필수
  from: '07012341234',
  session: new OpenAIRealtime({
    systemPrompt: '상담원입니다.',
    voice: 'marin', // marin, ash, ballad, coral, sage, verse
    model: 'gpt-realtime-2',
    language: 'ko',
    turnDetection: { type: 'semantic_vad', eagerness: 'medium' },
    greeting: true,
    transcriptionPrompt: '재진, 초진, 예약 변경', // 전사 어휘 힌트 (전사 텍스트에만 영향)
  }),

  // 인증 (환경변수 대체 가능)
  apiKey: 'sk_...',
  accountId: 'AC...',

  // 녹음
  recording: true,
  recordingPath: './recordings',

  // 오디오 게인 (AI 기준)
  // rx (receive) = AI가 수신하는 오디오 = caller가 말하는 소리 → STT/LLM이 듣는 음량
  // tx (transmit) = AI가 송신하는 오디오 = AI가 말하는 소리 → caller가 듣는 음량
  // 값: 1.0 = 원본 그대로 (기본), 0 = 완전 무음, 2.0 = 2배 증폭, 0.5 = 절반으로 감쇄
  rxGain: 1.0,
  txGain: 1.0,
});

import { ClawOpsAgent, GeminiRealtime } from '@teamlearners/clawops/agent';

const agent = new ClawOpsAgent({
  from: '07012341234',
  session: new GeminiRealtime({
    systemPrompt: '상담원입니다.',
    voice: 'Kore',
    language: 'ko',
  }),
});

import { ClawOpsAgent, GeminiRealtime } from '@teamlearners/clawops/agent';

const agent = new ClawOpsAgent({
  from: '07012341234',
  session: new GeminiRealtime({
    systemPrompt: '상담원입니다.',
    voice: 'Kore',
    language: 'ko',
    realtimeInputConfig: {
      automaticActivityDetection: {
        startOfSpeechSensitivity: 'START_SENSITIVITY_HIGH',
        endOfSpeechSensitivity: 'END_SENSITIVITY_HIGH',
        prefixPaddingMs: 20,
        silenceDurationMs: 100,
      },
      activityHandling: 'NO_INTERRUPTION',
    },
  }),
});

session: new GeminiRealtime({
  systemPrompt: '상담원입니다.',
  model: 'gemini-3.8-live',
}),

session: new GeminiRealtime({
  systemPrompt: '상담원입니다.',
  model: 'gemini-3.8-live-extended-thinking',
  thinkingConfig: { thinkingLevel: 'LOW' },
}),

session: new GeminiRealtime({
  systemPrompt: '상담원입니다.',
  model: 'gemini-3.8-live',
  toolBehavior: 'BLOCKING', // 생략하면 3.8-live 는 BLOCKING 이 기본
}),

agent.tool('save_note', '통화 중 메모를 저장합니다.', { text: { type: 'string' } }, async ({ text }) => {
  await crm.save(text); // 모델은 기다리지 않는다. undefined 를 돌려주면 결과를 말하지 않는다(SILENT).
}, { behavior: 'NON_BLOCKING', scheduling: 'SILENT' });

agent.tool('check_stock', '재고를 확인합니다. 결과가 나오면 바로 알려 줍니다.', { sku: { type: 'string' } },
  async ({ sku }) => inventory.check(sku as string),
  { behavior: 'NON_BLOCKING', scheduling: 'INTERRUPT' });

agent.tool('lookup_order', '주문을 조회합니다.', { order_id: { type: 'string' } },
  async ({ order_id }) => orders.get(order_id as string)); // 생략 = 세션 기본값(3.8-live 는 BLOCKING)

session: new GeminiRealtime({
  systemPrompt: '상담원입니다.',
  model: 'gemini-3.8-live',
  contextWindowCompression: { slidingWindow: {} },
}),

agent.on('call_start', (call) => {
  call.on('session_lost', (_call, reason) => log.error('Gemini 세션 유실: %s', reason));
});

import { ClawOpsAgent, OpenAIRealtime } from '@teamlearners/clawops/agent';

const agent = new ClawOpsAgent({
  from: '07012345678',
  session: new OpenAIRealtime({
    systemPrompt: '예약 확인 도우미입니다.',
  }),
});

// 발신만 하는 경우 — 자동으로 connect() 수행
const session = await agent.call('01012345678', { timeout: 60 });
console.log(session.callId); // 즉시 사용 가능
console.log(session.direction); // "outbound"
await session.wait(); // 통화가 끝날 때까지 대기 (무응답이어도 리턴)
await agent.disconnect();

// 수신도 같이 하는 경우 (혼합 모드)
await agent.connect();
const session2 = await agent.call('01012345678');
// agent는 인바운드 수신도 계속 처리

const session = await agent.call('01012345678', { timeout: 60 });
await session.wait();

if (session.endedStatus === 'completed') {
  console.log('통화 완료');
} else {
  console.log(`통화 미연결: ${session.endedStatus}`); // no-answer / busy / rejected / ...
}

agent.on('call_failed', async (call, reason) => {
  console.log(`${call.toNumber} 미연결: ${reason}`);
});

import { ClawOps } from '@teamlearners/clawops';

const client = new ClawOps(); // CLAWOPS_API_KEY / CLAWOPS_ACCOUNT_ID 사용
const call = await client.calls.get(session.callId);
console.log(call.status); // endedStatus 와 같은 값

[프로세스 A] agent.serve()          ← 수신 대기 중
[프로세스 B] agent.call("010...")   ← 같은 번호로 연결 → A 가 끊기고 B 가 소유권 획득

import { ClawOpsAgent, OpenAIRealtime } from '@teamlearners/clawops/agent';
import { AgentError, AgentConnectionError } from '@teamlearners/clawops';

const agent = new ClawOpsAgent({
  from: '07012341234',
  session: new OpenAIRealtime({
    systemPrompt: '상담원입니다.',
  }),
});

try {
  await agent.serve();
} catch (e) {
  if (e instanceof AgentConnectionError) {
    console.log(`서버 연결 실패: ${e.message}`);
  } else if (e instanceof AgentError) {
    console.log(`에이전트 에러: ${e.message}`);
  }
}