Cómo Vapi usa Claude para triplicar las tasas de activación de agentes de voz

Vapi opera en una intersección poco común: una plataforma lo suficientemente configurable para atender despliegues de IA de voz empresarial con requisitos radicalmente distintos, pero que necesitaba que usuarios no técnicos llegaran a un agente funcional en menos de 30 minutos. La plataforma expone más de una docena de puntos de configuración porque los casos de uso de sus clientes lo exigen. Una empresa sanitaria con estrictos requisitos de residencia de datos y un mercado laboral que evalúa a decenas de miles de candidatos no comparten casi nada desde el punto de vista arquitectónico, pero ambos funcionan sobre Vapi.

Esa profundidad de configurabilidad también era una desventaja para la adquisición de nuevos clientes. Los usuarios técnicos podían llegar a un prototipo en uno o dos días leyendo la documentación de la API. Los demás se topaban con una barrera y acababan en un canal de soporte, en una conversación de ventas o abandonándola plataforma. La activación dependía de la documentación, código de ejemplo y el equipo de ingeniería de campo de Vapi, lo que resultaba costoso en ambas direcciones: ingresos de autoservicio perdidos y tiempo de ingeniería desviado del trabajo estratégico.

Vapi construyó Composer, un agente de IA impulsado por Claude que permite a cualquier persona crear agentes de voz mediante conversación en lenguaje natural. Antes de seleccionar Claude, el equipo realizó experimentos en producción con Claude Opus, Sonnet y Haiku, además de modelos de otros proveedores, utilizando indicadores de funcionalidades para dividir el tráfico real y midiendo la tasa de éxito de las herramientas, las clases de errores y los resultados a nivel de usuario. La fiabilidad de Claude en la invocación de funciones bajo cargas de trabajo agénticas —obtener los esquemas correctos de forma consistente en cadenas de más de una docena de pasos— fue el factor determinante. El Claude Agent SDK aceleró además el desarrollo al reducir el código de gestión del bucle de agente y del contexto, lo que permitió al equipo lanzar Composer desde un prototipo nocturno hasta disponibilidad general en 2,5 meses con cinco ingenieros.

Un usuario escribe lo que quiere —“construye un agente de salida que cualifique clientes potenciales inmobiliarios, transfiera a los más calientes a mi equipo de ventas y registre la llamada en HubSpot”— y Composer invoca las herramientas adecuadas de un catálogo de más de 100 que refleja toda la API de Vapi, transmite los resultados de vuelta y presenta un flujo de aprobación o rechazo para cualquier acción que modifique el estado. Escalar eso a producción requirió rediseñar la arquitectura: de un único prompt de sistema enorme (que consuma más del 50% del contexto antes del primer mensaje del usuario) a un sistema modular con un enrutador en tiempo de ejecución, un núcleo de chat compartido y una interfaz de usuario conectada. Añadir Composer a una nueva superficie de producto pasó de requerir unas 700 líneas de código de frontend a aproximadamente 30.

Composer ahora permite depurar agentes activos en lenguaje natural —leyendo transcripciones de llamadas, diagnosticando fallos y aplicando correcciones directamente—, comprimiendo lo que antes eran horas de trabajo de ingeniería en minutos. Cuando un cliente detectó una opción de configuración expuesta en la API pero sin superficie en la interfaz, un miembro del equipo le pidió a Composer que realizara el cambio, y lo hizo, actualizando la configuración a través de la API subyacente sin esperar a que se publicara una interfaz. Claude es ahora uno de los modelos más utilizados en la base de clientes empresariales de Vapi, disponible tanto a través de la API directa de Anthropic como de Amazon Bedrock.