La herramienta de IA de voz que traiciona el no-code

Los creadores de IA de voz enfrentan un crudo dilema: avanzar rápido con herramientas sin código como VAPI o Retell, o lidiar con SDKs e infraestructura para tener un control real. Las capas de orquestación basadas en navegadores prometen “sin configuración, sin servidores”, pero también deciden tus modelos, el enrutamiento e incluso cómo piensa tu agente. Obtienes una demostración funcional en una tarde, y luego pasas meses luchando contra la caja en la que comenzaste.

Las plataformas de voz sin código operan como jardines amurallados pulidos. Conectas un aviso del sistema, eliges una voz, tal vez activas una integración de CRM y lo lanzas. Pero la lógica más profunda—el turno de habla, el comportamiento de interrupción, la recuperación de errores, las compensaciones de latencia entre LLMs y TTS—permanece encerrada detrás de la hoja de ruta de producto de otra persona.

Esos límites vienen con techos duros. ¿Quieres mezclar Gemini Flash para enrutamiento con una pila de RAG interna, o intercambiar Deepgram Nova-3 por un modelo de voz personalizado a mitad de llamada? En muchas pilas sin código, simplemente no puedes. Heredas su canalización predeterminada, sus herramientas de observación, su modelo de facturación y sus límites en herramientas, tamaño de contexto y retención de datos.

El bloqueo del proveedor agrava el problema. Migrar un agente maduro de una plataforma cerrada implica reescribir indicaciones, reconstruir herramientas y reimplementaciones de flujos de telefonía, a menudo bajo la presión de clientes reales. Tus grabaciones de llamadas, analíticas y comportamientos ajustados residen en la infraestructura de otra persona, sin un botón de "exportar a código" cuando superas la interfaz gráfica.

Los marcos de desarrollo de código primero cambian la ecuación. El SDK Agents de LiveKit te brinda acceso directo a flujos de medios, selección de modelos y flujos de trabajo personalizados a través de WebRTC y telefonía, pero requiere experiencia en Python o Node y una tolerancia para operaciones en la nube. Obtienes un control preciso sobre cada token y paquete, a costa de una iteración más lenta y un proceso de incorporación más empinado.

Está comenzando a surgir una tercera vía creíble: interfaces gráficas que son explícitamente un camino hacia el código, no un destino. El Agent Builder basado en navegador de LiveKit, destacado en la Guía 2026 de Jonas Massie, te permite prototipar en una interfaz de usuario basada en paneles—indicaciones, modelos, herramientas HTTP, números de teléfono—y luego exportar todo el agente como código real. Introducción rápida sin código, propiedad a largo plazo por diseño.

Los creadores de IA de voz atrapados entre herramientas rígidas sin código y SDK pesados ahora tienen una tercera opción: Agent Builder, el panel de control basado en navegador de LiveKit para agentes de voz reales. En lugar de levantar servidores o lidiar con WebRTC, abres una pestaña en cloud.livekit.io y construyes, pruebas y despliegas directamente a LiveKit Cloud, incluyendo a un número de teléfono real. Sin entorno de desarrollo local, sin Docker, sin desorden de YAML.

Agent Builder se asemeja a un panel de orquestación familiar—piensa en ElevenLabs o VAPI—pero en el fondo estás configurando un LiveKit Agent de primera clase. Desde la primera llamada de prueba, tu bot opera en la infraestructura de voz de grado de producción de LiveKit: transmisión de STT, TTS de baja latencia, manejo de interrupciones y enrutamiento de telefonía. Tú eliges los modelos para conversión de texto a voz, LLM y conversión de voz a texto, pero LiveKit se encarga de los buffers de jitter y los servidores de medios.

Cada agente comienza con un aviso del sistema que define el comportamiento, tono y límites. Luego, conectas la pila de voz en unos pocos clics: elige una voz de 11Labs como "Jessica", cambia el LLM a Gemini Flash por velocidad y configura Deepgram Nova 3 para la transcripción. El resultado se comporta como un agente serio de un centro de contacto, no como un widget de demostración.

Las herramientas convierten al agente de hablador a operador. Dentro del navegador, defines acciones HTTP: nombre, descripción, método, URL, encabezados, cuerpo, y el agente puede acceder a APIs externas o plataformas de automatización como n8n. Esto permite patrones como la reserva de calendarios, consultas de CRM o verificaciones de estado de pedidos sin necesidad de tocar el SDK.

Crucialmente, Agent Builder no pretende reemplazar el marco de LiveKit Agents. Omite características avanzadas como flujos de trabajo, traspasos, tareas, avatares virtuales, visión, complementos de modelo en tiempo real y suites de pruebas. Cuando alcances esos límites, un botón de “descargar código” exporta tu configuración como una base de código que puedes extender en Python o Node.

Los usuarios objetivo se sitúan justo entre quienes arrastran burbujas y los ingenieros de medios de pila completa. Agent Builder está dirigido a desarrolladores y fundadores que desean salir de los "silos" cerrados de "voz SaaS" pero no están listos para diseñar su propia capa de señalización. Hoy obtienes una interfaz de usuario en el navegador y mañana una trayectoria clara hacia el SDK.

Los creadores de inteligencia artificial de voz generalmente obligan a tomar una decisión: quedarse para siempre en una caja brillante sin código, o desechar ese trabajo y reconstruir todo en código. Agent Builder cambia esa narrativa. Su filosofía central es "camino hacia el código": un lugar para comenzar rápidamente y luego graduarse a un proyecto completo de LiveKit Agents sin reescribir ni un solo aviso o herramienta.

En el centro de esa filosofía se encuentra un control engañosamente simple: Código de Descarga. Un clic en la interfaz de usuario del Agent Builder genera un proyecto completo y legible por humanos en Python o Node.js, conectado al marco estándar de LiveKit Agents. No estás obteniendo una exportación de juguete; estás recibiendo la misma estructura que un ingeniero senior construiría a mano.

El repositorio generado incluye la definición del agente, el mensaje del sistema, las opciones de modelo, las herramientas HTTP y la conexión telefónica. Puedes abrirlo en VS Code, ejecutar `npm install` o `pip install`, y comenzar a personalizar comportamientos, herramientas y enrutamiento de inmediato. A partir de ahí, el agente funciona como cualquier otro Agente de LiveKit en LiveKit Cloud o en tu propia infraestructura.

Competidores como VAPI y Retell mantienen la lógica real oculta detrás de sus APIs y UIs propietarias. Puedes ajustar indicaciones o flujos, pero el motor de orquestación sigue siendo una caja negra. Cuando superas su conjunto de funciones, la única opción es una migración dolorosa donde tienes que redefinir cada herramienta, reconstruir flujos de llamadas y depurar sutiles cambios de comportamiento.

El enfoque de LiveKit se comporta mucho más como una herramienta de desarrollo moderna que como un bloqueo de SaaS. Una vez que haces clic en Descargar Código, puedes colocar el proyecto en GitHub, configurar solicitudes de extracción y añadir pruebas unitarias o de integración para rutas de llamada críticas. Las tuberías de CI pueden ejecutar conversaciones simuladas, validar respuestas de herramientas y detectar regresiones antes de que un solo cliente llame.

Esa portabilidad también cambia cómo los equipos estructuran su hoja de ruta. Las personas no técnicas del producto pueden prototipar en Agent Builder, enviar un agente de prueba a un número de teléfono real y recopilar grabaciones de llamadas y análisis. Cuando la idea se valida, los desarrolladores asumen el proyecto exportado y añaden flujos de trabajo avanzados, herramientas personalizadas y coordinación entre múltiples agentes.

Debido a que la exportación se dirige al marco estándar de LiveKit Agents, tampoco estás atado a LiveKit Cloud para siempre. Puedes implementar en tus propias instalaciones, en tu propio clúster de Kubernetes, o junto a microservicios existentes. La documentación para todo el flujo desde el prototipo en el navegador hasta la implementación basada en código se encuentra en Agent Builder – Documentación de LiveKit, y se lee más como una guía de migración que como una página de marketing.

Los creadores de IA de voz rara vez ofrecen una salida elegante. LiveKit incorpora esa salida en el primer paso.

Diez minutos en Agent Builder te llevan de una pantalla en blanco a un agente de voz operativo. Comienzas en el panel principal de Instrucciones, que es efectivamente el mensaje del sistema para el agente. Aquí defines la identidad (“Eres un programador de citas amigable pero eficiente”), los objetivos (agendar reuniones, responder preguntas frecuentes, escalar casos excepcionales) y las reglas de salida estrictas, incluyendo cómo el agente debe formatear fechas, confirmar acciones o transferir a herramientas.

Esas instrucciones anclan el comportamiento del agente en cada turno de la conversación. Puedes hacer referencia a herramientas específicas que añadirás más tarde (“usa la API del calendario para verificar la disponibilidad antes de confirmar”). Aquí también se establecen los límites: temas a evitar, duración máxima de la llamada y cuándo salir de una llamada de manera elegante en lugar de estar en un bucle infinito.

A continuación, conectas el stack de IA de voz en el panel de Modelos y Voz. Agent Builder expone tres capas que son importantes para llamadas en tiempo real: - Texto a Voz: ElevenLabs, Cartisia, además de voces específicas del modelo como Jessica - LLM: Gemini Flash para respuestas de baja latencia, o modelos de la familia GPT para razonamientos más ricos - Voz a Texto: Modelos Deepgram Nova para una transcripción rápida y precisa

Puedes mezclar proveedores libremente porque LiveKit es independiente del modelo. Un conjunto común en el video: ElevenLabs para la síntesis, Gemini Flash como el LLM, y Deepgram Nova 3 para la transcripción, ajustado para velocidad, de modo que el agente no interrumpa las palabras del llamador.

Antes de que algo se acerque a un número de teléfono, realizas una prueba de estrés del agente en el navegador. Agent Builder incluye una vista previa de WebRTC que activa una sesión de audio en vivo contra la misma línea de producción que se ejecuta en LiveKit Cloud. Hablas con el agente a través de tu micrófono, escuchas la voz seleccionada en tiempo real y observas cómo fluyen las transcripciones y las salidas de LLM.

Ese bucle de retroalimentación toma segundos, no despliegues. Ajusta una frase en el aviso del sistema, cambia Gemini Flash por una variante de GPT o cambia la voz de ElevenLabs, y luego llama inmediatamente al agente nuevamente para sentir la diferencia.

Los agentes de voz solo parecen inteligentes cuando realmente pueden hacer cosas, y en Agent Builder esa capacidad vive bajo Acciones. Este panel transforma tu modelo, que de otro modo sería charlatán, en un operador que puede acceder a APIs reales a través de llamadas HTTP configurables, sin necesidad de configurar SDK o servidores. Defiendes las herramientas una vez, y el agente puede invocarlas bajo demanda en medio de la conversación.

El flujo de la herramienta HTTP de Agent Builder refleja un cliente API mínimo. Le das un nombre y una descripción a la herramienta, eliges un método (GET, POST, etc.), introduces la URL y, opcionalmente, agregas parámetros de consulta, encabezados o un cuerpo JSON. Detrás de escena, LiveKit maneja la llamada y devuelve el resultado al modelo.

El demo de Jonas Massie utiliza esto para conectar al agente en un flujo de trabajo n8n que verifica un calendario. La herramienta accede a una URL de webhook de n8n, pasando detalles como la fecha o la información del llamador, y n8n se encarga del trabajo pesado en Google Calendar o en cualquier backend que prefieras. El agente luego presenta la respuesta de manera conversacional: “Estás libre a las 3 p.m. del jueves; ¿quieres que lo reserve?”

Ese mismo patrón se amplía mucho más allá de la programación. Con algunas herramientas HTTP más, un solo agente de voz puede: - Buscar un cliente en HubSpot o Salesforce usando el identificador de llamada - Verificar el estado del pedido en una API de comercio electrónico personalizada - Registrar la transcripción de cada llamada en un webhook respaldado por Postgres - Generar un ticket de soporte en Zendesk o Linear

Es crucial que las respuestas de la herramienta no se lean simplemente de manera cruda. LiveKit alimenta automáticamente la respuesta HTTP en el contexto LLM, para que el agente pueda resumir, comparar o encadenar múltiples llamadas. Si preguntas sobre "mis dos últimos pedidos", el modelo puede razonar sobre JSON estructurado de dos puntos finales diferentes antes de responder.

Debido a que las herramientas viven en la misma configuración que el aviso del sistema, puedes programar de manera precisa cuándo y cómo se activan. Podrías indicarle al agente que solo realice la búsqueda en el CRM una vez por llamada, o que registre en un webhook de analíticas después de cada despedida. Ese comportamiento se exporta de manera limpia cuando haces clic en "descargar código", por lo que tus herramientas HTTP se convierten en funciones reales dentro del marco de los Agentes de LiveKit.

Lo que comienza como un panel de Acciones sin código termina como un puente hacia una integración completa. Hoy prototipas contra n8n o webhooks simples, y luego más tarde cambias esas URL por microservicios de producción sin necesidad de reentrenar o reconstruir la capa de voz.

De una pestaña del navegador a un teléfono que suena, LiveKit transforma lo que solía ser un proyecto de fin de semana en un experimento que se puede realizar en un descanso para el café. Agent Builder se ejecuta directamente en LiveKit Cloud, por lo que la misma infraestructura que maneja las sesiones WebRTC también potencia la telefonía, el registro y la escalabilidad para tu agente de voz. No estás hablando con un entorno de pruebas; estás conectando con la infraestructura de producción de voz.

La telefonía coexiste junto a los agentes en la interfaz de usuario de la nube, no como una integración de proveedor separada. En el panel de "Números de teléfono", puedes comprar un número de EE. UU. en esencialmente dos clics: elige un país y una región, confirma el precio y el número estará activo en tu cuenta. Sin consola de Twilio, sin complicaciones con troncos SIP, sin variables de entorno.

Una vez que existe un número, las Reglas de Despacho lo convierten en un punto de entrada para cualquier agente que hayas creado en el navegador. Una regla asocia las llamadas entrantes a ese número telefónico con una configuración específica del Constructor de Agentes, de modo que cada llamada activa instantáneamente el Agente de LiveKit adecuado. Cambia el agente asignado y el enrutamiento se actualiza sin necesidad de implementar código o realizar nuevos despliegues.

La configuración se siente más como cableado que como programación. Seleccionas: - El número de teléfono que acabas de comprar - El agente objetivo de tu lista de Creadores de Agentes - Filtros opcionales como la dirección de la llamada o el troncal SIP

Después de guardar, cada llamada entrante a ese número se recibe en tu agente construido en el navegador, que ya tiene su pila de LLM, TTS, STT y Acciones configurada. Si tus instrucciones le indican reservar citas a través de una herramienta HTTP n8n, los que llaman pueden programar citas en una línea real minutos después de que termines el aviso.

El impacto se refleja en la rapidez con la que los equipos pueden pasar de la idea a la producción. Un fundador puede esbozar un aviso del sistema, elegir un modelo Gemini Flash, conectar una voz de 11 Labs, agregar una Acción de calendario y vincular un número de EE. UU., todo antes del almuerzo. Para un desglose más detallado de cómo este "camino hacia el código" encaja en el marco más amplio de Agentes, el propio Anuncio de Agent Builder: Un Camino hacia el Código – Blog de LiveKit presenta la filosofía y la arquitectura detrás de estos despliegues de una sola sesión.

Hacer clic en Descargar Código es el momento en que Agent Builder deja de lado la apariencia de no-code. Obtienes un archivo zip que contiene un proyecto completo y ejecutable conectado a LiveKit Cloud, no un armazón a medio hacer. Desempaquétalo y te encontrarás ante un script de entrada, configuración del entorno y un diseño pequeño pero bien definido que refleja cada elección que tomaste en el navegador.

Dentro, la aplicación generada se apoya en el marco de trabajo de LiveKit Agents. Verás una definición de agente que incluye tu sistema de instrucciones, pila de modelos y enrutamiento de telefonía, y luego registra todo con el pipeline de medios en tiempo real de LiveKit. La misma pila de voz que ensamblaste en la interfaz — STT, LLM, TTS — ahora existe como configuración explícita en lugar de ser interruptores ocultos.

Las acciones del navegador se convierten en definiciones concretas de herramientas. Cada acción HTTP se transforma en una función u objeto de esquema que declara el método, la URL, los encabezados y los parámetros, y luego se conecta al agente como una herramienta que se puede invocar. Cuando el modelo "decide" revisar un calendario o acceder a n8n, el código exportado es lo que realmente ejecuta esa solicitud y analiza la respuesta.

No estás atascado con las opciones predeterminadas. El proyecto generado actúa como un marco de inicio para flujos de trabajo más complejos: flujos de llamadas de varios pasos, ramificaciones condicionales o transferencias a agentes humanos. Puedes intercambiar modelos personalizados, añadir capas de almacenamiento en caché o integrar la observabilidad con tu pila de registro preferida.

A partir de aquí, se aplican las reglas normales de ingeniería de software. Coloca el repositorio en tu pipeline de CI/CD existente, añade pruebas alrededor de herramientas críticas y ejecuta agentes en tu propia topología de implementación. Agent Builder te lleva de la idea a un agente de voz funcional en minutos; el código exportado es donde ese prototipo se convierte en un producto real.

Las plataformas de orquestación de voz cerradas como VAPI, Retell y las herramientas de agentes de ElevenLabs prometen rapidez, pero silenciosamente te cobran por cada decisión después del lanzamiento. Montas tu agente dentro de su interfaz, conectas algunos webhooks y, de repente, toda la lógica de tu producto, el enrutamiento y la experiencia de voz viven en una caja negra de otra persona. Los precios, la hoja de ruta de funciones, incluso la depuración básica dependen de un proveedor del cual no puedes desprenderte sin una reescritura.

Agent Builder invierte esa dinámica de poder. Aún tienes el conocido lienzo del navegador para conectar un agente de voz—mensaje del sistema, selección de modelo, herramientas HTTP, telefonía—pero todo lo que configuras se mapea directamente al framework de Agentes de código abierto de LiveKit. Cuando haces clic en "Descargar Código", no estás exportando un esquema JSON; estás descargando un proyecto ejecutable que refleja tu agente en producción.

Las plataformas cerradas optimizan para mantenerte dentro del jardín. Sus API exponen solo lo suficiente para integrar, pero no lo suficiente para reemplazarlas. Intenta mover un flujo de llamadas complejo con herramientas personalizadas y análisis fuera de una instancia hospedada de VAPI o Retell y te encuentras con un muro de abstracciones propietarias, comportamientos no documentados y falta de paridad entre las características de la interfaz de usuario y las API públicas.

Agent Builder trata la interfaz de usuario del navegador como una capa de inicio, no como una jaula. El mismo agente que pruebas en una llamada web o que asocias a un número de teléfono en LiveKit Cloud puede ejecutarse más tarde en tu propio clúster de Kubernetes, en hardware local o en un cloud diferente, utilizando el mismo SDK de Agentes. Tú posees el código, la lógica de llamada y los puntos de integración desde el primer día.

Para equipos en industrias reguladas, esa salida de emergencia es más importante que la conveniencia. Alojar todo el stack de LiveKit de forma local—servidores de medios, tiempo de ejecución de Agentes y tu código de agente exportado—te permite mantener el audio, las transcripciones y los metadatos dentro de tu propio límite de cumplimiento mientras sigues prototipando rápidamente en Agent Builder. Ningún proveedor cerrado en este espacio ofrece un camino creíble desde una interfaz sin código hasta una paridad completamente autoalojada.

A corto plazo, todas estas herramientas lucen similares: un cuadro de entrada, un menú desplegable de modelos, un botón de "prueba de llamada". A largo plazo, Agent Builder se dirige a los desarrolladores que suponen que alcanzarán una escala, necesitan enrutamiento personalizado o enfrentan estrictas normas de residencia de datos. En lugar de esperar a que un jardín cerrado agregue la función que necesitas, avanzas hacia la base del marco y lo implementas tú mismo.

La velocidad en Agent Builder viene con limitaciones. Jonas Massie destaca una lista clara de capacidades del Agents SDK que simplemente no aparecen en la interfaz de usuario del navegador: sin motor de flujo de trabajo, sin transferencias, sin tareas, sin avatares virtuales, sin visión, sin complementos de modelo en tiempo real y sin pruebas automatizadas. Además, solo puedes ver un conjunto curado de proveedores de voz, TTS y LLM en lugar de la flexibilidad "de traer cualquier cosa" que obtienes al programar.

Esas omisiones son intencionales. LiveKit está estableciendo un límite claro: Agent Builder es para conversaciones lineales y de un solo agente con herramientas HTTP y enrutamiento telefónico, no para coreografías de múltiples agentes o experiencias multimodales. Si deseas un avatar en un stream de WebRTC que también procese fotogramas de video, estás exportando a código.

Varios funciones avanzadas se encuentran explícitamente detrás de ese botón de Exportar. Flujos de trabajo complejos como: - Tareas de varios pasos con lógica ramificada - Transferencias de agentes entre bots o a humanos - Enrutamiento multicanal más allá de las reglas básicas de despacho

todos requieren el SDK completo de Agentes. También lo necesitan los avatares virtuales y los flujos de visión, donde un agente razona sobre video o compartir pantalla, y complementos de modelo en tiempo real que integran pilas RAG personalizadas, modelos propietarios o API de transmisión específicas de proveedores.

Las pruebas automatizadas también son solo para SDK. El entorno de pruebas de LiveKit te permite escribir llamadas sintéticas, validar transcripciones y probar regresiones antes de enviar a producción. Nada de eso aparece en la interfaz de usuario del Constructor de Agentes, que se centra en pruebas manuales en vivo a través del navegador y llamadas telefónicas.

Enmarcadas correctamente, estas no son características faltantes; son limitaciones diseñadas. LiveKit quiere que el navegador se mantenga rápido, legible y seguro para equipos que piensan en comandos y puntos finales HTTP, no en asyncio y máquinas de estado. La interfaz de usuario maneja el 80%: comandos, modelos, herramientas, telefonía y rápida iteración.

El 20% restante—la extraña regla de enrutamiento, la demostración del avatar en video, el conjunto de pruebas de cumplimiento, el complemento de modelo propietario—es donde el SDK toma el control. Agent Builder te lleva a un agente funcional que genera ingresos; el marco de Agentes y los patrones en Construyendo Agentes de Voz – Documentación de Agentes de LiveKit muestran cómo convertir ese prototipo en una infraestructura altamente personalizada.

El desarrollo de inteligencia artificial de voz ya no tiene que ser una elección binaria entre la comodidad de arrastrar y soltar y el poder bruto de un SDK. Agent Builder señala una tercera opción: comienza en un entorno visual basado en navegador y luego lleva tu trabajo directamente a una base de código que realmente posees. Obtienes el mismo marco subyacente de LiveKit Agents desde el primer día, no un stack paralelo de "juguete".

Los equipos profesionales buscan cada vez más un flujo de trabajo híbrido. Prototipan rápidamente en un entorno gestionado, entregan algo real a los usuarios en horas, no en sprints, y luego gradúan ese agente exacto a un repositorio donde puede ser versionado, ampliado y auditado. El botón de “Descargar código” de Agent Builder convierte una configuración sin código en un proyecto completamente ejecutable, de modo que el prototipo descartable se convierte en un andamiaje de producción.

Ese flujo de trabajo cambia los incentivos. En lugar de reconstruir agentes cuando superas las capacidades de una herramienta SaaS, tú: - Validas los prompts, voces y flujos de llamadas contra auténticos llamadores - Exportas el agente como código Python/Node utilizando el SDK de Agentes - Integras herramientas personalizadas, observabilidad e infraestructura que se alineen con tu stack

El enfoque de LiveKit ataca silenciosamente el modelo de dependencia detrás de plataformas como VAPI y Retell. Aún obtienes la velocidad de SaaS: LiveKit Cloud alojado, canal de voz preconfigurado, números de teléfono, reglas de despacho y llamadas web listas en minutos. Pero el activo a largo plazo es una base de código abierta y verificable que funciona en un marco de código abierto en lugar de una caja negra propietaria.

Eso es importante, ya que los agentes de voz pasan de ser experimentos a sistemas críticos para los ingresos. Las empresas deberán hacer cumplir políticas de datos, integrarse con APIs internas desordenadas y sustituir nuevos modelos o proveedores de TTS sin tener que suplicar a un proveedor espacio en la hoja de ruta. Un stack híbrido—Agent Builder para Build, SDKs para escalar—permite a los equipos moverse rápido ahora y aún así poseer cada capa que cuenta.

¿Qué es LiveKit Agent Builder?

Es una interfaz de usuario basada en el navegador en LiveKit Cloud para prototipar y desplegar rápidamente agentes de IA de voz listos para producción sin necesidad de escribir código, actuando como una vía de acceso al SDK completo de LiveKit Agents.

¿Cómo se diferencia Agent Builder de VAPI o Retell?

Aunque la experiencia inicial basada en navegador es similar, el factor diferenciador clave de Agent Builder es la capacidad de exportar el código fuente completo del agente. Esto proporciona un "camino hacia el código", permitiendo a los desarrolladores escapar del bloqueo de proveedores y obtener control total sobre la lógica e infraestructura de su agente.

¿Puedo usar cualquier modelo LLM o TTS con Agent Builder?

La interfaz del navegador ofrece una lista seleccionada de modelos de primer nivel (como ElevenLabs, Deepgram, Gemini) integrados con LiveKit Cloud. Para lograr una agnosticidad total en cuanto a modelos y poder usar cualquier modelo personalizado, debes exportar el código y modificarlo con el SDK de LiveKit Agents.

¿Necesito un servidor para desplegar un agente construido con Agent Builder?

No. Los agentes creados y desplegados desde el navegador funcionan completamente en la infraestructura gestionada de LiveKit Cloud. Esto significa que puedes pasar de una idea a un agente en vivo en un número de teléfono real sin necesidad de configurar un servidor.