NovaSynth by Noveum

NovaSynth by Noveum

Noveum · Stimme & Sprache · Coding

NovaSynth by Noveum ist eine Testplattform vor dem Produktivstart für KI-gestützte Sprach- und Chat-Agenten. Sie schickt synthetische Nutzer über echte SIP-Anrufe, LiveKit-Audio und Chat auf Ihren Agenten, samt Personas, Unterbrechungen, Akzenten und feindseliger Absicht. Der Punkt ist einfach: Fehler in der Generalprobe finden, bevor ein echter Anrufer sie im Produktivbetrieb entdeckt. Jeder Durchlauf wird als vollständige Spur erfasst und mit über 30 KI-Sprachmetriken bewertet. Agentensimulation bedeutet hier echte Telefonie, nicht nachgestellte Transkripte.

Vorschau der Oberfläche von NovaSynth by Noveum

Über NovaSynth by Noveum

Was ist NovaSynth by Noveum

NovaSynth by Noveum ist eine Testumgebung für Teams, die Sprach- und Textagenten ausliefern. Statt ein paar Idealverlaufs-Skripte von Hand zu schreiben und auf das Beste zu hoffen, richten Sie NovaSynth auf Ihren Agenten und lassen Hunderte synthetische Anrufer erzeugen, jeder mit einem Ziel, einer Stimmung und einem Akzent. Diese Anrufer wählen sich über echte Telefonie ein oder verbinden sich über LiveKit und Chat, sodass Ihr Agent auf die unordentlichen Teile echter Gespräche trifft: Unterbrechungen, gleichzeitiges Sprechen, Stille, Themenwechsel und Sonden zur Prompt-Injektion.

Das Produkt sitzt in der Phase vor dem Produktivstart, nicht in Ihrem Live-System. NovaSynth ruft den Agenten an, auf den Sie es richten, in der Regel eine Testnummer oder einen Staging-Endpunkt. Es berührt nie Ihren Produktivverkehr. Das ist wichtig, wenn Sie befürchten, dass synthetische Last echte Kunden trifft. Lesevorgänge werden nachgespielt und Schreibvorgänge in einer Sandbox ausgeführt, sodass eine geänderte Entscheidung durchgängig geprüft wird, während Schreibvorgänge nie die Produktivsysteme erreichen.

Und was bringt das? Sicherheit vor einem Launch. Kein Dashboard.

Die größte Grenze ist der Umfang dessen, was getestet wird. NovaSynth bewertet dialogorientierte Agenten: Sprache und Text. Wenn Ihr Produkt keine Gesprächsoberfläche hat, gibt es hier wenig für Sie. Es ist zudem eine über Guthaben abgerechnete Plattform, sodass schwere Lasttests und lange Sprachläufe schnell Guthaben verbrauchen. Große Läufe kosten echtes Geld. Sagen Sie dem Team vor einem Lastlauf Bescheid, damit es Telefonleitungen bereitstellen kann.

Erste Schritte

  1. Registrieren Sie sich bei noveum.ai und nutzen Sie den kostenlosen Tarif, der mit 2.500 Guthaben pro Monat startet und keine Kreditkarte erfordert.
  2. Richten Sie NovaSynth auf den Agenten, den Sie testen wollen, sei es eine SIP-Nummer über Twilio, Plivo oder Vobiz, ein LiveKit- oder Pipecat-Endpunkt oder ein eigener Agent, der über das SDK angebunden ist.
  3. Erzeugen Sie Personas und Szenarien aus dem Kontext Ihres Agenten, etwa aus dessen Prompt, PRD, Arbeitsabläufen und Dokumentation, oder reichen Sie eigene Szenarien ein und lassen Sie das System sie ausführen.
  4. Starten Sie eine Batch-Matrix aus Personas mal Szenarien unter einer gemeinsamen Batch-ID und erhöhen Sie dann die Parallelität, wenn Sie sehen wollen, wie viele Anrufe Ihr Agent gleichzeitig halten kann.
  5. Sehen Sie sich die erfassten Spuren und die über 30 KI-Sprachwerte an, beheben Sie, was kaputtging, und führen Sie erneut aus, um die Korrektur durchgängig zu bestätigen.

Produktinformationen

Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von NovaSynth by Noveum.

Kostenloser TarifJa
Bezahlte Tarife$0 - $599/mo
PlattformWeb
EntwicklerNoveum
KategorieStimme & Sprache · Coding
VeröffentlichungsdatumNov 2024
Zuletzt aktualisiertSep 2025
Website-Besuche3.5K
Globales Website-Ranking6M
API-VerfügbarkeitJa

Am besten für

Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.

Nutzer

  • Entwickler von Sprachagenten
  • QA- und Zuverlässigkeitsingenieure
  • Produktteams, die Chat-Assistenten ausliefern

Aufgaben

  • Tests von Sprachagenten
  • Lasttests
  • Regressionsprüfungen nach einer Prompt-Änderung

Szenarien

  • Einen neuen Sprachagenten vor dem Launch validieren
  • Red-Teaming für Prompt-Injektion
  • Kapazitätsplanung für einen Launch

Wichtigste Funktionen

Erzeugung synthetischer Personas und Szenarien

NovaSynth erzeugt Personas mit Zielen, Stimmungen und Akzenten und paart sie dann mit Szenarien. So bekommen Sie frustrierte Wiederholungsanrufer, Nicht-Muttersprachler und Sonden zur Prompt-Injektion, ohne jeden einzeln von Hand zu verfassen. Das System entwirft sie aus dem Kontext Ihres Agenten, etwa aus dessen Prompt, PRD, Arbeitsabläufen und Dokumentation. Es schlägt zudem Randfälle vor, die Sie vielleicht übersehen haben. Sie können auch eigene Szenarien einreichen und ihnen beim Laufen zusehen.

Echte SIP-Sprache und LiveKit-Audio

Die Anrufe sind echt. NovaSynth wählt über SIP durch Twilio, Plivo oder Vobiz, verbindet sich über LiveKit und Pipecat und steuert Agenten, die auf LangChain, LangGraph, den SDKs von OpenAI und Anthropic oder eigenen Stacks gebaut sind. SIP-Anruftests auf diesem Niveau bedeuten echte Telefonie, echtes Audio und echte Latenz. Kein nachgestelltes Transkript. Genau das ist der Punkt, denn ein gefälschtes Transkript verdeckt die Probleme, die Sie fangen wollen.

Batch-Matrix-Läufe

Sie führen die volle Matrix aus Personas mal Szenarien unter einer gemeinsamen Batch-ID aus, was Ihnen Abdeckung über den gesamten kombinatorischen Raum gibt statt einer Handvoll Stichproben. Die Ergebnisse werden an einem Ort gruppiert und vergleichbar gemacht, sodass eine Regression bei einer Persona nicht in einem Meer einzelner Läufe untergeht.

Parallelität und Lasttests

Erhöhen Sie die Parallelität, um zu sehen, wie viele Anrufe Ihr Agent gleichzeitig halten kann, bis zu 2.000 gleichzeitige Leitungen für Lasttests. Für gewöhnliche Funktionstests halten Sie sie niedrig. Wenn Sie einen großen Lastlauf planen, sagen Sie dem Team vorab Bescheid, damit es Telefonleitungen bereitstellt. Nicht ideal, aber so bleibt die Plattform unter Belastung stabil.

Tool-Virtualisierung

Lesevorgänge werden nachgespielt und Schreibvorgänge in einer Sandbox ausgeführt, sodass eine geänderte Entscheidung durchgängig geprüft wird, während Schreibvorgänge nie die Produktivsysteme erreichen. So können Sie Agenten testen, die echte Daten berühren, ohne echte Daten zu riskieren, was meist das Erste ist, das Teams davon abhält, aggressiv zu testen.

Erfasste Spuren und KI-Sprachbewertung

Jeder synthetische Anruf wird als vollständige Spur erfasst und mit über 30 KI-Sprachmetriken bewertet. Das Audio zählt als eine davon. Das ist wichtig, denn eine reine Transkriptansicht kann Ihnen nicht sagen, ob Ihr Agent zögerlich klang, den Anrufer über-sprach oder mitten im Satz abbrach.

Vor- und Nachteile

Vorteile

  • Testet echte Telefonie und echtes Audio über SIP, LiveKit und Chat, sodass die Ergebnisse tatsächliche Anrufbedingungen widerspiegeln und nicht nachgestellte Transkripte.
  • Von Grund auf vor dem Produktivstart: es ruft einen Testendpunkt an, den Sie wählen, und berührt nie den Live-Verkehr.
  • Personas und Szenarien stammen automatisch aus dem Kontext Ihres Agenten. Das senkt das manuelle Skripting, das nach Prompt-Änderungen veraltet.
  • Die Tool-Virtualisierung spielt Lesevorgänge nach und kapselt Schreibvorgänge, sodass Sie datenberührende Agenten sicher testen.
  • Der kostenlose Tarif mit 2.500 Guthaben pro Monat und ohne Kreditkarte macht das Ausprobieren günstig.

Nachteile

  • Nur auf dialogorientierte Agenten ausgerichtet, daher wenig nützlich, wenn Ihr Produkt keine Sprach- oder Chat-Oberfläche hat.
  • Über Guthaben abgerechnet: Sprachläufe kosten 25 Guthaben pro Minute und Textgespräche je 10, sodass schwere Lasttests einen Tarif schnell leeren.
  • Große Lastläufe brauchen vorab Abstimmung mit dem Team, um Telefonleitungen bereitzustellen, was wirklich spontane Stresstests ausschließt.

Häufige Fragen

Es testet Ihre KI-Sprach- und Chat-Agenten vor dem Launch, indem es synthetische Nutzer über echte SIP-Anrufe, LiveKit-Audio und Chat auf sie schickt. Sie erhalten erfasste Spuren und Werte über mehr als 30 KI-Sprachmetriken, sodass Sie Fehler in der Generalprobe beheben statt danach, wenn Kunden darauf stoßen.

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