端對端測試智慧體（API）

透過 ThunderPhone API 執行單次模擬、平行場景批次與發行閘門測試套件，讓智慧體退化問題在客戶聽見之前就被捕捉。

反覆改善人工智慧語音智慧體，意味著反覆調整其提示、工具，以及處理邊界情況的方式。模擬 API 會使用你提供的情境提示，對智慧體執行真實通話。以智慧體為目標會建立機器人對機器人的執行；以電話號碼為目標則會建立 SIP 迴路執行。每次執行都會產生包含逐字稿、評分與計費的真實通話紀錄，因此你能確切了解智慧體的行為與成本。

適用於：

每次編輯提示後，在部署前執行冒煙測試
串接至 CI 的迴歸測試套件（掛接 test-call.completed webhook → 若分數下降則使建置失敗）
壓力測試並行數限制

單次執行：單一測試

curl -X POST https://api.thunderphone.com/v1/simulations \
  -H "Authorization: Bearer sk_live_YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "target_type":     "agent",
    "target_id":       12,
    "direction":       "outbound",
    "scenario_prompt": "You are a polite caller asking about refund policy for order 12345.",
    "consent_to_charge": true
  }'

欄位：

欄位	類型	必填	說明
`target_type`	字串	是	`agent` 或 `phone_number`
`target_id`	整數	是	智慧體 ID（或電話號碼 ID）
`direction`	字串	否	`outbound`（預設；測試來電者撥打）或 `inbound`（測試來電者接聽）
`scenario_prompt`	字串	否	決定測試機器人要說的內容
`language` / `primary_language`	字串	否	測試來電者使用的語言；不支援的代碼會遭拒絕
`simulator_product`	字串	否	`testing`（預設），或使用 `spark` 以模擬更像真人的來電者，例如暖轉接諮詢測試
`consent_to_charge`	布林值	是	必須為 `true`。費用估算會計入所選智慧體和模擬來電者，以及任何電話線路
`target_number`	字串	否	遠端一側的 E.164 覆寫值；否則使用平台測試號碼

mode 為唯讀，並由 target_type 衍生：agent 會產生 mode="bot"，而 phone_number 會產生 mode="sip"。

回應為 status="queued" 的模擬執行物件。輪詢直到 status 變為 completed 或 failed；設定 call_id 後，透過 GET /v1/calls/{call_id}/transcript 載入逐字稿。

批次：平行情境

同時執行 N 個情境——適合讓迴歸測試套件平行測試每個已知的邊界情況：

curl -X POST https://api.thunderphone.com/v1/simulations/batches \
  -H "Authorization: Bearer sk_live_YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "target_type":     "agent",
    "target_id":       12,
    "direction":       "outbound",
    "run_count":       5,
    "stagger_seconds": 2,
    "scenario_prompts": [
      "Ask about refund policy.",
      "Ask for hours of operation.",
      "Complain about a delayed shipment.",
      "Ask to speak with a human.",
      "Ask an unrelated trivia question."
    ],
    "consent_to_charge": true
  }'

回應包含子執行 ID 的 run_ids 清單。取得批次狀態：

curl https://api.thunderphone.com/v1/simulations/batches/{batch_id} \
  -H "Authorization: Bearer sk_live_YOUR_API_KEY"

run_count 上限為 20；stagger_seconds 會間隔啟動時間，以避免對智慧體造成過大負載（0–60 秒）。

將其串接至 CI

在模擬頁面（/dashboard/simulations）建立發行閘門套件——選擇智慧體、手動新增情境，或點選 使用 AI 產生情境，根據智慧體的提示詞草擬情境（可選擇額外進行邊緣案例檢查），再將它們分組為套件。套件會固定其情境與智慧體，以及最低通過率和可選的零關鍵失敗規則。通過的執行結果會成為已接受的基準；後續從通過→失敗的變化會回傳為迴歸問題。

在 CI 中使用組織 API 金鑰。此指令碼會觸發套件、輪詢直到評分與比較完成，並在判定結果不是 pass 時以非零狀態碼結束：

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
 
: "${THUNDERPHONE_API_KEY:?Set THUNDERPHONE_API_KEY}"
: "${THUNDERPHONE_ORG_ID:?Set THUNDERPHONE_ORG_ID}"
: "${THUNDERPHONE_SUITE_ID:?Set THUNDERPHONE_SUITE_ID}"
 
base="https://api.thunderphone.com/v1/orgs/${THUNDERPHONE_ORG_ID}/suites/${THUNDERPHONE_SUITE_ID}"
auth="Authorization: Bearer ${THUNDERPHONE_API_KEY}"
 
run_id="$(curl --fail --silent --show-error -X POST "${base}/run" \
  -H "$auth" -H "Content-Type: application/json" -d '{}' | jq -r '.id')"
 
deadline=$((SECONDS + 1800))
while (( SECONDS < deadline )); do
  result="$(curl --fail --silent --show-error \
    "${base}/runs/${run_id}" -H "$auth")"
  status="$(jq -r '.status' <<<"$result")"
  if [[ "$status" == "completed" ]]; then
    jq . <<<"$result"
    [[ "$(jq -r '.verdict' <<<"$result")" == "pass" ]]
    exit
  fi
  sleep 10
done
 
echo "ThunderPhone suite timed out" >&2
exit 1

POST /v1/orgs/{org_id}/suites/{suite_id}/run 會以執行 ID 回傳 202。 GET /v1/orgs/{org_id}/suites/{suite_id}/runs/{run_id} 會回傳 status、verdict、pass_rate、critical_failure_count，以及基準的 regressions 清單。兩個端點都會將 URL 中的組織綁定至 API 金鑰所屬的組織。

AI 評分

自動為每次測試執行評分，以長期追蹤品質。

問題報告

標記特定測試以供人工審查。

test-call.completed Webhook

將結果串流至你的 CI / Slack / PagerDuty。

端對端測試智慧體（API）

單次執行：單一測試

批次：平行情境

將其串接至 CI

模式

每個提示詞的迴歸測試語料庫

每次發行的冒煙測試

延遲效能評測

後續步驟