Jak dodać Claude do umiejętności Alexa?

CometAPI
AnnaDec 29, 2025
Jak dodać Claude do umiejętności Alexa?

Asystenci głosowi są coraz częściej zasilani przez duże modele językowe. Jeśli chcesz włączyć interfejs API Claude firmy Anthropic do umiejętności Alexa, którą utrzymujesz lub tworzysz, ten przewodnik przeprowadzi cię przez praktyczną architekturę, konkretne wzorce kodu oraz kwestie operacyjne, których będziesz potrzebować — od szybkiego proof-of-concept po produkcyjną umiejętność.

CometAPI to brama agregująca interfejsy API, która udostępnia zunifikowany, zgodny z OpenAI interfejs dla setek dużych modeli językowych (LLM), w tym rodziny Claude firmy Anthropic (Sonnet, Opus i powiązane warianty). Zamiast wywoływać bezpośrednio API Anthropic, klienci mogą wywoływać endpointy CometAPI i wybierać model Claude po nazwie; CometAPI zajmuje się trasowaniem modeli, agregacją rozliczeń oraz — w wielu przypadkach — uproszczonym uwierzytelnianiem i interfejsem parametrów.

Z perspektywy umiejętności Alexa dodanie modelu Claude przez CometAPI daje trzy praktyczne korzyści: (1) szybki dostęp do najnowszych wydań Claude (warianty Sonnet / Opus) bez konieczności przepisywania kodu klienta przy zmianie nazw modeli; (2) spójny, „openai‑style” interfejs REST, który jest już wspierany przez wiele SDK; oraz (3) scentralizowaną analitykę użycia, limitowanie i plany cenowe, którymi często łatwiej zarządzać niż wieloma bezpośrednimi umowami z dostawcami.

Czym jest Claude i dlaczego warto dodać go do umiejętności Alexa?

Claude to rodzina dużych modeli językowych i konwersacyjnych API (Messages API) firmy Anthropic, które programiści mogą wywoływać ze swoich aplikacji. Modele Claude (niedawno zaktualizowane w seriach Opus/Sonnet/Haiku, Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, Claude Haiku 4.5) zapewniają wysokiej jakości generowanie języka naturalnego, wnioskowanie i wyspecjalizowane możliwości agenta. Integracja Claude z umiejętnością Alexa pozwala zastąpić lub uzupełnić odpowiedzi oparte na regułach „mózgiem” konwersacyjnym sterowanym przez LLM, który potrafi podsumowywać, rozumować, personalizować lub działać jako „agent” do złożonych zadań.

Jakie elementy ze sobą rozmawiają?

Na wysokim poziomie wzorzec integracji jest prosty: urządzenie Alexa (Echo) wysyła wejście głosowe do backendu umiejętności Alexa (twojej umiejętności). Twój backend — zwykle funkcja AWS Lambda lub usługa HTTPS — przekształca intencję użytkownika w tekstowy prompt i wywołuje API Claude. Odpowiedź Claude jest następnie zamieniana na mowę (SSML) i zwracana do Alexa do odtworzenia. Opcjonalnie możesz użyć streamingu, odpowiedzi progresywnych lub wzorców Agent/Tool, aby zwiększyć responsywność i możliwości.

Dlaczego wybrać Claude?

Claude udostępnia nowoczesny Messages API (REST + SDK) i wspiera strumieniowe odpowiedzi (SSE), obsługę narzędzi/Agent (Agent Skills & Model Context Protocol) oraz warstwowe modele o zróżnicowanych profilach koszt/wydajność — dzięki czemu świetnie nadaje się do złożonych, konwersacyjnych lub „agentycznych” doświadczeń głosowych. Wybierz Claude, jeśli potrzebujesz modelu z naciskiem na bezpieczeństwo, z narzędziami do łączenia z danymi zewnętrznymi i ze strumieniowaniem dla niższego postrzeganego opóźnienia.

Jak zaprojektować architekturę umiejętności Alexa korzystającej z Claude w CometAPI?

Jakie architektury wysokiego poziomu są sensowne?

Istnieją dwa produkcyjne wzorce, które warto rozważyć:

1. Bezpośrednio Lambda → CometAPI
Umiejętność Alexa (zwykle wspierana przez funkcję AWS Lambda) synchronicznie wywołuje endpoint REST CometAPI dla każdej tury użytkownika. Lambda konstruuje payload chat completion/messages, przekazuje go do CometAPI i zwraca tekst modelu do Alexa dla TTS/SSML. Ten wzorzec jest prosty i dobrze sprawdza się przy małym i średnim ruchu oraz w proof‑of‑conceptach. Minimalizuje liczbę komponentów i tym samym miejsca potencjalnych awarii, ale umieszcza logikę limitów i retry w Lambdzie.

2. Umiejętność → serwis backendowy → CometAPI (zalecane do produkcji)
Umiejętność Alexa przekazuje żądania do dedykowanego mikrousługi backendowej (hostowanej na Fargate/ECS, EKS lub autoskalującej flocie EC2). Ten serwis odpowiada za:

  • stan rozmowy, okna kontekstu i podsumowywanie;
  • rozliczanie tokenów/kosztów i cache’owanie;
  • ponowne próby, backoff i „circuit‑breaking”;
  • filtrowanie bezpieczeństwa wejścia/wyjścia i redakcję PII;
  • streamowanie/częściowe odpowiedzi (jeśli wspierane) i progresywne aktualizacje dla Alexa.

Ten wzorzec centralizuje zagadnienia przekrojowe i umożliwia logikę trasowania modeli (np. wybór Claude Opus do złożonego wnioskowania, Sonnet do krótkich odpowiedzi). To zalecane podejście dla zespołów, które oczekują wzrostu, wymogów regulacyjnych lub złożonej telemetrii.

Jak cykl głosowy Alexa mapuje się na wywołanie Claude przez CometAPI?

  1. Użytkownik mówi → urządzenie Alexa wykonuje ASR i wysyła IntentRequest do twojej umiejętności (Lambda lub webhook).
  2. Twoja umiejętność wyciąga tekst i kontekst sesji (locale, możliwości urządzenia, zgody użytkownika).
  3. Twój kod przygotowuje prompt (instrukcja systemowa + tury rozmowy + wypowiedź użytkownika). Dla głosu preferuj krótką instrukcję systemową ograniczającą rozwlekłość.
  4. Twój serwis wywołuje CometAPI — albo zgodny z OpenAI endpoint chat/completions, albo specyficzny dla CometAPI endpoint messages — wybierając docelowy model Claude. Backend odbiera odpowiedź tekstową lub ustrukturyzowaną.
  5. Twoja umiejętność konwertuje tekst do SSML / kart i zwraca odpowiedź Alexa. Dla dłuższych odpowiedzi zapewnij krótkie streszczenie mówione i prześlij pełny tekst do aplikacji towarzyszącej Alexa jako kartę.
  6. Monitoring i rozliczanie kosztów: skoreluj identyfikator żądania Alexa z identyfikatorami żądań CometAPI oraz metrykami użycia tokenów modelu, aby zapewnić obserwowalność.

Jakie są konkretne kroki wdrożenia Claude w umiejętności Alexa (end‑to‑end)?

Poniżej znajduje się praktyczny przewodnik krok po kroku oraz przykładowy handler Lambda w Node.js, aby rozpocząć.

Krok 1 — Utwórz umiejętność Alexa i model interakcji

  1. W Alexa Developer Console: utwórz umiejętność typu Custom.

  2. Zdefiniuj

    Intents

    (np.

    OpenChatIntent

    ,

    FollowUpIntent

    ,

    StopIntent

    ) oraz przykładowe wypowiedzi. Na przykład:

    • wypowiedzi dla OpenChatIntent: „rozpocznij czat”, „zapytaj Claude”, „czatuj z AI”.

  3. Ustaw Endpoint na swój ARN funkcji AWS Lambda (lub endpoint HTTPS). Zapisz i zbuduj model. Pełne wskazówki znajdziesz w dokumentacji i interfejsach REST Alexa.

Krok 2 — Zaimplementuj backend Lambdy

Przepływ wysokiego poziomu w Lambdzie:

  1. Odbierz żądanie Alexa (JSON).
  2. Wyodrębnij wypowiedź użytkownika i dane sesji.
  3. Opcjonalnie wyślij do Alexa odpowiedź progresywną (aby użytkownik usłyszał „Myślę…”) podczas wywołania Claude.
  4. Wywołaj Claude (przez Anthropic REST API lub Bedrock). Użyj streamingu, jeśli chcesz częściowych odpowiedzi.
  5. Przekonwertuj odpowiedź Claude do formatu wyjściowego Alexa (zalecane SSML).
  6. Zwróć obiekt odpowiedzi alexa.

Poniżej zwięzły przykład Node.js (dla czytelności pokazujemy jedno podejście — bezpośrednie wywołanie Claude REST; w produkcji przenieś sekrety do Secrets Manager i dodaj obsługę błędów/cache). Używa składni w stylu node-fetch (dostępnej w środowiskach Node 18+) i interfejsu Claude w CometAPI.

// index.js (AWS Lambda - Node 18+)
import { Handler } from 'aws-lambda';
import fetch from 'node-fetch'; // or global fetch in Node 18+

const CLAUDE_API_URL = process.env.CLAUDE_API_URL || 'https://api.cometapi.com/v1/messages'; // example
const CLAUDE_API_KEY = process.env.CLAUDE_API_KEY; // store in Secrets Manager or Lambda env vars

export const handler = async (event) => {
  // 1. Parse Alexa request
  const alexaRequest = JSON.parse(event.body || JSON.stringify(event));
  const intentName = alexaRequest.request?.intent?.name;
  const userUtterance = alexaRequest.request?.intent?.slots?.userQuery?.value || alexaRequest.request?.intent?.slots?.query?.value;

  // 2. Optional: send progressive response to Alexa (so user gets immediate feedback)
  // (Implementation omitted for brevity; use Alexa Progressive Response API with directive endpoint)

  // 3. Build Claude payload
  const claudePayload = {
    model: "claude-4-opus", // choose model appropriate to your subscription
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant for an Alexa skill. Keep responses brief and spoken-friendly." },
      { role: "user", content: userUtterance }
    ],
    max_tokens_to_sample: 800
  };

  // 4. Call Claude (simple non-streaming call example)
  const resp = await fetch(CLAUDE_API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'x-api-key': CLAUDE_API_KEY
    },
    body: JSON.stringify(claudePayload),
    timeout: 20000 // be mindful of latency; Alexa has timeouts
  });

  if (!resp.ok) {
    console.error('Claude API error', await resp.text());
    return buildAlexaResponse("Sorry, I'm having trouble reaching the assistant right now. Please try again later.");
  }

  const claudeJson = await resp.json();
  // The JSON structure depends on the API or Bedrock wrapper you're using
  const assistantText = claudeJson?.completion || claudeJson?.output?.[0]?.content || extractTextFromClaude(claudeJson);

  // 5. Convert to SSML (shorten if needed)
  const ssml = `<speak>${sanitizeForSSML(assistantText)}</speak>`;

  // 6. Return Alexa response
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: {
          type: "SSML",
          ssml
        },
        shouldEndSession: false
      }
    })
  };
};

function buildAlexaResponse(text) {
  return {
    statusCode: 200,
    body: JSON.stringify({
      version: "1.0",
      response: {
        outputSpeech: { type: "PlainText", text },
        shouldEndSession: true
      }
    })
  };
}

function sanitizeForSSML(text) {
  return text.replace(/&/g, '&amp;').replace(/</g, '&lt;').replace(/>/g, '&gt;');
}

function extractTextFromClaude(json) {
  // implement mapping from Claude API response to string
  if (json?.output && Array.isArray(json.output)) {
    return json.output.map(o => o.content).join("\n");
  }
  return (json?.completion || '') + '';
}

Uwaga: rzeczywiste pola i nazwy endpointów w API Claude mogą się różnić (dokumentacja Anthropic opisuje messages API i tryby streamingu). Zawsze sprawdzaj najnowszą dokumentację Claude, aby poznać dokładne pola payloadu i wsparcie streamingu.

Krok 3 — (Opcjonalnie, ale zalecane) Użyj streamingu, aby przyspieszyć postrzeganą odpowiedź

  • Dlaczego streaming? Streaming pozwala Alexa rozpocząć odtwarzanie częściowej odpowiedzi, gdy model wciąż generuje wynik. Zmniejsza to postrzegane opóźnienie i poprawia wrażenia konwersacyjne. Claude wspiera strumieniowe odpowiedzi (SSE lub websocket) i „fine‑grained tool streaming” dla złożonych operacji. Implementacja streamingu wymaga asynchronicznego kanału: Alexa Progressive Response + strumieniowanie kawałków do klienta lub przekaźnik SSE do twojej Lambdy, a jeszcze lepiej — pośredniczący serwis, który potrafi wypychać fragmenty do urządzenia.
  • Zastrzeżenie: platforma Alexa nakłada własne ograniczenia czasowe i reguły dyrektyw. Typowy wzorzec to wysłanie dyrektywy Progressive Response wcześnie, a następnie po zakończeniu generowania dostarczenie finalnej mowy. Natychmiastowe natywne strumieniowanie do urządzenia Alexa jest ograniczone modelem dyrektyw Alexa, więc symuluj streaming, często wysyłając odpowiedzi progresywne, a następnie ostateczną odpowiedź.

Krok 4 — Mapuj wyjście Claude na UX głosowy Alexa

  • Utrzymuj odpowiedzi krótkie i przyjazne w mowie: Claude może tworzyć dłuższe teksty — przetwórz lub skróć je, aby uniknąć długich mówionych akapitów. Używaj tagów SSML (pauzy, akcenty), aby poprawić prozodię.
  • Obsłuż kontekst wielotur: zachowuj krótkie okna kontekstu (ID użytkownika/historia rozmowy), ale unikaj przechowywania każdej wypowiedzi po stronie serwera, jeśli nie jest to konieczne. Użyj atrybutów sesji lub krótkoterminowej pamięci (DynamoDB z TTL) do obsługi dopytań.
  • Błędy i ścieżki awaryjne: jeśli Claude zawiedzie lub zwróci niebezpieczne treści, miej bezpieczny komunikat rezerwowy („Nie mogę w tym pomóc”) oraz ścieżkę raportowania/logowania do analizy.

Jak zabezpieczyć poświadczenia i chronić dane użytkowników?

Gdzie przechowywać klucze i sekrety API?

  • AWS Secrets Manager to zalecone produkcyjne miejsce na klucz CometAPI i inne poświadczenia stron trzecich. Przyznaj twojej Lambdzie lub serwisowi backendowemu rolę IAM z wąską polityką zezwalającą wyłącznie na odczyt wymaganego sekretu. Rotuj klucze zgodnie z harmonogramem i używaj automatycznej rotacji, jeśli jest wspierana.
  • Nie osadzaj kluczy w kodzie źródłowym ani w publicznych repozytoriach. Jeśli używasz zmiennych środowiskowych do szybkich prototypów, upewnij się, że zarządzanie sekretami w CI/CD podmienia wartości w potokach budowy.

Jak unikać wysyłania PII i wrażliwych danych głosowych?

  • Redaguj lub anonimizuj wszelkie dane osobowe (PII) przed wysłaniem tekstu do CometAPI. Usuń imiona, adresy, numery kont i wszelkie dane, których nie chcesz ujawniać.
  • Proś o zgodę, gdy umiejętność musi przetwarzać wrażliwe dane osobowe lub przy korzystaniu z funkcji profilu osobistego (zgodnie z polityką Alexa).
  • Retencja i logi: taguj logi i ślady tak, by procesy audytowe mogły usuwać dane wejściowe modelu na żądanie; wdrażaj okna retencji zgodne z twoją polityką prywatności.

Jak zarządzać opóźnieniami i doświadczeniem użytkownika Alexa?

Dlaczego odpowiedzi progresywne i limity czasu mają znaczenie?

Alexa oczekuje odpowiedzi z twojej umiejętności w ciągu około 8 sekund dla większości interfejsów; jeśli twój backend (i wywołanie modelu) przekroczy to okno, musisz użyć Progressive Response API, aby utrzymać zaangażowanie użytkownika. Odpowiedzi progresywne informują użytkownika, że umiejętność pracuje (np. „chwileczkę, pobieram odpowiedź”), co znacząco poprawia postrzeganie opóźnień w interakcjach głosowych. Wyślij odpowiedź progresywną natychmiast po odebraniu intencji i przed długim wywołaniem LLM.

Czy można streamować wyjście modelu do Alexa?

CometAPI i niektóre warianty Claude wspierają prymitywy strumieniowania (tokenowe lub zdarzeniowe). Jednak urządzenia Alexa nie przyjmują ciągłego streamingu tokenów tak jak interfejsy webowe. Praktyczne podejście to:

  • Używaj odpowiedzi progresywnych, aby publikować krótkie komunikaty pośrednie podczas generowania pełnej odpowiedzi.
  • Jeśli backend otrzymuje strumieniowo tokeny z modelu, buforuj i udostępniaj tylko pełne zdania lub akapity w regularnych odstępach (np. co 800–1200 ms) jako odpowiedzi progresywne, a na końcu dostarcz skonsolidowany TTS. To unika fragmentarycznej, „robotycznej” mowy i szanuje model odpowiedzi Alexa.

Projektuj prompty przyjazne mowie

Ogranicz rozwlekłość na poziomie promptu. Użyj instrukcji systemowej w stylu:

„Jesteś zwięzłym asystentem głosowym Alexa. Podawaj odpowiedź mówioną do maksymalnie 30 słów oraz kartę z dłuższym podsumowaniem do aplikacji Alexa.”

Dla wyjścia ustrukturyzowanego poproś model o zwrot JSON z polami speech i card. Przetwórz te wyniki po stronie serwera i zmapuj speech do SSML oraz card do karty w aplikacji Alexa. Zmniejsza to niejednoznaczność i poprawia jakość TTS.

Czy mogę streamować odpowiedzi Claude do Alexa, aby użytkownicy słyszeli tekst w trakcie generowania?

Czy Claude wspiera streaming i jak radzi sobie z nim Alexa?

Claude wspiera streaming przez Server‑Sent Events (SSE), gdy ustawisz stream:true w Messages API — pozwala to backendowi otrzymywać tokeny inkrementalnie. Jednak model odtwarzania urządzeń Alexa nie przyjmuje mowy token‑po‑tokenie bezpośrednio z backendu. Praktyczny wzorzec to:

  1. Użyj streamingu Claude w backendzie, aby zacząć otrzymywać odpowiedź w trakcie generowania.
  2. Gdy backend odbiera strumieniowe fragmenty, wysyłaj jedną lub więcej odpowiedzi progresywnych Alexa, aby użytkownik usłyszał „Pracuję nad tym” lub krótkie komunikaty pośrednie.
  3. Gdy backend ma użyteczny fragment (lub pełną odpowiedź), zsyntetyzuj go (SSML) i odpowiedz. Dla bardzo długich odpowiedzi rozważ podział na przyswajalne części (i odpowiednie użycie shouldEndSession).

Ważne ograniczenia: odpowiedzi progresywne są pomocne, ale nie wydłużają maksymalnego okna przetwarzania; Alexa nadal oczekuje ogólnej odpowiedzi w dozwolonym czasie. Streaming może skrócić czas oczekiwania backendu i poprawić UX, ale musisz projektować z uwzględnieniem modelu czasowego Alexa.

Rekomendowane praktyki inżynieryjne i UX

Projektowanie konwersacji

  • Utrzymuj mówione odpowiedzi krótkie — użytkownicy Alexa preferują zwięzłość.
  • Używaj SSML do kontroli tempa i pauz.
  • Jeśli model może zadawać pytania doprecyzowujące, zaprojektuj niewielki zestaw pytań uzupełniających, aby dialog brzmiał naturalnie.

Tryby awarii i limity czasu

  • Zapewnij łagodne ścieżki awaryjne, gdy Claude jest wolny/niedostępny.
  • Jeśli wywołanie LLM zawiedzie, użyj gotowej treści lub krótkich przeprosin i zaproponuj ponowną próbę później.
  • Śledź błędy i uwagi użytkowników, aby szybko iterować.

Testowanie

  • Testuj intencje w Alexa Test Simulator i z użyciem narzędzi Virtual Alexa.
  • Testuj wydajność backendu pod kątem oczekiwanej równoległości wywołań i długich sesji głosowych.

Jakich typowych pułapek unikać?

  1. Blokowanie okna czasowego Alexa — nie przekraczaj limitów czasowych Alexa; używaj odpowiedzi progresywnych i inteligentnego streamingu.
  2. Wyciekanie sekretów — nigdy nie loguj kluczy API ani nie osadzaj ich w kodzie klienta; używaj Secrets Manager.
  3. Nadmierne użycie tokenów — długie historie rozmów i rozwlekłe prompty zwiększają koszty; przycinaj i podsumowuj.
  4. Niezgodność z politykami — wysyłanie wrażliwych danych do zewnętrznych LLM bez jasnej zgody użytkownika lub sprawdzeń zgodności.

Praktyczne przykłady promptów i wskazówki inżynierii promptów dla głosu Alexa

Użyj krótkiej instrukcji systemowej dostosowanej do mowy

Przykład: „Jesteś uprzejmym, zwięzłym asystentem głosowym Alexa. Utrzymuj odpowiedzi mówione do ~30 słów; zaproponuj wysłanie dłuższego podsumowania do aplikacji Alexa.”

Kontroluj rozwlekłość i format pod SSML

Poproś Claude o zwrot wyjścia w niewielkiej liczbie zdań albo w JSON z polami speech i card. Następnie skonwertuj speech do SSML, a card do karty umiejętności w aplikacji Alexa. Przykładowy sufiks promptu: „Zwróć obiekt JSON z polami: 'speech' (krótkie, do TTS), 'card' (dłuższy tekst do aplikacji Alexa). Nie dołączaj żadnego dodatkowego tekstu.” Parsowanie ustrukturyzowanego wyjścia zmniejsza niejednoznaczność.

Zachęcaj do dopytań i sugestii

Zachęć Claude, aby kończył odpowiedzi pytaniem, gdy to stosowne: „Czy chcesz, żebym wysłał to podsumowanie do twojej aplikacji Alexa?” To pomaga utrzymać naturalny charakter interakcji głosowych i ułatwia odkrywalność funkcji.

Czy istnieją alternatywy no‑code lub low‑code?

Tak — platformy integracyjne, takie jak Zapier i AppyPie, oferują konektory łączące wyzwalacze Alexa z akcjami Claude, jeśli potrzebujesz szybkiej automatyzacji lub prototypu bez pisania kodu serwera. Te narzędzia są najlepsze do prostych przepływów, ale nie zapewnią tak niskich opóźnień ani kontroli bezpieczeństwa, jak własny backend.

W alternatywach low‑code, takich jak Zapier, CometAPI także może pomóc deweloperom.

Podsumowanie:

Integracja Claude z CometAPI w umiejętności Alexa to atrakcyjna droga do szybkiego dostępu do modeli klasy Anthropic w ramach pojedynczej, zgodnej z OpenAI integracji. Migracja techniczna jest prosta dla zespołów zaznajomionych już z API czatów/uzupełnień, a model agregacyjny CometAPI przyspiesza eksperymentowanie.

Programiści mogą uzyskać dostęp do Claude API przez CometAPI. Aby rozpocząć, poznaj możliwości modeli CometAPI w Playground i zapoznaj się z przewodnikiem po API po szczegółowe instrukcje. Przed dostępem upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Com[e](https://www.cometapi.com/?utm_source=agno uted)tAPI oferuje cenę znacznie niższą niż cena oficjalna, aby ułatwić integrację.

Gotowy do działania?→ Free trial of Claude APIs!

Czytaj więcej

500+ modeli w jednym API

Do 20% zniżki