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低延时:对话无卡顿感;流式管线 + 并行执行 + 零拷贝通道,端到端响应可达百毫秒级。 -
可打断:内置 VAD、轮次检测与 Interrupt 插件,用户可随时中止 TTS/生成并切换意图。 -
可扩展:模块化/热插拔架构,随时增减 STT、TTS、LLM、工具/RAG 等能力。 -
跨语言:模块可按性能与并发需求采用不同语言实现;框架提供统一的数据协议与接口契约,确保无缝协作。 -
跨平台与边云协同:覆盖桌面端、移动端与嵌入式;本地与云端灵活组合部署,支持弹性伸缩与水平扩展。
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语音助手与智能家居:自然对话、即时打断、低延时反馈。 -
同声传译与实时字幕:持续音频流与增量输出保证“听得见、看得快”。 -
虚拟形象 / VTuber(Live2D):通过 Live2D 模型 + 运动追踪,在直播等各种场景中投射你的虚拟形象。 -
嵌入式/边缘场景(例如机器人):部分功能下沉本地设备,云端负责复杂推理与协同调度。
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RTC(实时通信):负责音视频数据的采集、传输与回放,采用令牌鉴权与加密传输。 -
STT(语音转文字):将用户语音流实时转录为文本。 -
LLM/工具/RAG:根据上下文与知识检索生成响应或执行工具调用。 -
TTS(文字转语音):将文本响应转为自然语音,支持多语种与风格。 -
VAD/Turn-Taking/Interrupt:对话节律与打断识别,驱动“能听、会停、立即应”的体验。
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流式与增量处理:用户开口即识别、边识别边生成;无需等整句完成再响应。 -
并行执行:多线程/多进程解耦 STT、LLM、TTS、RTC 等关键路径,避免单点阻塞。 -
零拷贝与内存通道:关键数据在同进程间直接传递,减少序列化与内存拷贝开销。 -
优化关键链路:语音输入→转录→LLM 增量生成→TTS 合成流水线并行推进。 -
稳定的 RTC 网络:跨地域低抖动传输,令牌鉴权保障安全,端到端时延更可控。 -
并发管线:单进程多 Agent、跨进程/容器部署,弹性扩容应对高并发场景。
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VAD(语音活动检测):实时判定说话起止,减少空白等待与误触发。 -
Turn-Taking(轮次检测):识别插话/换手时机,让对话更符合人类节律。 -
Interrupt 插件:用户开口时立即打断当前 TTS 或回复生成,切换到新意图或话题。 -
TTS 即时中止:正在播报的语音可被安全停止,保障响应的“即时与相关”。 -
对话状态管理:在打断与重入场景中保持上下文一致,避免状态紊乱与重复回复。
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独立扩展:STT、TTS、LLM、工具、日志/监控、计算机视觉等都以插件提供。 -
热插拔/热替换:不中断服务即可升级或替换模块(如将云端 STT 替换为本地模型)。 -
统一接口与数据约定:跨语言模块使用一致的数据类型与接口契约,降低集成复杂度。 -
多模态协同:音频、视频、图像与传感数据并行处理,一对多/多对多拓扑灵活编排。 -
可视化 Graph Designer:拖拽式连线搭建管线,降低复杂系统的上手难度。
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跨语言:模块可按性能与并发需求采用不同语言实现;框架提供统一的数据协议,确保无缝协作。例如:用 C/C++ 实现高性能音频处理,用 Python 实现 AI 服务,用 Golang 编排高并发业务。 -
跨平台:Windows、macOS、Linux、移动端及嵌入式设备(如 ESP32)均可落地。 -
边云协同:将隐私相关的采集/初步识别放在本地,将复杂推理放在云端;两侧通过 TEN 管线无缝衔接。
git clone https://github.com/TEN-framework/ten-framework.git
cd ten-framework
cd ai_agents
cp ./.env.example ./.env

ElevenLabs 控制台获取 API Key:https://elevenlabs.io/app/developers/api-keys

Agora 控制台获取 App ID 和 App Certificate:https://console.agora.io/project-management

AGORA_APP_ID=
AGORA_APP_CERTIFICATE=
# 如果你运行的是默认语音助手示例
# Deepgram(语音转写必需)
DEEPGRAM_API_KEY=your_deepgram_api_key_here
# OpenAI(语言模型必需)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o
# ElevenLabs(文本转语音必需)
ELEVENLABS_TTS_KEY=your_elevenlabs_api_key_here
docker compose up -d
docker exec -it ten_agent_dev bash
cd agents/examples/voice-assistant-realtime
task install
task run


