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TEN 框架：轻松实现与 AI 实时语音对话

发布日期：2025-11-08 11:57:20 浏览次数： 1521

作者：赋范大模型技术圈

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在实时语音与多模态交互的应用场景中，用户更在意“说了就有回应”的体验：端到端延时低、可自然打断、可持续对话、避免他人声音干扰。

本篇文章带你了解 TEN 框架的基本概念、功能特性、应用场景及架构总览。并通过一个简单的示例，展示通过 TEN 框架实现一个可以满足用户需求的实时语音助手。

框架简介

TEN 是面向实时多模态对话与语音智能体的开源框架，其目标明确：帮助开发者快速构建支持语音、视频、图像、文本的智能体，并无缝接入大语言模型（LLM）。

框架以插件化、跨语言与可视化编排为核心，提供音频、视频、文本与工具的统一管道，可在 Windows/macOS/Linux 及移动/嵌入式环境稳定运行，交付可复制的实时体验。

功能特性

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。

应用场景

包括但不限于：

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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架构总览

TEN 以 Agent 为核心，通过有向图（DCG）编排各模块的数据流与控制流。每个功能以插件/扩展的形式独立运行，严格的模块边界使得替换或新增能力无需触动其他模块。控制平面与数据平面分离：控制面负责状态与指令，数据面直接承载音视频与流式文本，确保实时性与稳定性。

典型管线包含：

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。

低延时实现：

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。

可打断实现：

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。

插件化与可扩展能力：

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。

跨语言模块与多平台部署：

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。

快速上手

这里通过多用途实时语音助手示例，直观感受 TEN 框架的强大功能。

也可直接线上体验：https://agent.theten.ai

或在github codespace中运行（教程：https://theten.ai/cn/docs/ten_agent/setup_development_env/setting_up_development_inside_codespace）

拉取仓库

git clone https://github.com/TEN-framework/ten-framework.git
cd ten-framework

cd ai_agents
cp ./.env.example ./.env

在 .env 文件中配置必要的 API Keys

Deepgram 控制台获取 API Key：https://console.deepgram.com/project/

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

启动开发容器

docker compose up -d
docker exec -it ten_agent_dev bash

运行实时语音助手示例

cd agents/examples/voice-assistant-realtime
task install
task run

即可在浏览器访问 http://localhost:3000 进行实时语音交互。

扩展

可参考开发文档，进行功能扩展及定制，如添加新的插件、修改模型配置、自定义Agent等。

更多示例：https://github.com/TEN-framework/ten-framework/tree/main/ai_agents/agents/examples

开发文档：https://theten.ai/cn/docs

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结语

TEN 将实时、可打断、可扩展与跨语言能力融合到一个统一的平台之上，让“能听、会说、可生长”的语音多模态智能体构建变得像搭积木一样简单。若你的应用目标是低延时的自然交互、业务敏捷迭代与跨生态技术协作，TEN 值得成为你的基础设施选型之一。

参考资料

实时语音助手部分：
https://agent.theten.ai/
https://theten.ai/docs
live2d 部分：
https://docs.live2d.com/zh-CHS/
https://nizimalive.com/en/
嵌入式部分：

https://github.com/TEN-framework/ten-framework/tree/main/ai_agents/esp32-client

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