pipecat

环境要求

• 已安装 uv（README 要求先安装，用官方脚本一键安装）
• Python 环境由 uv 自动管理
• 访问 GitHub 以克隆仓库（仅源码开发/跑测试时需要）
• 使用 AI 服务商时需在 .env 中配置相应密钥

安装与启动步骤

1. 1安装 uv

   Pipecat 官方推荐用 uv 管理环境与依赖，本地和云端部署都需要先装好 uv。

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

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2. 2安装 Pipecat CLI

   CLI 随 pipecat-ai 一起发布，装好后可用它创建、监控并部署项目。

   uv tool install "pipecat-ai[cli]"

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3. 3快速初始化项目

   README 推荐的入门方式，会生成可直接运行的机器人骨架，并支持 AI 编码助手接手。

   pipecat init quickstart

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4. 4手动新建项目

   不想用 CLI 时可在新目录中初始化项目并加入 pipecat-ai 依赖，已有项目直接执行 uv add 即可。

   uv init my-pipecat-app
   cd my-pipecat-app
   uv add pipecat-ai

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5. 5配置环境变量

   从仓库里的 env.example 复制出 .env，再按需填入各 AI 服务的密钥等变量。

   cp env.example .env

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6. 6添加服务商依赖

   默认只含核心框架，需要某家 STT/LLM/TTS 服务时把 option 换成对应服务名安装其 extras。

   uv add "pipecat-ai[option,...]"

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7. 7源码开发与测试

   克隆仓库、同步开发与测试依赖，并安装 git pre-commit 钩子；随后即可运行测试。

   git clone https://github.com/pipecat-ai/pipecat.git
   cd pipecat
   uv sync --group dev --all-extras --no-extra gstreamer --no-extra local
   uv run pre-commit install

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关键配置

如何确认成功

在仓库根目录执行 uv run pytest，若全部用例通过即表示框架与依赖安装正常。

常见问题

注意事项

• 命令中的 option 是占位符，需替换为实际的服务商名称，例如写进 extras 列表。
• cp env.example .env 需在包含 env.example 的项目或克隆仓库目录中执行。
• 更多用法见官方文档 docs.pipecat.ai 与官网 pipecat.ai。