ten-framework

像搭积木一样组装实时语音AI助手

TEN Framework 是一个面向对话式语音 AI 智能体的开源开发框架，用 Python 编写，主打实时、多模态交互。它要解决的核心问题是：开发者想搭建能听、能说、能看、能实时响应的语音助手时，往往需要自己拼接语音识别、大模型、语音合成、视频理解、实时传输等多套组件，工程量大且延迟难控。TEN 把这些能力抽象成可编排的扩展与图结构，提供实时音视频管线、多模态数据处理和智能体运行环境，让开发者用配置和少量代码就能组装出低延迟的语音对话应用，并支持插件式接入不同模型与服务。它适合做实时语音客服、陪伴型助手、多模态交互终端等场景。

开源 freemium 开发框架

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GitHub 星标 ★ 11130

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 freemium

项目数据

分类开发框架

开发团队TEN-framework

所属国家

官网地址https://agent.theten.ai

GitHubhttps://github.com/TEN-framework/ten-framework

定价模式freemium

价格说明开源框架免费，官网提供云服务入口，定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型ai,multi-modal,real-time,video,voice

GitHub 星标★ 11130

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-06-19 00:00:00

最近更新2026-09-16 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-12

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使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

已安装 Docker 并能执行 docker 命令
已安装 git（用于获取项目代码）
准备好示例智能体的 .env 环境变量文件（含所需模型/服务密钥）
Docker 命令需在容器外部执行

安装与启动步骤

1获取项目代码

克隆 TEN Framework 仓库到本地，后续 Docker 构建在仓库的 ai_agents 目录下进行。
```
git clone https://github.com/TEN-framework/ten-framework.git
cd ten-framework
```
2进入 ai_agents 目录

Docker 构建和运行命令都要求在 ai_agents 目录下执行。
```
cd ai_agents
```
3构建示例镜像

把换成实际示例名，使用对应 Dockerfile 构建名为 example-app 的镜像。
```
docker build -f agents/examples//Dockerfile -t example-app .
```
4准备环境变量文件

在 ai_agents 目录下准备 .env 文件，填入示例所需的密钥等环境变量，运行时会通过 --env-file 读取。
5启动容器

映射 3000 端口并加载 .env 运行镜像，--rm 表示退出后自动删除容器。
```
docker run --rm -it --env-file .env -p 3000:3000 example-app
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.env`	是	存放示例智能体运行所需的环境变量，用于 --env-file 加载	`OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx`
`AGENT_SERVER_URL`	否	前端部署到 Vercel/Netlify 时指向后端服务的地址	`https://your-backend.example.com`
`NEXT_PUBLIC_*`	否	前端 UI 需要暴露给浏览器的变量，如 Agora 凭据	`NEXT_PUBLIC_AGORA_APP_ID=xxxxxxxx`

如何确认成功

docker run 后无报错退出，浏览器访问 http://localhost:3000 能看到智能体页面。

常见问题

Q：Docker 构建报错找不到 Dockerfile 怎么办？

A：确认当前目录是 ai_agents，且把替换为 agents/examples 下真实存在的示例目录名。

Q：可以从 TEN Manager 免 Docker 运行吗？

A：README 提到 TEN Manager 提供免 Docker 运行 transcriber 应用，但需参考官方 quick start guide，本文未含具体命令。

Q：前端想部署到 Vercel 或 Netlify 怎么做？

A：把项目根目录指向 ai_agents/agents/examples//frontend，执行 pnpm install 后 pnpm build，输出目录保持默认 .next。

Q：后端和前端分离部署时端口怎么设置？

A：后端用示例 Docker 镜像并对外暴露 8080 端口，前端通过 AGENT_SERVER_URL 指向该后端地址。

注意事项

所有 Docker 命令必须在任何 Docker 容器外部执行。
部署到 Vercel/Netlify 时需确保后端接受前端来源的请求（开放 CORS 或使用内置代理中间件）。
仓库为多示例结构，构建前请把替换成实际示例名。

核心亮点

原生支持实时音视频流与多模态数据，适合低延迟语音对话场景
采用扩展+图编排设计，模型、ASR、TTS 等组件可插拔替换
Python 技术栈，社区活跃、星标过万，上手与二次开发门槛较低

不足之处

实时多模态管线对部署环境和网络要求较高，调试链路偏复杂
生态与文档仍在快速演进，部分高级用法需读源码或社区示例

适用场景

搭建低延迟实时语音客服或语音助手
开发能看视频、听声音的多模态交互终端
快速验证和编排多种语音大模型组合

替代项目

LiveKit Agents、Pipecat

项目介绍

ten-framework 是一个开发框架领域的开源项目，官方简介：Open-source framework for conversational voice AI agents。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 11120 星标。

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