ten-framework

像搭积木一样组装实时语音AI助手

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 开发框架 🍴 复刻 1373 🐛 待处理 256 👀 关注 67
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 11219
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源框架免费,官网提供云服务入口,定价信息待确认

项目预览

ten-framework 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队TEN-framework
定价模式🏷️基础免费,高级付费
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✅ 目前可打开
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★ 11219
上线时间2024-06-19 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积124.9 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-12
浏览次数3

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 11219

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

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. 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. 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. 3构建示例镜像

    把 <example-name> 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/<example-name>/Dockerfile -t example-app .
  4. 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. 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 <example-name> 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/<example>/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 <example-name> 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

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