TEN Agent 是一个由 TEN 驱动的开源实时多模态 AI 代理框架。它集成了 OpenAI Realtime API 和 RTC（实时通信）技术，旨在帮助开发者快速构建支持语音、文本和图像交互的 AI 应用。TEN Agent 依托 TEN 框架，具备可扩展性和模块化特性，为开发者提供了广阔的创作空间。
功能特点
- 多模态交互：支持语音、文本和图像的输入与输出，提供自然的人机沟通方式。
- 实时通信：内置 RTC 能力，支持低延迟的语音和视频交互，无需额外配置。
- 模块化设计：开发者可以像插件一样轻松添加新功能，如集成视觉识别和 RAG（检索增强生成）能力。
- 低延迟自然语言处理：与 OpenAI Realtime 集成，拥有低延迟、高质量的自然语言理解和生成能力。
- 多语言支持：支持多种语言和方言，交互更具包容性和可访问性。
- 丰富扩展功能：提供了如天气检查、网络搜索等现成的扩展，极大地增强了交互体验。
- 实时代理状态管理：让 AI 代理能够动态响应用户交互，提升用户体验。
优缺点
优点：
- 技术先进：集成了 OpenAI Realtime API 和 RTC 技术，性能卓越。
- 易于扩展：模块化设计让开发者可以轻松添加新功能。
- 多语言支持：满足全球用户的多样化需求。
- 实时通信：低延迟的语音和视频交互能力，提升用户体验。
- 丰富的扩展功能：提供了多种实用的扩展，方便开发者快速构建应用。
缺点：
- 可能需要技术背景：对于非技术用户来说，集成和使用 TEN Agent 可能需要一定的技术背景。
- 依赖外部服务：虽然 TEN Agent 提供了丰富的功能，但部分功能（如自然语言处理）依赖于外部服务（如 OpenAI），可能受到外部服务稳定性和费用的影响。
主要应用场景
- 智能客服：使用 TEN Agent 可以开发出实时客服聊天机器人，快速响应客户问题，提升服务效率。
- 教育领域：在 TEN Agent 中可以探索对话式人工智能在教育领域的应用，如智能辅导、互动学习等。
- 智能硬件：TEN Agent 展示了在硬件平台上实现实时通信的可能性，为智能硬件的交互升级提供了方案。
- 个人助理：可以构建个人生活助理，帮助用户管理日程、提醒事项等。
如何使用 TEN Agent
- 准备环境：确保您的开发环境已安装 Docker 和必要的编程语言（如 Python）。
- 获取代码：从 GitHub 仓库（https://github.com/TEN-framework/TEN-Agent）克隆 TEN Agent 的代码。
- 配置环境：创建
.env文件，并设置必要的配置参数，如 Agora App ID 和 App Certificate。 - 启动开发容器：使用 Docker Compose 启动开发容器。
- 构建和启动代理：在容器内构建代理，并启动 Web 服务器。
- 配置和测试：打开
localhost:3000配置您的代理，选择图形类型、模块和扩展，并进行测试和验证。
收费标准
TEN Agent 是一个开源项目，因此其本身是免费的。然而，在使用 TEN Agent 的过程中，您可能需要支付一些外部服务的费用，如 OpenAI 的自然语言处理费用、RTC 服务的费用等。这些费用的具体金额取决于您的使用量和所选服务的定价策略。建议您在使用前仔细阅读相关服务的条款和费用说明。
Voice Agent 开源框架 TEN
Voice Agent 开源框架 TEN 是一个实时对话式 Voice Agent 引擎，它可以帮助开发者快速搭建可音视频交互的 AI Agent。TEN 支持多种主流 STT（语音识别）、LLM（大语言模型）、TTS（文本转语音）厂商，如 Deepseek、OpenAI、Gemini 等。同时，TEN 还支持接入 Dify 与 Coze，只需配置 bot ID/API，就能让您的 bot 开口说话。
TEN 的优势在于其超低延迟、可打断的交互体验，以及插件丰富、灵活编排的特点。它内置了优化的实时通信能力，提供低延时、可打断的语音和视频交互。此外，TEN 还支持多语言、跨平台操作，方便开发者构建全球化的 AI 应用。
简而言之，TEN Agent 和 Voice Agent 开源框架 TEN 都是强大的工具，可以帮助开发者快速构建高质量的 AI 应用。无论您是从事智能客服、教育领域还是智能硬件的开发工作，TEN 都将是一个值得考虑的选择。
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