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![[开源推荐] TEN Framework: 工业级开源实时多模态 AI Agent 构建框架
如果说 LangChain 是为了解决 LLM 文本逻辑的编排，那么 @TenFramework 就是为了解决“实时音/视频流 + AI”的复杂编排。它填补了从“简单的 Chatbot”到“像人一样听得见、看得着、说得出的实时助理”之间的巨大技术鸿沟。
TEN 解决了什么问题
在 TEN 出现之前，要开发一个具备“听（ASR）、想（LLM）、说（TTS）”甚至“看（Vision）”的实时语音助手，开发者需要面临极其痛苦的碎片化集成工作：
· “胶水代码”地狱：你需要自己写代码去粘合 Deepgram（听）、OpenAI（想）和 ElevenLabs（说），处理 WebSocket 断连、音频格式转换和缓冲。
· 延迟失控：各个环节的延迟叠加，很容易让对话变得“卡顿”，无法做到打断（Interruptible）和实时响应。
· 多语言混合难题：底层音视频处理往往需要 C++ 的高性能，而 AI 逻辑又依赖 Python 生态，跨语言调试非常困难。
TEN Framework 的解决方案：
它提供了一套标准化的 “总线”，让你可以像搭乐高一样，把不同的 AI 模型和能力模块扩展插上去，框架自动处理底层的数据流转和并发。
技术架构深度解析
TEN 的设计哲学是 模块化 和 图驱动。
1. TEN Graph（可视化编排）：
· TEN 的杀手级功能。它提供了一个可视化编辑器 (TEN Designer)，你可以通过拖拽的方式定义数据流向。
· 例如：麦克风音频 -> 降噪模块 -> ASR模块 -> LLM模块 -> TTS模块 -> 扬声器。你可以在界面上直接把“OpenAI”换成“Gemini”，或者插入一个“实时翻译”节点，无需重写底层代码。
2. 多语言混合运行时 (Polyglot Runtime)：
· 它允许不同语言写的扩展在同一个应用中协同工作。
· C++：用于处理高性能的音视频编解码、RTC 传输（如 Agora SD-RTN）。
· Python：用于处理 LLM 逻辑、工具调用等 AI 业务。
· Go：用于高并发的网络服务。
3. 端云协同 (Edge-Cloud Integration)：
· 它支持将部分轻量级模型（如唤醒词检测、VAD）运行在边缘设备（甚至 ESP32 这种单片机）上，而将复杂推理放在云端，实现成本和延迟的最优解。
开源项目](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fmedia%2FG75CKeoaQAIkePu.jpg&w=3840&q=75 "[开源推荐] TEN Framework: 工业级开源实时多模态 AI Agent 构建框架
如果说 LangChain 是为了解决 LLM 文本逻辑的编排，那么 @TenFramework 就是为了解决“实时音/视频流 + AI”的复杂编排。它填补了从“简单的 Chatbot”到“像人一样听得见、看得着、说得出的实时助理”之间的巨大技术鸿沟。
TEN 解决了什么问题
在 TEN 出现之前，要开发一个具备“听（ASR）、想（LLM）、说（TTS）”甚至“看（Vision）”的实时语音助手，开发者需要面临极其痛苦的碎片化集成工作：
· “胶水代码”地狱：你需要自己写代码去粘合 Deepgram（听）、OpenAI（想）和 ElevenLabs（说），处理 WebSocket 断连、音频格式转换和缓冲。
· 延迟失控：各个环节的延迟叠加，很容易让对话变得“卡顿”，无法做到打断（Interruptible）和实时响应。
· 多语言混合难题：底层音视频处理往往需要 C++ 的高性能，而 AI 逻辑又依赖 Python 生态，跨语言调试非常困难。
TEN Framework 的解决方案：
它提供了一套标准化的 “总线”，让你可以像搭乐高一样，把不同的 AI 模型和能力模块扩展插上去，框架自动处理底层的数据流转和并发。
技术架构深度解析
TEN 的设计哲学是 模块化 和 图驱动。
1. TEN Graph（可视化编排）：
· TEN 的杀手级功能。它提供了一个可视化编辑器 (TEN Designer)，你可以通过拖拽的方式定义数据流向。
· 例如：麦克风音频 -> 降噪模块 -> ASR模块 -> LLM模块 -> TTS模块 -> 扬声器。你可以在界面上直接把“OpenAI”换成“Gemini”，或者插入一个“实时翻译”节点，无需重写底层代码。
2. 多语言混合运行时 (Polyglot Runtime)：
· 它允许不同语言写的扩展在同一个应用中协同工作。
· C++：用于处理高性能的音视频编解码、RTC 传输（如 Agora SD-RTN）。
· Python：用于处理 LLM 逻辑、工具调用等 AI 业务。
· Go：用于高并发的网络服务。
3. 端云协同 (Edge-Cloud Integration)：
· 它支持将部分轻量级模型（如唤醒词检测、VAD）运行在边缘设备（甚至 ESP32 这种单片机）上，而将复杂推理放在云端，实现成本和延迟的最优解。
开源项目")
[开源推荐] TEN Framework: 工业级开源实时多模态 AI Agent 构建框架 如果说 LangChain 是为了解决 LLM 文本逻辑的编排，那么 @TenFramework 就是为了解决“实时音/视频流 + AI”的复杂编排。它填补了从“简单的 Chatbot”到“像人一样听得见、看得着、说得出的实时助理”之间的巨大技术鸿沟。 TEN 解决了什么问题 在 TEN 出现之前，要开发一个具备“听（ASR）、想（LLM）、说（TTS）”甚至“看（Vision）”的实时语音助手，开发者需要面临极其痛苦的碎片化集成工作： · “胶水代码”地狱：你需要自己写代码去粘合 Deepgram（听）、OpenAI（想）和 ElevenLabs（说），处理 WebSocket 断连、音频格式转换和缓冲。 · 延迟失控：各个环节的延迟叠加，很容易让对话变得“卡顿”，无法做到打断（Interruptible）和实时响应。 · 多语言混合难题：底层音视频处理往往需要 C++ 的高性能，而 AI 逻辑又依赖 Python 生态，跨语言调试非常困难。 TEN Framework 的解决方案： 它提供了一套标准化的 “总线”，让你可以像搭乐高一样，把不同的 AI 模型和能力模块扩展插上去，框架自动处理底层的数据流转和并发。 技术架构深度解析 TEN 的设计哲学是 模块化 和 图驱动。 1. TEN Graph（可视化编排）： · TEN 的杀手级功能。它提供了一个可视化编辑器 (TEN Designer)，你可以通过拖拽的方式定义数据流向。 · 例如：麦克风音频 -> 降噪模块 -> ASR模块 -> LLM模块 -> TTS模块 -> 扬声器。你可以在界面上直接把“OpenAI”换成“Gemini”，或者插入一个“实时翻译”节点，无需重写底层代码。 2. 多语言混合运行时 (Polyglot Runtime)： · 它允许不同语言写的扩展在同一个应用中协同工作。 · C++：用于处理高性能的音视频编解码、RTC 传输（如 Agora SD-RTN）。 · Python：用于处理 LLM 逻辑、工具调用等 AI 业务。 · Go：用于高并发的网络服务。 3. 端云协同 (Edge-Cloud Integration)： · 它支持将部分轻量级模型（如唤醒词检测、VAD）运行在边缘设备（甚至 ESP32 这种单片机）上，而将复杂推理放在云端，实现成本和延迟的最优解。 开源项目
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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I'd say the cadence of the voice can be improved to be a bit more real, but it's definitely getting there
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这不（金融机构客户尽职调查和客户身份资料及交易记录保存管理办法）在2026年1月1日正式实施了嘛，单笔交易超5000元或等值1000美元，就得核实汇款人身份…… 正好总结一下这两天我从内地中行向香港中行汇款经验： - “跨境支付通”虽快，但仅支持人民币和港币，且占用个人便利化购汇额度。 - 美元需通过“跨境汇款”功能操作。若账户内无美元，需先完成购汇。（我在2022年到柜台兑换过一些美金现钞，当时才6.38) - 通过中行手机App向境外中行汇款，手续费与电讯费全免。 - 汇款前，务必在App内申请提升借记卡的单日跨境汇款限额，确保额度充足（借记卡-限额设置-账户提额申请） 到账时效参考： - 非工作时间汇出，次日到账，用时约17小时。 - 工作时间汇出，当日到账，用时约5小时
🧠在家居士 | 🥦素食者 | 🏃🏻马拉松爱好者 | 💰省钱小能手 | 搭🪜技术资深学者 | 👨💻科技宅 | 🆕更新狂 | 🆅 六边型战五渣
