Этот open-source фреймворк для ИИ-голоса действительно работает (TEN Framework)
원제 · This Open-Source Voice AI Framework Actually Works (TEN Framework)
핵심 요약
TEN Framework предоставляет архитектуру графов расширений для создания естественных голосовых ИИ-агентов, способных эффективно обрабатывать хаотичные разговоры и перебивания, в отличие от простых линейных конвейеров.
하이라이트
TEN Framework представляет собой open-source среду для создания мультимодальных ИИ-агентов в реальном времени, использующую архитектуру графов вместо линейных цепочек.
Архитектура на основе графов позволяет независимым модулям (STT, LLM, TTS, память) работать параллельно, обеспечивая корректную обработку перебиваний пользователем.
Развертывание системы требует настройки ключей API для сторонних сервисов, таких как Agora, Deepgram, OpenAI и 11Labs.
Визуальный менеджер TEN позволяет отслеживать потоки событий и связи между узлами, что упрощает отладку сложных голосовых систем.
Для простых текстовых агентов архитектура TEN избыточна, а для быстрой разработки прототипов более эффективны решения LiveKit Agents или PipeCat.
타임라인
Концепция и архитектура TEN Framework
Большинство существующих систем работают по принципу линейного конвейера: STT, затем LLM, затем TTS. Такой подход ломается при попытке пользователя прервать агента. TEN решает эту проблему, представляя компоненты агента в виде узлов графа, способных функционировать независимо и совместно.
- TEN Framework ориентирован на создание мультимодальных агентов с поддержкой голоса, зрения и телефонии.
- Архитектура системы строится как граф независимых расширений, а не как последовательная цепочка обработки.
- Модульная структура позволяет агенту корректно реагировать на перебивания и параллельно выполнять несколько задач.
Настройка и практическое тестирование
Настройка требует подключения внешних сервисов для обеспечения обработки аудио и генерации ответов. Несмотря на функциональность прерываний, на этапе тестирования возникли сложности с интерпретацией запросов агентом, что указывает на необходимость доработки конфигурации.
- Для работы системы требуется интеграция нескольких API-ключей, включая Agora, Deepgram, OpenAI и 11Labs.
- Запуск осуществляется через Docker Compose, поддерживая несколько готовых конфигураций.
- В ходе тестов агент продемонстрировал способность корректно обрабатывать прерывания пользователем в процессе речи.
Инструменты отладки и оценка применимости
Инструментарий TEN позволяет видеть связи и узкие места в архитектуре агента. Выбор платформы зависит от сложности задачи: TEN обеспечивает глубокий контроль над стеком, в то время как более простые фреймворки предпочтительнее для минималистичных проектов.
- Визуальный менеджер TEN упрощает дебаггинг, позволяя наблюдать за потоками данных между узлами в реальном времени.
- Система подходит для продакшен-решений и прототипов, где критичны низкая задержка и естественность общения.
- Для простых задач или максимально быстрого прототипирования лучше использовать альтернативы, такие как LiveKit или PipeCat.
설명
In this video, I check out TEN Framework, an open-source framework for building real-time voice AI agents that can handle streaming audio, interruptions, VAD, turn detection, STT, LLMs, TTS, avatars, telephony, and multimodal AI workflows. Most voice AI agents look good but fail when users interrupt, pause, talk over the assistant, or expect a natural conversation, so I wanted to see if TEN Framework actually solves the painful parts of building production-ready voice agents. We’ll look at how TEN uses graph-based extensions, TMAN Designer, and real-time audio pipelines. 🔗 Relevant Links TEN Repo - https://github.com/ten-framework/ten-framework TEN Docs - https://theten.ai/docs ❤️ More about us Radically better observability stack: https://betterstack.com/ Written tutorials: https://betterstack.com/community/ Example projects: https://github.com/BetterStackHQ 📱 Socials Twitter: https://twitter.com/betterstackhq Instagram: https://www.instagram.com/betterstackhq/ TikTok: https://www.tiktok.com/@betterstack LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/betterstack 📌 Chapters: 00:00 Why voice AI agents still feel broken 00:40 What is TEN Framework? 01:38 Why STT → LLM → TTS is not enough 02:32 Running TEN Framework with Interruption Test 04:46 How TEN Framework uses graph-based extensions 04:25 TEN Framework vs Voicebox 05:19 What developers like about TEN Framework 06:30 Setup, Docker, API keys, and learning curve 06:56 Should you use TEN Framework?