多模态能力：支持 TTS（文本转语音）、STT（语音识别）、文本生成图片、视觉识别等多媒体交互。...OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Ollama 等选择灵活，适合个性化部署插件系统（MCP）Function-calling 插件机制易扩展、插件可市场共享，如计数、搜索等功能快速集成知识库能力文件上传...+ RAG 查询企业知识库、行业文档可集成 Agent，提升问答准确性多模态交互TTS/STT、图像生成、视觉识别支持语音对话、图片输入/输出、OCR 等交互方式部署形式Docker、一键部署、PWA...客服接待平台：支持语音文字混合输入，提升客服效率内容创作助手：集成多模型支持用户自由写作、信息检索AI 研究＆实验平台：迅速切换模型进行性能比较、插件功能测试定制化 AI Agent 市场：开发者可发布自定义...Lobe Chat✅ 多厂商＋本地模型✅ MCP 插件市场一键安装✅ 文件上传 + RAG✅ TTS/STT + 图像生成 + 识别Docker/PWA/桌面现代、响应式、类聊天 AppOpen WebUI
先说说工作原理吧，方便大家理解，主要有三个关键步骤： 录音：通过 UDP 接收玩具发送的实时录音数据，并调用 STT（声音转文字）API 将声音转换成文字。...STT（语音转文本）：阿里的语音合成效果上还是不错的，有上百个角色可以切换，满足不同的兴趣爱好。...服务类型 ollama OLLAMA_API_BASE LLM API 地址 http://host.docker.internal:11434 OLLAMA_MODEL LLM 模型 llama2 STT_TYPE...Edge TTS 提供了许多可供选择的语音，像这样配置就行： { "1": { "tts_type": "edge-tts", "tts_config": { "voice_name...dify 可以自行部署或者直接使用 cloud 版本。
步骤1：创建新应用登录Dify平台后：点击"创建应用"选择应用类型为"Agent（智能助手）"输入应用名称（如"会议纪要小助手"）添加应用描述和图标步骤2：编排提示词提示词是智能体理解并执行任务的关键，...常见问题与解决流式响应延迟：启用"消息分块传输"优化体验多工具冲突：设置工具执行优先级（如先查库存再报价）迭代次数过多：在Agent设置中调整迭代次数限制六、总结与展望通过以上步骤，我们成功在Dify平台上创建了一个功能实用的会议纪要小助手...Dify智能体的潜力远不止于此，你还可以构建：客服助手：导入售后QA文档，设定多语言回复策略决策Agent：配置"感知-分析-执行"工作流，如舆情监控→生成报告→邮件预警专业助手：基于专业领域知识库，提供法律...、医疗等专业咨询随着大模型与Agent框架的快速迭代，Dify 也在不断进化。...未来，它将支持更丰富的工具集成和更复杂的工作流编排，持续降低构建AI应用的门槛。
“探索”中找到Agent的应用模板，添加到工作区或在此基础自定义。在工作室也可从0编排一个Agent。...选择智能助手的推理模型，智能助手的任务完成能力取决于模型推理能力，建议用Agent时选择推理能力更强的模型系列如 gpt-4，以获得更稳定的任务完成效果。...Dify提供： 内置工具 自定义工具，支持 OpenAPI / Swagger 和 OpenAI Plugin 规范 意义 允许用户借助外部能力，创建更强大 AI 应用。...为Agent编排合适工具，它可通过任务推理、步骤拆解、调用工具完成复杂任务。 也方便将你的应用与其他系统或服务连接，与外部环境交互。如代码执行、对专属信息源的访问等。...2.2 Agent设置 为Agent提供两种推理模式： Function calling（函数调用）：支持的模型系列如 gpt-3.5/gpt-4 拥有效果更佳、更稳定的表现 ReAct：尚未支持 Function
Dify，一个开源的 LLM 应用开发平台，以其简洁的界面和强大的功能，让模型管理、RAG 搭建和 Agent 开发变得简单直观，而 TiDB Vector 的向量搜索功能可以为 AI Agent 提供灵活的数据处理能力...本文将介绍如何通过 Dify 和 TiDB Vector 这两个工具，快速搭建起一个功能完备的 AI Agent。*本文外链较多，可结合文末“参考资料”辅助阅读。...但其实这两个开源框架对于非开发者还是略有难度和学习成本，本文介绍了通过 Dify 快速使用 TiDB Vector 搭建 AI Agent。...Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，通过简洁的界面用户可以进行模型管理、搭建 RAG 和 Agent 等，除此之外 Dify 也提供了可观测功能，具体可以看官方文档[5]。...目前 Dify 支持通过script、iframe或者api接口调用的方式使用 Agent。上面主要讲了操作流程，下面主要介绍一下 Dify 接入 TiDB Vector 后的表结构和 SQL 脚本。
相比传统对话系统,它有这些超强优势: 多模态全支持: 语音、文本、图像随意切换 实时通信自带: 内置RTC能力, 不用额外配置 模块化设计: 想加什么功能直接插件化 调试超简单: STT、LLM、TTS...这次TEN Agent的 0.6.2 版本底层是这样的： 比如说, 当你跟AI说话的时候, 整个过程是这样的: 1. 你的语音先被RTC模块接收 2. 然后传给STT模块转成文字 3....Coze的回答传给TTS模块变成语音 5. 最后通过RTC模块播放给你听 # RTC模块就是 TEN Agent 界面。 而且TEN Agent还开源了, 你可以自己部署玩更多花样。...打开https://agent.theten.ai 2. 选择"Voice Agent Coze Bot + Azure TTS" 3....希望他们未来考虑用开源模型替代付费API, 比如用F5模型来做TTS。到时候就能完全自己掌控, 不用被各种API费用困扰了。
一、应用场景通过借助 TTS-LLM-STT 技术，实现用户自然的与大模型进行语音对话交互（变相实现端对端的大模型语音交互），来实现企业客服的智能化替代，并减少人工坐席的数量和工作量；注意：本笔记是针对大模型语音对话的早期技术可行性验证...Demo ，主要是让读者建立大模型应用逻辑与交互技术能力集成应用的思路启发，其还不具备规模化和工程化使用的要求（缺少用户鉴权、流控、安全审计、性能等商业化要求）你需要在后期的实践中逐步思考完善；二、提前准备...from=22557/2.2 部署Dify工具Dify工具仓库地址https://github.com/langgenius/dify部署文档https://docs.dify.ai/zh-hans/getting-started...，而非dify，但后面逐渐发现langchain在工作流的自定义（可扩展性）、团队协作（对小组里面的小白同学参与工作不够友好）等方面不够友好，后切换到dify，再加上dify自带暴露标准的后端API并带认证和用户问答内容的审查功能...工具提供了很好的大模型排版编程范式，并且暴露后端API代码，实现了模型即服务的能力；但在配置过程中注意，针对腾讯混元大模型特点来配置，否则会出现报错；3.3.1 腾讯混元大模型接入Dify部署好Dify
Dify、LangFlow、Flowise等工具让用户通过拖拽节点，就能构建复杂的AI智能体（Agent）工作流：调用LLM、检索知识库、执行代码、调用API……但你是否好奇：这些“画出来”的流程，到底是如何被真正执行的...本文将带你穿透UI表面，深入Dify这类平台的技术骨架，从前端画布设计到后端执行引擎，完整还原其核心实现逻辑。...一、整体架构：前后端解耦，JSON为桥Dify的核心思想非常清晰：前端只负责“画”，后端只负责“跑”。...React+TypeScript+xyflow可视化画布状态管理Zustand/Redux节点/边状态同步后端框架FastAPI(Python)高性能API服务DAG引擎自研Python模块核心执行逻辑LLM集成...未来，随着Agent能力增强（如自主规划、多轮反思），工作流引擎将从“线性DAG”走向“动态状态机”（如LangGraph）。但核心思想不变：可视化是入口，执行引擎才是灵魂。
STT（自动语音识别）将音频转换为文本，同时进行情感分析和拟人对话处理。处理后的文本交由LLM（大型语言模型）进一步理解和生成。...最后，生成的文本通过TTS（文本转语音）模块转换成语音并发布回客户端应用。...基于RTC协议，全链路深度优化 对话总延迟低至1000ms以内 TRTC对话式AI解决方案对音视频输入→STT→LLM→TTS→音视频输出的整条AI对话链路都进行了深度优化，AI对话总延迟低至1000ms...精准STT识别配合智能降噪，让方案在嘈杂环境中也能准确捕捉并转换用户语音。方案提供的语音转文字（STT）能力支持中文、粤语、英语、日语等100多种国际语言和方言，并支持智能打断以及上下文管理等能力。...LLM和TTS无缝集成到服务后台。
Agent调用工具，获得相关信息后，回答自然，准确，流畅。 直播的结尾，还有一个小彩蛋。...OpenAI，意在语音Agent OpenAI在博客中称，新的语音模型套件旨在为语音Agent提供强大支持，并已向全球开发者开放。...通过采用先进的自我博弈方法，蒸馏数据集成功捕捉了真实的对话动态，模拟了真实的用户与助手的互动。 这帮助小型模型在对话质量和响应性上表现优秀。...强化学习范式 对于语音转文本STT模型，OpenAI引入了强化学习（RL）范式，让转录准确度达到了最先进的水平。 这种方法显著提高了精准度，并减少了幻觉，在复杂语音识别场景中具备了极强的竞争力。...OpenAI还发布了与Agents SDK的集成，开发过程更加简单。 如果开发者希望构建低延迟的语音转语音体验，OpenAI建议使用语音转语音模型来构建实时API。
使用麦克风接收语音，并通过语音识别（STT）技术转为文本；将AI的回复通过语音合成（TTS）技术播报出来。脑（认知层）：负责“思考”。...提升语音交互体验（改进“口”）：使用离线STT/TTS引擎（如Vosk和Piper）以获得更快的响应和绝对的隐私。实现“HeyAssistant”这样的免唤醒词热词检测，让交互更自然。...在Demo中，所有操作通过Windows-MCP进行，它默认只监听本地请求，且每次操作都需要用户授权（Cursor等IDE集成时会弹窗）。...探索更前沿的集成：关注微软“模型上下文协议（MCP）”的生态发展。未来，你可以将自己的助手注册为Windows任务栏的一个智能体，实现更深度的系统集成。...本文提供的Demo方案，利用Ollama+Windows-MCP构建了一个可在本地运行、完全受控的“原型智能体”，它跳出了单纯的理论和API调用，触及了AI智能体（Agent）实现自主任务执行的核心逻辑
我们正在使用一些Agent平台如FastGPT和Dify，他们注重于快速生成文本内容，知识库问答，提供自定义能力和与现有系统的集成性。 同时，在AI绘画方面，我们原来使用SD，后来使用ComfyUI。...Dify中也有提供ComfyUI的集成工具，他是调用Comfy UI的服务。 所以，今天我们介绍ComfyUI LLM Party 这个工具挺酷的，他专注于LLM集成进ComfyUI里面。...旨在基于comfyui作为前端，开发一套完整的LLM工作流构建节点，让用户可以快速便捷地构建自己的LLM工作流，并轻松集成到现有的图片工作流中。...来本地化的管理行业内知识库； 2、从单一的智能体流水线，到复杂的智能体与智能体辐射状交互模式、环形交互模式的构建; 3、从个人用户需要的接入自己的社交APP(QQ、飞书、Discord)，到流媒体工作者需要的一站式LLM+TTS...“您的提示选择合适的 ComfyUI 工作流”，这在我们Fastgpt、Coze或者Dify 中称为：问题分类或意图识别。
本文旨在深入探讨LangChain的工具（Tools）和代理（Agent）模块，特别是它们的多模式集成能力，包括数据处理、任务管理、插件使用等。...LangChain的出现，极大地简化了这一过程，它通过将LLMs与外部工具集成，实现了任务的自动化处理，提高了开发效率和应用的智能水平。...业务场景LangChain的Tools和Agent模块在多种业务场景中发挥着重要作用。以下是一些典型的应用场景：信息检索：通过集成搜索引擎、知识图谱等工具，实现自动化的信息检索和整理。...多模式集成LangChain支持多种输出解析器，如JSON、XML、YAML等，你可以根据需要选择合适的解析器来处理工具返回的结果。...结论本文深入探讨了LangChain的工具（Tools）和代理（Agent）模块，特别是它们的多模式集成能力。
STT（自动语音识别）将音频转换为文本，同时进行情感分析和拟人对话处理。处理后的文本交由LLM（大型语言模型）进一步理解和生成。...最后，生成的文本通过TTS（文本转语音）模块转换成语音并发布回客户端应用，形成一个闭环。针对有较多个性化需求的客户，方案也提供了对应的通道可接入第三方 LLM（大型语言模型）和TTS。...更流畅自然的对话体验 强大技术优势，毫秒级实时响应 TRTC对话式AI具备超低延迟AI对话、精准的ASR识别、第三方LLM和TTS无缝集成、高兼容性等特点。...，能够无缝集成到服务后台；；支持iOS、Android、Windows、macOS、Web、Flutter、Electron、Unity、Unreal和React Native等多平台，兼容超20000...而引入 AI后，业务侧能够创建多个AI Agent（智能代理），并对这些AI进行不同的角色设定。用户可以自主挑选符合自身需求的AI Agent进行沟通交流。
定位：它不是一个通用的Agent框架，而是一个可以被任何Agent框架集成的、专业的“知识库大脑”。 3. 详细对比分析 我们将从六个核心维度对四个平台进行详细的横向对比。...Dify 优势 (Strengths): 极易上手，开发速度快；可视化工作流直观；集成了开发、部署、运营的全流程。...劣势 (Weaknesses): 功能非常专注，不是一个通用的Agent开发平台；工具集成和通用工作流编排能力较弱。...快速构建对外客服聊天机器人 Dify LangChain Dify的速度和易用性是首选。如果需要与非常特殊的内部系统深度集成，则选择LangChain。...需要连接多种API的个人智能助理 LangChain Dify LangChain强大的工具集成能力和LangGraph的控制流是构建复杂个人助理的核心。Dify可以快速实现一个轻量版。
Dify：集成化的ALL-in-One平台Dify是一个集成化的开源平台，用于开发大型语言模型（LLM）应用。它提供直观的界面，集成了代理AI工作流、RAG流水线、代理能力、模型管理和可观测性功能。...Dify的集成化架构Dify采用高度集成的架构设计，将所有核心功能紧密集成在一起。它的设计理念是将BaaS（后端即服务）和LLMOps（大语言模型运维）深度融合，通过统一的API和仪表板对外提供服务。...Agent框架差异Dify的Agent设计强调单Agent的可控性，适合功能明确的生产场景。最新版本增强了Agent节点的Token计数功能，更好地进行监控和优化。...Dify的发展方向Dify正在不断增强其企业级特性，包括：AI Agent框架支持长期记忆与复杂任务规划低代码编辑器，降低上手门槛RBAC权限控制、审计日志、SOC2合规认证等企业功能2....Dify 像一台“稳健高效的生产力机器”，更适合注重节奏可控、快速交付的团队；Coze 则更像一个“可自由搭建的舞台”，尤其擅长多智能体协作和复杂生态集成，扩展空间更大。
总结一下就是： 2个比Whisper更好的语音转文本的STT模型：gpt-4o-transcribe和gpt-4o-mini-transcribe，1个文本生成语音的TTS模型 :gpt-4o-mini-tts...STT模型：gpt-4o-transcribe gpt-4o-transcribe和gpt-4o-mini-transcribe说是两个，其实也就是一个了，后者是前者的小参数版。...我们一般把他们称为，STT（Speech-to-Text）模型。...TTS模型：gpt-4o-mini-tts OpenAI的一个新的TTS模型。 在英语效果和声音上，听了下，还算不错，不过毕竟这是国内，所以其实我更关注的是中文的生成效果。...STT模型gpt-4o-mini-transcribe我还是蛮推荐用的，实测下来感觉性价比最高，差距不是很大，价格还低一半。
技术：ASR (Automatic Speech Recognition) / STT (Speech-to-Text): 负责将语音转为文本。...劣势： 性能和系统集成度可能略低于原生。推荐： 对于AI听力APP，性能和用户体验至关重要，Flutter或React Native是比较好的选择，可以在保证一定性能的同时兼顾开发效率。...推荐： 考虑到AI技术的集成，Python通常是首选。3.数据库：关系型数据库： PostgreSQL, MySQL (数据结构化，事务性要求高)。...1.语音识别 (ASR/STT):云服务API： AWS Transcribe, Google Cloud Speech-to-Text, Azure Speech Service, 百度语音、讯飞语音...3.持续集成/持续部署 (CI/CD):工具： Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI/CD, CircleCI。
对于AI Agent开发，当前主流的有类似Dify，AutoGen，RagFlow等各种解决方案。...也将我们自己的集成平台做了AI应用集成，实现了自然语言快速接入接口服务等。整体使用下来Dify的使用体验还是最好。...所以今天给大家推荐的这本书《零基础开发AI Agent-用Dify从0到1做智能体》就适合稍微有些技术背景，但是又想做AI智能体的业务人员，咨询顾问，或刚入职场的IT从业人员等。...因为自己安装部署过Dify的可能就知道，Dify本地都是采用虚拟机方式安装部署，需要了解最基本的Docker桌面版，Windows WSL服务等知识，包括Ollama大模型管理平台和Dify的集成等。...那么如果你是AI大模型应用相关的开发人员，能力要求就不再是简单的AI Agent开发，而是包括了MCP协议集成和A2A智能体应用集成等。
作为行业领先的RTC厂商，腾讯云实时音视频为用户搭建了性能最优、延时最低的对接通道，在内嵌腾讯云ASR的同时，优化了与第三方LLM和TTS模型的集成过程，帮助用户完全屏蔽了底层复杂的对接及调优工作，用户仅需配置账户凭证...Step 1：登录控制台 登录【实时音视频控制台】，在【开发辅助】中选择快速跑通AI实时对话，点击【开始使用】即可开始快速配置、测试并集成你自己的AI实时对话服务。...无代码快速跑通AI实时对话功能：https://console.cloud.tencent.com/trtc/conversational-ai Step 2：参数配置 根据指引，分别完成基础配置、STT...语音识别配置、LLM大语言模型配置以及TTS语音合成配置。...，时长00:43 除了便捷高效的集成方式外，腾讯云实时音视频对话式AI解决方案还具备对话全链路小于1000ms的超低延迟、清晰且多语言支持的语音识别、准确响应的情感分析和中断处理等多种优势。
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