做语音Agent延迟高并发差？TEN Framework可能是个解法

做语音 Agent，还在纠结延迟和并发？

如果你在搞实时对话 AI，被 WebSocket 抖动、RTC 兼容性、多模态融合折腾过——TEN Framework 这个框架值得你看一眼。

TEN 是专门做实时多模态对话的开源框架，底层同时支持 RTC 和 WebSocket 两种传输方式，延迟压得很低。官方内置了一个 Multi-Purpose Voice Assistant 示例，接上麦克风就能跑。

它的核心能力

• 低延迟实时通话：RTC + WebSocket 双通道，语音数据流直接进 Agent，不需要轮询
• 多模态融合：语音、视频帧、文本统一进 Pipeline，支持打断和插话
• 模块化扩展：VAD（语音活动检测）、Turn Detection（话轮检测）、Memory（记忆）全部是独立模块，按需拼装
• 跨平台部署：支持 Docker、本地跑，也能在各大云平台部署
• 开源生态：VAD、Turn Detection、Portal 都有独立仓库，HuggingFace 社区也在跟进

跟主流框架的区别在哪

对比一些通用 Agent 框架（比如 LangChain Agent、AutoGPT），TEN 的差异化在于从底层就把语音实时性当一等公民。不是先跑 LLM 再接 TTS，而是语音流直接进 Pipeline，真正端到端。适合做电话机器人、实时翻译、语音助手这类场景。

上手体验

官方给了完整的 Localhost 示例和 Docker 一键部署，Clone 下来改改配置就能跑。开发语言主要是 TypeScript/Node，社区 Discord 活跃，有问题基本能找到人。

如果你现在在搞实时语音 Agent，建议先拿 TEN 的 Voice Assistant 示例跑一遍，感受一下端到端延迟，再决定要不要往生产走。

GitHub：https://github.com/TEN-framework/ten-framework

GitHub: https://github.com/TEN-framework/ten-framework