实时语音与视频Agent实践
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场景定义
典型场景包括实时客服、远程协作助手、会议摘要助手。共同特点是对低延迟和连续交互稳定性要求高，且需要处理不完整输入和频繁打断。
系统架构
客户端采集 -> 流媒体通道 -> 实时ASR/Vision -> Agent编排层 -> 工具调用 -> 流式回传
建议将“模型层”和“工具层”分离，避免复杂逻辑都堆在单个 Agent 内。
关键实现要点
音视频采集与传输
- 采样率和码率需平衡清晰度与带宽。
- 弱网环境下优先保证音频流稳定，再考虑视频质量。
实时转写与语义理解
- 采用增量转写，避免整段结束后才返回结果。
- 对转写结果加入时间戳，便于回放和纠错。
Agent任务编排
- 把任务拆为“理解 -> 决策 -> 执行 -> 回答”四步。
- 对外部工具调用建立超时与重试策略。
中断恢复与降级
- 用户打断时保留上下文快照，快速恢复会话状态。
- 当高能力模型超时，自动降级到轻量模型给出临时答复。
评测指标
- 首响应延迟（TTFT）
- 连续输出稳定性（断流率）
- 语音识别准确率（WER/CER）
- 任务完成率
- 单次会话成本
落地建议
- 先做单语言场景验证，再扩展多语言。
- 先做只读工具，再逐步开放写操作与审批流程。
- 上线前必须压测网络波动、峰值并发和异常恢复链路。