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�� Bienvenue sur TEN

TEN est une collection de projets open-source pour construire des agents vocaux conversationnels multimodaux en temps réel. Il comprend TEN Framework, TEN Turn Detection, TEN Agent, TMAN Designer et TEN Portal, tous entièrement open-source. TEN VAD n'est pas encore entièrement open-source, mais il est ouvert à l'utilisation publique.


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Important

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Historique des Stars


🎨 TMAN Designer

TMAN Designer

TMAN Designer

TMAN Designer est une option low-code/no-code pour créer des agents vocaux avec une interface utilisateur de workflow facile à utiliser. Il peut charger des applications et des graphes, et inclut un éditeur en ligne, un visualiseur de logs, et bien plus encore.

Consultez ce blog pour plus de détails.


✨ Fonctionnalités

TEN Agent with Trulience

1️⃣ Avatar en Temps Réel

Créez des avatars IA engageants avec TEN Agent en utilisant la collection diversifiée d'options d'avatars gratuits de Trulience. Pour le mettre en marche, vous n'avez besoin que de 2 étapes :

  1. Suivez le README pour terminer la configuration et l'exécution du Playground
  2. Entrez l'ID de l'avatar et le token que vous obtenez de Trulience


TEN Agent with MCP servers

2️⃣ Voix en temps réel avec les serveurs MCP

TEN Agent s'intègre désormais parfaitement avec les serveurs MCP, étendant ses capacités LLM. Pour commencer :

  1. Ouvrez le Module Picker dans le Playground
  2. Ajoutez l'outil serveur MCP pour l'intégration LLM
  3. Collez une URL de votre serveur MCP dans l'extension
  4. Démarrez une conversation en temps réel avec TEN Agent

Cette intégration vous permet de tirer parti des diverses offres de serveurs MCP tout en conservant les puissantes capacités conversationnelles de TEN Agent.


esp32.mov

3️⃣ Communication en temps réel avec le matériel

TEN Agent fonctionne maintenant sur la carte de développement Espressif ESP32-S3 Korvo V3, un excellent moyen d'intégrer la communication en temps réel avec LLM sur le matériel.

Consultez le guide d'intégration pour plus de détails.


Real-time vision

4️⃣ Vision en temps réel et détection du partage d'écran

Essayez l'API Multimodale Live de Google Gemini avec des capacités de vision en temps réel et de détection du partage d'écran, c'est une extension prête à l'emploi, accompagnée d'outils puissants comme Weather Check et Web Search parfaitement intégrés dans TEN Agent.


TEN with other LLM platforms

5️⃣ TEN avec d'autres plateformes LLM

TEN Agent + Dify

TEN offre un excellent support pour améliorer l'expérience interactive en temps réel sur d'autres plateformes LLM également, consultez la documentation pour plus d'informations.


Image

6️⃣ StoryTeller - Génération d'images TEN

Découvrez la génération d'images en temps réel avec StoryTeller, c'est une extension prête à l'emploi, accompagnée d'outils puissants comme Weather Check et Web Search parfaitement intégrés dans TEN.


🛝 Démarrage Rapide avec TEN Agent Playground

🅰️ Exécuter le Playground en localhost

Étape ⓵ - Prérequis

Catégorie Exigences
Clés • Agora App ID et App Certificate (minutes gratuites chaque mois)
• Clé API OpenAI (tout LLM compatible avec OpenAI)
• ASR Deepgram (crédits gratuits disponibles à l'inscription)
• TTS Elevenlabs (crédits gratuits disponibles à l'inscription)
Installation Docker / Docker Compose
Node.js(LTS) v18
Configuration Système Minimale • CPU >= 2 Cœurs
• RAM >= 4 GB

Note

macOS : Configuration Docker sur Apple Silicon

Décochez "Use Rosetta for x86/amd64 emulation" dans les paramètres Docker, cela peut entraîner des temps de construction plus lents sur ARM, mais les performances seront normales lors du déploiement sur des serveurs x64.


Étape ⓶ - Construire l'agent dans la VM

1. Clonez le repo, cd vers ai-agents et créez le fichier .env à partir de .env.example
cd ai_agent
cp ./.env.example ./.env
2. Configurez l'App ID et l'App Certificate Agora dans .env
AGORA_APP_ID=
AGORA_APP_CERTIFICATE=
3. Démarrez les conteneurs de développement de l'agent
docker compose up -d
4. Entrez dans le conteneur
docker exec -it ten_agent_dev bash
5. Construisez l'agent avec le graph par défaut ( ~5min - ~8min)

consultez le dossier /examples pour plus d'exemples

# utiliser l'agent par défaut
task use

# ou utiliser l'agent de démonstration
task use AGENT=agents/examples/demo
6. Démarrez le serveur web
task run

Étape ⓷ - Personnalisez votre agent avec TMAN Designer

Customize your agent with TMAN Designer

  1. Ouvrez localhost:49483.
  2. Chargez le graphique correspondant depuis le menu (par exemple, Voice Assistant).
  3. Entrez les clés API et définissez les préférences pour chaque extension.
  4. Ouvrez localhost:3000 pour voir les changements après avoir sélectionné Voice Assistant.


🅱️ Exécuter le Playground dans Codespace (sans docker)

GitHub offre un Codespace gratuit pour chaque dépôt, vous pouvez exécuter le playground dans Codespace sans utiliser Docker. De plus, la vitesse de Codespace est beaucoup plus rapide que localhost.

Consultez ce guide pour plus de détails.


🛳️ Auto-hébergement de TEN Agent

🅰️ 🐳 Déploiement avec Docker

Une fois que vous avez personnalisé votre agent (soit en utilisant le TMAN Manager, le Playground, ou en modifiant directement property.json), vous pouvez le déployer en créant une image Docker de release pour votre service.

Lisez le Guide de Déploiement pour des informations détaillées sur le déploiement.


🅱️ Déploiement avec d'autres services cloud

bientôt disponible


🌏 Écosystème TEN

Projet Aperçu
🏚️ TEN Framework
TEN est un framework open-source pour l'IA conversationnelle multimodale en temps réel.

️🔂 TEN Turn Detection
TEN est pour la communication de dialogue full-duplex.

🔉 TEN VAD
TEN VAD est un détecteur d'activité vocale (VAD) de streaming à faible latence, léger et haute performance.

🎙️ TEN Agent
TEN Agent est une démonstration du Framework TEN.

🎨 TMAN Designer
TMAN Designer est une option low-code/no-code pour créer un agent vocal avec une interface utilisateur de workflow facile à utiliser.

📒 TEN Portal
Le site officiel du framework TEN, il contient la documentation et le blog.



❓ Poser des Questions

Ask DeepWiki

La plupart des questions peuvent être répondues en utilisant DeepWiki, c'est rapide, intuitif à utiliser et prend en charge plusieurs langues.

🥰 Contribuer

Nous accueillons toutes les formes de collaboration open-source ! Que vous corrigiez des bugs, ajoutiez des fonctionnalités, amélioriez la documentation ou partagiez des idées - vos contributions aident à faire progresser les outils d'IA personnalisés. Consultez nos Issues et Projets GitHub pour trouver des moyens de contribuer et montrer vos compétences. Ensemble, nous pouvons construire quelque chose d'incroyable !


Tip

Bienvenue à tous les types de contributions 🙏

Rejoignez-nous pour améliorer TEN ! Chaque contribution fait la différence, du code à la documentation. Partagez vos projets TEN Agent sur les réseaux sociaux pour inspirer les autres !

Connectez-vous avec l'un des mainteneurs de TEN @elliotchen100 sur 𝕏 ou @cyfyifanchen sur GitHub pour les mises à jour du projet, les discussions et les opportunités de collaboration.


Contributeurs de Code

TEN

Guide de Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez d'abord lire les directives de contribution.

Licence

  1. L'ensemble du framework TEN (à l'exception des dossiers explicitement listés ci-dessous) est publié sous la Licence Apache, Version 2.0, avec des restrictions supplémentaires. Pour plus de détails, veuillez vous référer au fichier LICENSE situé dans le répertoire racine du framework TEN.

  2. Les composants dans le répertoire packages sont publiés sous la Licence Apache, Version 2.0. Pour plus de détails, veuillez vous référer au fichier LICENSE situé dans le répertoire racine de chaque package.

  3. Les bibliothèques tierces utilisées par le framework TEN sont listées et décrites en détail. Pour plus d'informations, veuillez vous référer au dossier third_party.