TEN es un ecosistema open source para crear, personalizar y desplegar agentes conversacionales de IA en tiempo real con capacidades multimodales como voz, visión y avatares.

TEN incluye TEN Framework, TEN VAD, TEN Turn Detection y TEN Portal. Consulta el ecosistema TEN para saber más.

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Vista previa	Destacados
	Asistente de voz multipropósito — Asistente en tiempo real de baja latencia y alta calidad que puedes ampliar con memoria, VAD, TEN Turn Detection y otras extensiones. Consulta el código de ejemplo para más detalles.
	Avatares con sincronización labial — Funciona con múltiples proveedores de avatares; la demo muestra a Kei, un personaje anime con sincronización labial Live2D, y pronto admitirá avatares realistas de Trulience, HeyGen y Tavus. Revisa el código de ejemplo para Live2D.
	Llamada SIP — Extensión SIP que habilita llamadas telefónicas impulsadas por TEN. Código de ejemplo
	Diarización de voz — Detección y etiquetado de hablantes en tiempo real; el juego "Who Likes What" muestra un caso interactivo. Código de ejemplo
	Transcripción — Herramienta que convierte audio en texto. Código de ejemplo
	ESP32-S3 Korvo V3 — Ejecuta TEN Agent en la placa de desarrollo ESP32-S3 Korvo V3 para combinar comunicación en tiempo real con LLM y hardware. Consulta la guía de integración para más información.

cd ai_agents
cp ./.env.example ./.env

AGORA_APP_ID=
AGORA_APP_CERTIFICATE=

# Si ejecutarás el ejemplo de asistente de voz por defecto
# Deepgram (requerido para reconocimiento de voz)
DEEPGRAM_API_KEY=your_deepgram_api_key_here

# OpenAI (requerido para el modelo de lenguaje)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o

# ElevenLabs (requerido para TTS)
ELEVENLABS_TTS_KEY=your_elevenlabs_api_key_here

docker compose up -d

docker exec -it ten_agent_dev bash

Explora la carpeta agents/examples para ver más variantes. Comienza con uno de estos ejemplos:

# usa el asistente de voz encadenado
cd agents/examples/voice-assistant

# o el asistente voz-a-voz en tiempo real
cd agents/examples/voice-assistant-realtime

Si cambiaste código local, ejecuta primero task build. Es obligatorio para lenguajes compilados (TypeScript, Go, etc.) y no necesario para Python.

task install
task run

Una vez que el ejemplo esté corriendo, utiliza estas interfaces:

localhost:49483

localhost:3000

• TMAN Designer: http://localhost:49483
• Interfaz de ejemplo: http://localhost:3000

1. Abre localhost:49483.
2. Haz clic derecho en las extensiones STT, LLM y TTS.
3. Abre sus propiedades e introduce las claves API correspondientes.
4. Haz clic derecho en el lienzo y selecciona Manage Apps para abrir el administrador de aplicaciones.
5. En la columna Actions, pulsa ▶ para ejecutar la aplicación.
6. Elige Run with TEN Agent y haz clic en Run.

GitHub ofrece Codespaces gratuitos para cada repositorio. Puedes ejecutar los ejemplos de agente en Codespaces sin Docker, y normalmente inicia más rápido que en local.

Consulta esta guía para más detalles.

Cuando hayas personalizado el agente (usando TMAN Designer o editando property.json), crea una imagen Docker de release para desplegarlo.

Nota: ejecuta estos comandos fuera de cualquier contenedor Docker.

cd ai_agents
docker build -f agents/examples/<example-name>/Dockerfile -t example-app .

docker run --rm -it --env-file .env -p 3000:3000 example-app

Si quieres alojar TEN en proveedores como Vercel o Netlify, divide el despliegue en dos partes.

1. Ejecuta el backend de TEN en cualquier plataforma compatible con contenedores (VM con Docker, Fly.io, Render, ECS, Cloud Run, etc.). Usa la imagen de ejemplo sin modificarla y expón el puerto 8080.
2. Despliega solo el frontend en Vercel o Netlify. Ajusta la raíz del proyecto a ai_agents/agents/examples/<example>/frontend, ejecuta pnpm install (o bun install) y luego pnpm build (o bun run build), manteniendo el directorio .next por defecto.
3. Configura las variables de entorno en el panel del proveedor para que AGENT_SERVER_URL apunte al backend y añade las claves NEXT_PUBLIC_* necesarias (por ejemplo, credenciales de Agora visibles en el navegador).
4. Asegúrate de que el backend acepte solicitudes desde el origen del frontend — abre CORS o utiliza el middleware proxy integrado.

Así, el backend maneja los procesos de larga duración mientras que el frontend alojado solo reenvía el tráfico API.

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Proyecto	Vista previa
️TEN Framework TEN es un framework open source para IA conversacional multimodal en tiempo real.
TEN VAD TEN VAD es un detector de actividad vocal en streaming, ligero y de baja latencia.
️TEN Turn Detection TEN Turn Detection habilita comunicación full-duplex.
TEN Portal Sitio oficial de TEN Framework con documentación y blog.
TEN Agent TEN Agent es una demostración del TEN Framework.
TMAN Designer TMAN Designer es una opción low/no-code con una interfaz de flujo de trabajo fácil para crear agentes de voz.

TEN Framework está disponible en plataformas de preguntas y respuestas asistidas por IA. Encuentra respuestas rápidas y precisas en varios idiomas, desde la configuración básica hasta la implementación avanzada.

Servicio	Enlace
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1. Todo TEN Framework (salvo los directorios listados más abajo) se publica bajo la licencia Apache 2.0 con restricciones adicionales. Consulta el archivo LICENSE en la raíz del proyecto.
2. Los componentes del directorio packages se publican bajo la licencia Apache 2.0. Consulta el archivo LICENSE en cada paquete.
3. Las bibliotecas de terceros utilizadas por TEN Framework están listadas y documentadas. Para más información, revisa la carpeta third_party.