TEN è un ecosistema open source per creare, personalizzare e distribuire agenti conversazionali IA in tempo reale con capacità multimodali (voce, visione, avatar).

TEN comprende TEN Framework, TEN VAD, TEN Turn Detection e TEN Portal. Consulta l’ecosistema TEN per ulteriori dettagli.

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Anteprima	Punti salienti
	Assistente vocale multifunzione — Assistente in tempo reale a bassa latenza e alta qualità che puoi estendere con memoria, VAD, TEN Turn Detection e altre estensioni. Consulta il codice di esempio per maggiori dettagli.
	Avatar con sincronizzazione labiale — Compatibile con diversi fornitori di avatar; la demo mostra Kei, personaggio anime con lip sync Live2D, e supporterà avatar realistici di Trulience, HeyGen e Tavus. Vedi il codice di esempio per Live2D.
	Chiamata SIP — Estensione SIP che abilita chiamate telefoniche con TEN. Codice di esempio
	Diarizzazione vocale — Riconosce e etichetta i parlanti in tempo reale; il gioco "Who Likes What" mostra un caso d’uso interattivo. Codice di esempio
	Trascrizione — Strumento che converte audio in testo. Codice di esempio
	ESP32-S3 Korvo V3 — Esegue TEN Agent sulla scheda Espressif ESP32-S3 Korvo V3 per integrare LLM e hardware. Consulta la guida d’integrazione per maggiori dettagli.

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

AGORA_APP_ID=
AGORA_APP_CERTIFICATE=

# Se utilizzi l’esempio di assistente vocale predefinito
# Deepgram (necessario per lo speech-to-text)
DEEPGRAM_API_KEY=your_deepgram_api_key_here

# OpenAI (necessario per il modello di linguaggio)
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o

# ElevenLabs (necessario per il TTS)
ELEVENLABS_TTS_KEY=your_elevenlabs_api_key_here

docker compose up -d

docker exec -it ten_agent_dev bash

Consulta la cartella agents/examples per altre varianti. Inizia con uno di questi esempi:

# utilizza l’assistente vocale a catena
cd agents/examples/voice-assistant

# oppure l’assistente voce-a-voce in tempo reale
cd agents/examples/voice-assistant-realtime

Se hai modificato il codice sorgente locale, esegui prima task build. È necessario per i linguaggi compilati (TypeScript, Go, ecc.), non per Python.

task install
task run

Quando l’esempio è in esecuzione, puoi usare le seguenti interfacce:

localhost:49483

localhost:3000

• TMAN Designer: http://localhost:49483
• Interfaccia di esempio: http://localhost:3000

1. Apri localhost:49483.
2. Fai clic destro sulle estensioni STT, LLM e TTS.
3. Apri le rispettive proprietà e inserisci le API key.
4. Fai clic destro sul canvas e seleziona Manage Apps per aprire l’Apps Manager.
5. Nella colonna Actions, premi ▶ per avviare l’app.
6. Seleziona Run with TEN Agent, quindi fai clic su Run.

GitHub offre Codespaces gratuiti per ogni repository. Puoi eseguire gli esempi di agente in Codespaces senza Docker, con avvio spesso più rapido rispetto al locale.

Consulta questa guida per maggiori dettagli.

Dopo aver personalizzato l’agente (via TMAN Designer o modificando property.json), crea un’immagine Docker di release per distribuirlo.

Nota: esegui questi comandi al di fuori di container 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

Se vuoi ospitare TEN su provider come Vercel o Netlify, suddividi il deployment in due parti.

1. Esegui il backend TEN su una piattaforma compatibile con i container (VM con Docker, Fly.io, Render, ECS, Cloud Run, ecc.). Usa l’immagine di esempio senza modificarla ed esponi la porta 8080.
2. Distribuisci solo il frontend su Vercel o Netlify. Imposta la root del progetto su ai_agents/agents/examples/<example>/frontend, esegui pnpm install (o bun install) e poi pnpm build (o bun run build), mantenendo la directory .next predefinita.
3. Configura le variabili d’ambiente affinché AGENT_SERVER_URL punti al backend e aggiungi le chiavi NEXT_PUBLIC_* richieste dall’interfaccia (es. credenziali Agora visibili al browser).
4. Assicurati che il backend accetti richieste dall’origine del frontend — apri il CORS o usa il middleware proxy integrato.

In questo modo il backend gestisce i processi di lunga durata e il frontend ospitato inoltra soltanto il traffico API.

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Progetto	Anteprima
️TEN Framework TEN è un framework open source per l’IA conversazionale multimodale in tempo reale.
TEN VAD TEN VAD è un rivelatore di attività vocale in streaming, leggero e a bassa latenza.
️TEN Turn Detection TEN Turn Detection abilita conversazioni full-duplex.
TEN Portal Sito ufficiale del TEN Framework con documentazione e blog.
TEN Agent TEN Agent è la dimostrazione del TEN Framework.
TMAN Designer TMAN Designer offre un’opzione low/no-code con workflow intuitivo per creare agenti vocali.

TEN Framework è disponibile su piattaforme di Q&A potenziate dall’IA. Ti aiutano a trovare rapidamente risposte multilingua, dalla configurazione base alle implementazioni avanzate.

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Le contribuzioni sono benvenute! Leggi prima la guida ai contributi.

1. L’intero TEN Framework (eccetto le cartelle esplicitamente elencate di seguito) è rilasciato sotto licenza Apache 2.0 con restrizioni aggiuntive. Consulta il file LICENSE nella root.
2. I componenti nella directory packages sono rilasciati sotto licenza Apache 2.0. Controlla il file LICENSE nella root di ogni pacchetto.
3. Le librerie di terze parti usate dal TEN Framework sono elencate e documentate. Vedi la cartella third_party.