TEN は、音声・映像・アバターなどマルチモーダル機能を備えたリアルタイム会話型 AI エージェントを構築・カスタマイズ・デプロイするためのオープンソースエコシステムです。

TEN には TEN Framework、TEN VAD、TEN Turn Detection、TEN Portal が含まれます。詳しくは TEN エコシステム を参照してください。

コミュニティ	用途
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	Discord コミュニティに参加して開発者と交流
	Hugging Face でスペースやモデルを探索
	中国語コミュニティ向け WeChat グループに参加

プレビュー	ハイライト
	多目的ボイスアシスタント — 低遅延・高品質なリアルタイムアシスタント。メモリ、VAD、TEN Turn Detection などで拡張可能。 詳細は サンプルコード を参照。
	リップシンクアバター — 複数ベンダーに対応。Live2D で唇の動きを再現したアニメキャラ「Kei」をデモし、Trulience・HeyGen・Tavus の写実的アバターにも対応予定。 サンプルコード を参照。
	SIP 通話 — TEN ベースの SIP 拡張で電話通話を実現。 サンプルコード
	話者分離 — リアルタイムで話者を検出・ラベル付け。「Who Likes What」ゲームが対話型ユースケースを紹介。 サンプルコード
	トランスクリプション — 音声をテキストに変換するツール。 サンプルコード
	ESP32-S3 Korvo V3 — Espressif ESP32-S3 Korvo V3 開発ボード上で TEN Agent を動作させ、LLM とハードウェアを連携。 詳細は 統合ガイド を参照。

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

AGORA_APP_ID=
AGORA_APP_CERTIFICATE=

# デフォルトのボイスアシスタント例を使用する場合
# Deepgram（音声認識用）
DEEPGRAM_API_KEY=your_deepgram_api_key_here

# OpenAI（言語モデル用）
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
OPENAI_MODEL=gpt-4o

# ElevenLabs（音声合成用）
ELEVENLABS_TTS_KEY=your_elevenlabs_api_key_here

docker compose up -d

docker exec -it ten_agent_dev bash

agents/examples フォルダで他の例も確認できます。 まずは次のいずれかを実行：

# 連携型ボイスアシスタント
cd agents/examples/voice-assistant

# リアルタイム音声対音声アシスタント
cd agents/examples/voice-assistant-realtime

ローカルのソースコードを変更した場合は先に task build を実行してください。TypeScript や Go などコンパイル言語で必要ですが、Python では不要です。

task install
task run

エージェント例が起動したら、以下のインターフェースを利用できます。

localhost:49483

localhost:3000

• TMAN Designer: http://localhost:49483
• サンプル UI: http://localhost:3000

1. localhost:49483 を開きます。
2. STT・LLM・TTS の各拡張を右クリックします。
3. プロパティを開き、対応する API キーを入力します。
4. キャンバス上で右クリックし Manage Apps を選択してアプリマネージャーを開きます。
5. Actions 列の ▶ をクリックしてアプリを起動します。
6. Run with TEN Agent を選択し、Run をクリックします。

GitHub は各リポジトリに無料の Codespace を提供しています。Docker を使わずにエージェント例を実行でき、ローカルより高速に起動することが多いです。

詳細はこちらのガイド を参照してください。

TMAN Designer または property.json の編集でエージェントをカスタマイズしたら、リリース用 Docker イメージを作成してデプロイできます。

注意: 以下のコマンドはコンテナ外で実行してください。

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

TWercel や Netlify などで TEN をホストする場合、デプロイを二つのパートに分けます。

1. コンテナ対応プラットフォーム（Docker を備えた VM、Fly.io、Render、ECS、Cloud Run など）で TEN バックエンドを実行します。サンプルイメージをそのまま使用し、サービスのポート 8080 を公開します。
2. フロントエンドのみ Vercel または Netlify に配置します。プロジェクトのルートを ai_agents/agents/examples/<example>/frontend に設定し、pnpm install（または bun install）後に pnpm build（または bun run build）を実行し、.next 出力フォルダを維持します。
3. ホスティングダッシュボードで環境変数を設定し、AGENT_SERVER_URL をバックエンド URL に向け、UI が必要とする NEXT_PUBLIC_* キー（ブラウザに公開する Agora 資格情報など）を追加します。
4. バックエンドがフロントエンドのオリジンからのリクエストを許可するよう設定します。CORS を開放するか、内蔵プロキシミドルウェアを利用してください。

この構成により、バックエンドが長時間動作する処理を担当し、フロントエンドは API トラフィックを中継するだけで済みます。

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プロジェクト	プレビュー
️TEN Framework リアルタイム・マルチモーダル会話型 AI のためのオープンソースフレームワーク。
TEN VAD 低遅延・軽量・高性能なストリーミング音声活動検出器。
️TEN Turn Detection 全二重の対話通信を実現するテクノロジー。
TEN Portal ドキュメントとブログを備えた公式サイト。
TEN Agent TEN Framework のショーケース。
TMAN Designer ローコード/ノーコードで音声エージェントを構築できるワークフロー UI。

TEN Framework は AI ベースの Q&A プラットフォームでも利用できます。セットアップから高度な実装まで、多言語で迅速に回答を得られます。

サービス	リンク
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コントリビューションはいつでも歓迎です！まずはガイドをお読みください。

1. TEN Framework 全体（以下で明示的に列挙されたフォルダを除く）は Apache License 2.0（追加条件付き）の下で提供されています。詳細はルートディレクトリの LICENSE を参照してください。
2. packages ディレクトリ内のコンポーネントは Apache License 2.0 で提供されています。各パッケージのルートにある LICENSE を確認してください。
3. TEN Framework が使用するサードパーティライブラリは詳細付きで列挙されています。詳しくは third_party フォルダを参照してください。