TEN は音声会話型 AI エージェント向けのオープンソースフレームワークです。

TEN エコシステム には TEN Framework、エージェント事例、VAD、Turn Detection、Portal が含まれます。

コミュニティ	目的
	X で TEN Framework をフォローして最新情報をチェック
	Discord コミュニティに参加し、開発者同士で交流
	LinkedIn で TEN Framework をフォローし、ニュースを受け取る
	Hugging Face コミュニティでスペースやモデルを探索
	中国語コミュニティ向けの WeChat グループに参加

多目的ボイスアシスタント — 低レイテンシ・高品質のリアルタイムアシスタント。メモリ、VAD、ターン検出 などの拡張機能を追加できます。

詳細は サンプルコード を参照してください。

Doodler — 音声またはテキストのプロンプトを手描き風のシンプルなスケッチに変換するお絵かきボード。クレヨンのパレットとリアルタイム描画を備えています。

サンプルコード

リップシンク対応アバター — 複数のアバタープロバイダーに対応。デモでは Live2D のリップシンクを備えたアニメキャラクター Kei を紹介し、今後 Trulience、HeyGen、Tavus のリアルアバターにも対応予定です。

Live2D 用サンプルコード

話者分離（Diarization） — 話者をリアルタイムで検出・ラベル付けします。ゲーム「Who Likes What」でインタラクティブな活用例を紹介しています。

サンプルコード

SIP 通話 — TEN で電話を実現する SIP 拡張機能です。

サンプルコード

文字起こし — 音声をテキストへ変換するトランスクリプションツール。

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 のサンプルを動作させ、LLM ベースのコミュニケーションをハードウェアに組み込みます。

統合ガイド を参照してください。

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実行
# Deepgram（音声認識に必須）
DEEPGRAM_API_KEY=your_deepgram_api_key_here

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

# ElevenLabs（音声合成に必須）
ELEVENLABS_TTS_KEY=your_elevenlabs_api_key_here

docker compose up -d

docker exec -it ten_agent_dev bash

agents/examples ディレクトリには他のサンプルもあります。 以下のいずれかで開始できます：

# チェーン型ボイスアシスタント
cd agents/examples/voice-assistant

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

ローカルコードを変更した場合は task build を実行してください。TypeScript や Go などのコンパイル言語では必須、Python では不要です。

task install
task run

サンプルが起動すると次の UI を利用できます。

localhost:49483

localhost:3000

• TMAN Designer: http://localhost:49483
• エージェント事例 UI: http://localhost:3000

1. localhost:49483 を開く。
2. STT・LLM・TTS 拡張を右クリック。
3. プロパティで対応する API キーを入力。
4. 変更を保存すると localhost:3000 で更新内容を確認できます。

TEN には、Docker を使わずに TEN Manager から実行できるトランスクリプションアプリも用意されています。

詳しくはクイックスタートガイドをご覧ください。

GitHub はリポジトリごとに無料の Codespaces を提供しています。Docker を使わずにエージェント事例を実行でき、通常ローカル環境よりも起動が速くなります。

詳細はこちらのガイドをご覧ください。

TMAN Designer でカスタマイズするか property.json を編集したら、本番用の Docker イメージを作成してサービスをデプロイしましょう。

注意: 以下のコマンドは Docker コンテナの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

TEN を Vercel や Netlify などでホストする場合、バックエンドとフロントエンドを分けて配置できます。

1. Docker 対応の任意のプラットフォーム（Docker が動く VM、Fly.io、Render、ECS、Cloud Run など）で TEN バックエンドを実行。用意されたサンプルイメージをそのまま使い、ポート 8080 を公開します。
2. フロントエンドのみ Vercel / Netlify にデプロイします。プロジェクトルートを ai_agents/agents/examples/<example>/frontend に設定し、pnpm install（または bun install）→ pnpm build（または bun run build）を実行し、デフォルトの .next 出力を保持します。
3. ホスティング側の環境変数で AGENT_SERVER_URL をバックエンド URL に設定し、必要な NEXT_PUBLIC_* キー（ブラウザで使う Agora 資格情報など）を追加します。
4. CORS を開放する、または内蔵のプロキシミドルウェアを使うなどして、フロントエンドのオリジンからバックエンドへのリクエストを許可します。

この構成では、バックエンドがワーカー処理を担い、ホストしたフロントエンドは API リクエストを転送するだけで済みます。

新しいリリースやアップデートを即座に受け取れます。あなたのサポートが TEN を成長させます！

プロジェクト	プレビュー
️TEN Framework 会話型 AI エージェント向け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。
️TEN Turn Detection 全二重会話を可能にするターン検出。
TEN Agent Examples TEN を使ったユースケース集。
TEN Portal 公式サイト。ドキュメントとブログを掲載。

TEN Framework は AI 駆動の Q&A プラットフォームにも掲載されています。マルチリンガルでの検索が可能で、初期設定から高度な実装までサポートします。

サービス	リンク
DeepWiki
ReadmeX

バグ修正、機能追加、ドキュメント改善、アイデア共有など、あらゆる OSS での協力を歓迎します。GitHub の Issues や Projects をチェックして活躍の場を見つけ、スキルを発揮してください。一緒に TEN をより良いものにしましょう！

いつでも歓迎です！まずは貢献ガイドラインをご確認ください。

1. 下記のディレクトリを除き、TEN Framework 全体は追加条件付きの Apache License 2.0 で配布されています。プロジェクトルートの LICENSE を参照してください。
2. packages 配下のコンポーネントも Apache License 2.0 で提供されます。各パッケージの LICENSE ファイルをご確認ください。
3. TEN Framework が利用するサードパーティライブラリは third_party ディレクトリで一覧化されています。