在科幻电影中，我们经常能看到智能语音助手，它们不仅能听懂我们的指令，还能完成各种复杂的任务。现在，借助开源工具 LiveKit 和 Python，你也可以免费打造一个属于自己的 Jarvis AI 语音助手！本文将带你一步步了解 LiveKit 的优势，学习如何设置 LiveKit 环境，并利用 Python 编写代码，定制你的 AI 语音助手，让它拥有强大的功能，甚至能够与摄像头互动！ LiveKit 是一个功能强大的开源语音 AI 平台，它允许开发者构建、部署和扩展实时代理。与 Vapi、Retell 或 ElevenLabs 等其他语音代理工具不同，LiveKit 完全免费，并且可以本地运行，让开发者拥有更大的控制权和数据隐私。本文将详细介绍如何利用 LiveKit 和 Python，打造一个智能、高效且完全免费的 AI 语音助手，让科幻变为现实。 本文将引导你完成 LiveKit 的设置，并提供可直接使用的 Python 代码，让你即使没有深厚的编程基础，也能轻松上手。我们还会介绍如何为你的 AI 助手添加各种功能，例如查询天气、进行网页搜索，甚至是发送电子邮件！最后，我们将探讨如何将你的 AI 助手部署为 Android 应用，让它随时随地为你服务。 关键词：LiveKit，Python，Jarvis AI，语音助手，开源工具，AI 语音助手，人工智能，AI 代理，AI 开发，Android 应用，编程教程
本文重点
使用 LiveKit 和 Python 免费创建 Jarvis AI 语音助手
LiveKit 是一款完全免费的开源语音 AI 平台
无需深厚的编程基础，即可定制 AI 语音助手
可为 AI 助手添加查询天气、网页搜索、发送邮件等功能
可将 AI 助手部署为 Android 应用，随时随地提供服务
免费开源的 LiveKit：打造 Jarvis AI 的理想选择
LiveKit 简介：强大的开源语音 AI 平台
livekit 是一款功能强大的开源语音 ai 平台，它允许开发者构建、部署和扩展实时代理。
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与其他语音代理工具相比，LiveKit 的最大优势在于其完全免费且开源的特性。这意味着你无需支付任何费用，即可使用其强大的功能，并且可以根据自己的需求进行定制和修改。
LiveKit 的主要特点包括：
- 开源免费： 完全免费使用，无任何隐藏费用。
- 实时代理： 支持构建、部署和扩展实时代理。
- 本地运行： 可以在本地运行，保护数据隐私。
- 高度定制： 允许开发者根据自身需求进行定制和修改。
- 强大的功能： 提供各种 AI 工具和研究，助力开发者打造智能语音助手。
这些特点使得 LiveKit 成为打造 Jarvis AI 语音助手的理想选择。通过 LiveKit，你可以完全掌控你的 AI 助手，并且可以根据自己的需求，为其添加各种独特的功能。
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LiveKit 架构解析：AI 语音助手的运作方式
了解 LiveKit 的架构，有助于你更好地理解 AI 语音助手的运作方式。
LiveKit 架构主要由以下几个部分组成：
- AI 代理（Python）： 这是 AI 语音助手的核心，使用 Python 编写，负责处理用户的语音指令，并调用相应的工具完成任务。
- 大型语言模型（Gemini）： 作为 AI 代理的“大脑”，大型语言模型负责理解用户的指令，并生成相应的回复。LiveKit 支持多种大型语言模型，包括 Gemini、OpenAI 和 Claude。
- LiveKit 服务器： 负责处理 AI 代理与客户端应用之间的通信。
- 客户端应用（Web App/Mobile App）： 用户与 AI 语音助手交互的界面，可以是 Web 应用或移动应用。
LiveKit 架构的工作流程如下：
- 用户通过客户端应用发出语音指令。
- 客户端应用将语音指令发送到 LiveKit 服务器。
- LiveKit 服务器将语音指令传递给 AI 代理。
- AI 代理使用大型语言模型理解指令，并调用相应的工具。
- AI 代理将结果返回给 LiveKit 服务器。
- LiveKit 服务器将结果传递给客户端应用。
- 客户端应用将结果呈现给用户。
通过这种架构，LiveKit 能够实现低延迟、高效率的语音交互，为用户提供流畅的使用体验。
LiveKit设置和Python实现
LiveKit 环境设置
要开始使用 LiveKit，你需要进行一些简单的设置。
首先，访问 LiveKit 官网，创建一个账号并创建一个项目。创建项目后，你需要生成 API 密钥，用于连接你的 AI 代理和 LiveKit 服务器。
- 获取 API 密钥： 登录 LiveKit 官方网站，创建账户并新建项目，创建完成项目后，点击 Settings -> API keys，并生成新的 API Key
注意：请务必将生成的 API 密钥保存到安全的地方，因为你之后需要使用它。
接下来，你需要创建一个 Python 环境，并安装必要的依赖包。
-
创建 Python 环境：
- 打开命令行终端，导航到你的项目目录。
- 输入
python -m venv venv创建一个名为“venv”的虚拟环境。 请注意，对于苹果和linux电脑，请输入python3 -m venv venv - 激活虚拟环境：
- 在 Windows 系统中，输入
.\venv\Scripts\activate - 在 macOS 或 Linux 系统中，输入
source .venv/bin/activate
- 在 Windows 系统中，输入
- 安装依赖包：
- 新建 requirements.txt 文件，并输入以下依赖包：
livekit-agents livekit-plugins-openai livekit-plugins-silero livekit-plugins-google livekit-plugins-noise-cancellation memoai duckduckgo-search langchain_community requests python-dotenv
- 在命令行终端中，输入
pip install -r requirements.txt安装依赖包。
完成以上步骤，你就成功设置了 LiveKit 的开发环境，可以开始编写 Python 代码，定制你的 AI 语音助手了。
Python 代码实现：打造 AI 语音助手核心
使用 Python 编写 AI 语音助手的核心代码，主要涉及以下几个方面：
-
定义 AI 代理： 创建一个继承自
livekit.agents.Agent的类，用于定义 AI 代理的行为和功能。
from livekit.agents import Agent
class Assistant(Agent):
def __init__(self):
super().__init__(instructions="You are a helpful voice AI assistant.")
- 创建 FunctionTool FunctionTool用于对函数进行装饰，以便Agent可以使用 。
@function_tool
async def get_weather(city: str) -> str:
"""Get the current weather for a given city."""
try:
logging.info(f"Getting weather for {city}")
response = requests.get(f"https://wtr.in/{city}?format=3")
response.raise_for_status()
if response.status_code == 200:
logging.info(f"Weather for {city}: {response.text.strip()}")
return response.text.strip()
else:
logging.error(f"Failed to get weather for {city}: {response.status_code}")
return f"Could not retrieve weather for {city}."
except Exception as e:
logging.error(f"Error retrieving weather for {city}: {e}")
return f"An error occurred while retrieving weather for {city}."
-
加载 .env 文件：
load_dotenv()
-
指定声音和启动指令：
class Assistant(Agent): def __init__(self): super().__init__(instructions="You are a helpful voice AI assistant.",voice="Aode")通过以上代码，你可以创建一个简单的 AI 语音助手，它可以与用户进行语音交互，并执行一些基本任务。当然，这只是一个起点，你可以根据自己的需求，为其添加更多的功能。
为AI助手增加摄像头支持并进行调试
让 AI 助手拥有视觉能力，可以极大地扩展其应用场景。
LiveKit 允许你将摄像头集成到 AI 代理中，使其能够“看到”周围的世界。
-
连接摄像头： 你需要确保你的开发环境能够访问摄像头。
-
添加功能到代码:
video_enabled=True
audio_enabled=True,
通过将 video_enabled 设置为 True，来开启摄像头模式。
开启视频模式后，你可以使用以下代码，让你的 AI 助手识别图像或视频中的内容：
# Agent code
if face:
return "识别到人脸"
现在你可以通过摄像头视频流数据让Ai代理具备视频识别能力。LiveKit Playground 提供了便捷的调试工具，可以让你在开发过程中，实时测试和调试你的 AI 语音助手。通过 LiveKit Playground，你可以与 AI 助手进行语音交互，查看它的回复，并监控其运行状态。
如何使用你的AI助手
用语音或文字进行对话
启动你的AI代理，你可以通过电脑或手机浏览器打开LiveKit Playground页面，输入你的项目ID连接至AI Agent，连接成功后即可在页面上与AI智能助手进行语音或文字互动。
在文本聊天框中，直接键入问题或命令，然后点击发送即可与AI智能助手沟通，助手将会实时响应并提供信息。
赋予AI助手工具
要使用工具，请确保你的AI助手具备联网功能（如访问DuckDuckGo）以及访问外部设备功能（如访问电脑摄像头等）。根据画面提示进行操作授权后，助手就会利用这些外部的工具为你提供更多帮助，例如查询天气，甚至直接调用你的电脑执行程序指令等等。
请注意，在使用网络工具时务必确保网络连接，部分功能可能需要你的账户开通相应的权限，例如部分地区的 Gemini API可能需要科学上网。
将你的AI助手打包成Android应用程序！
开发完成后，你还可以将AI助手打包为安卓应用程序，从而在手机上运行，随时随地拥有自己的专属智能助理。
在Android Studio上安装好LiveKit开发套件和环境配置，复制lk app create指令到PowerShell中运行，成功后即可将AI助手安装至安卓设备。
你可以将AI助手分享给朋友或上传至Play商店，让其他人也能体验你所创造的AI工具。
LiveKit 费用
LiveKit 免费和收费功能介绍
LiveKit 的核心功能完全免费，开发者可以自由使用 LiveKit 提供的语音和视频处理功能，无需支付任何费用。这包括：
- 实时音视频通信
- 语音识别与合成
- 降噪与回声消除
- 多方通话支持
尽管 LiveKit 核心功能免费，但 LiveKit 也提供一些高级功能，例如：
- 企业级支持
- 专业技术咨询
- 定制化开发
这些高级功能需要付费才能使用。如果你需要这些功能，可以考虑购买 LiveKit 的企业版。LiveKit完全可以满足我们构建免费AI助手的需求。关于更多LiveKit的介绍，可以前往LiveKit官网查询。
使用 LiveKit 构建 AI 语音助手的优缺点分析
? Pros完全免费且开源，降低开发成本
可以本地运行，保护数据隐私
高度定制，可根据需求添加各种功能
技术社区活跃，问题能够快速的得到解答
拥有强大的插件系统，可扩展性强
? Cons需要一定的编程基础
文档可能不够完善
新手学习成本相对较高
LiveKit 的核心功能特点
构建强大AI助手的技术基石
LiveKit 作为一款强大的开源平台，为AI助手的开发提供了坚实的基础，这些强大的核心功能特点确保开发能够快速高效构建语音AI助手。
- 实时音视频通信: LiveKit 能够轻松支持实时音频与视频流的处理，使 AI 助手可以进行语音交流和视频交互，这对于构建具有真人般交互体验的 AI 助手至关重要。
- 语音识别与合成： LiveKit 集成了强大的语音识别和语音合成功能，可以将语音转换为文本，也可以将文本转换为自然流畅的语音，从而实现 AI 助手与用户的双向交流。
- 灵活的定制能力: LiveKit 允许开发者进行高度定制，这意味着你可以根据自己的需求，自由地调整 AI 助手的行为和功能。这对于构建具有独特个性的 AI 助手至关重要。
- 兼容多种 AI 模型： 开发者可以灵活地选择不同的语音识别、语音合成和自然语言处理模型，从而打造最适合自己应用场景的 AI 助手。无论你选择哪种 AI 模型，LiveKit 都能提供良好的兼容性。
- 强大的插件系统: LiveKit 支持各种插件，通过插件扩展了降噪，回声消除、 OpenAI语音支持等等，开发者可以通过插件市场来获取所需的各种能力。
常见问题解答
LiveKit 真的完全免费吗？
LiveKit 核心功能是完全免费的，你可以自由使用其语音和视频处理功能，无需支付任何费用。但 LiveKit 也提供一些高级功能，例如企业级支持和专业技术咨询，这些功能需要付费才能使用。
我需要具备什么样的编程基础才能使用 LiveKit？
使用 LiveKit 需要一定的编程基础，特别是 Python 编程。你需要了解 Python 的基本语法、数据类型、函数、类等概念。如果你不熟悉 Python，建议你先学习一些 Python 编程的基础知识。
LiveKit 是否支持其他编程语言？
虽然 LiveKit 核心使用 Python 编写，但它也提供了 JavaScript SDK，允许你使用 JavaScript 构建客户端应用。此外，LiveKit 还可以与其他编程语言集成，例如 Go 和 Rust。
如何为我的 AI 助手添加更多的功能？
你可以通过编写 Python 代码，为你的 AI 助手添加各种功能。例如，你可以使用 requests 库调用外部 API，获取天气信息、新闻资讯等。你还可以使用机器学习库，例如 TensorFlow 和 PyTorch，让你的 AI 助手具备更强大的自然语言处理能力。
拓展阅读
其他开源语音 AI 平台有哪些？
除了 LiveKit，还有一些其他的开源语音 AI 平台，例如： Mozilla DeepSpeech： Mozilla DeepSpeech 是一款基于深度学习的语音识别引擎，它可以将语音转换为文本。 Kaldi： Kaldi 是一款功能强大的语音识别工具包，它提供了各种语音识别算法和模型。 Julius： Julius 是一款高性能的语音识别引擎，它支持多种语言和平台。
