Update documentation and configuration for Realtime Agent Studio

- Revised mkdocs.yml to reflect the new site name and description, enhancing clarity for users.
- Added a changelog.md to document important changes and updates for the project.
- Introduced a roadmap.md to outline development plans and progress for future releases.
- Expanded index.md with a comprehensive overview of the platform, including core features and installation instructions.
- Enhanced concepts documentation with detailed explanations of assistants, engines, and their configurations.
- Updated configuration documentation to provide clear guidance on environment setup and service configurations.
- Added extra JavaScript for improved user experience in the documentation site.
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Xin Wang
2026-03-02 23:35:22 +08:00
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本章节介绍如何安装和配置 Realtime Agent Studio (RAS) 开发环境。
## 概述
---
Realtime Agent Studio (RAS) 由以下组件构成:
## 系统组件
| 组件 | 说明 |
|------|------|
| **Web 前端** | React + TypeScript 构建的管理界面 |
| **API 服务** | Python FastAPI 后端服务 |
| **Engine 服务** | 实时对话引擎WebSocket |
RAS 由三个核心服务组成:
## 安装步骤
```mermaid
flowchart LR
subgraph Services["服务组件"]
Web[Web 前端<br/>React + TypeScript]
API[API 服务<br/>FastAPI]
Engine[Engine 服务<br/>WebSocket]
end
### 1. 克隆项目
subgraph Storage["数据存储"]
DB[(SQLite/PostgreSQL)]
end
Web -->|REST| API
Web -->|WebSocket| Engine
API <--> DB
Engine <--> API
```
| 组件 | 端口 | 说明 |
|------|------|------|
| **Web 前端** | 3000 | React + TypeScript 管理控制台 |
| **API 服务** | 8080 | Python FastAPI 后端 |
| **Engine 服务** | 8000 | 实时对话引擎WebSocket |
---
## 快速安装
### 方式一Docker Compose推荐
最快捷的启动方式,适合快速体验和生产部署。
```bash
git clone https://github.com/your-repo/AI-VideoAssistant.git
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-org/AI-VideoAssistant.git
cd AI-VideoAssistant
# 2. 启动服务
docker-compose up -d
# 3. 访问控制台
open http://localhost:3000
```
!!! tip "首次启动"
首次启动需要构建镜像,可能需要几分钟时间。
### 方式二:本地开发
适合需要修改代码的开发者。
#### 1. 克隆项目
```bash
git clone https://github.com/your-org/AI-VideoAssistant.git
cd AI-VideoAssistant
```
### 2. 安装依赖
#### 2. 启动 API 服务
```bash
cd api
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --reload
```
#### 3. 启动 Engine 服务
```bash
cd engine
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python main.py
```
#### 4. 启动 Web 前端
```bash
cd web
npm install
```
### 3. 配置环境变量
创建 `.env` 文件,详见 [配置说明](configuration.md)。
### 4. 启动开发服务器
```bash
npm run dev
```
访问 http://localhost:3000
访问 `http://localhost:3000`
## 构建生产版本
---
```bash
npm run build
## 验证安装
### 检查服务状态
| 服务 | URL | 预期结果 |
|------|-----|---------|
| Web | http://localhost:3000 | 看到登录/控制台页面 |
| API | http://localhost:8080/docs | 看到 Swagger 文档 |
| Engine | http://localhost:8000/health | 返回 `{"status": "ok"}` |
### 测试 WebSocket 连接
```javascript
const ws = new WebSocket('ws://localhost:8000/ws?assistant_id=test');
ws.onopen = () => console.log('Connected!');
ws.onerror = (e) => console.error('Error:', e);
```
构建产物在 `dist` 目录。
---
## 目录结构
```
AI-VideoAssistant/
├── web/ # React 前端
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # UI 组件
│ │ ├── pages/ # 页面
│ │ ├── stores/ # Zustand 状态
│ │ └── api/ # API 客户端
│ └── package.json
├── api/ # FastAPI 后端
│ ├── app/
│ │ ├── routers/ # API 路由
│ │ ├── models/ # 数据模型
│ │ └── services/ # 业务逻辑
│ └── requirements.txt
├── engine/ # 实时交互引擎
│ ├── app/
│ │ ├── pipeline/ # 管线引擎
│ │ └── multimodal/ # 多模态引擎
│ └── requirements.txt
├── docker/ # Docker 配置
│ └── docker-compose.yml
└── docs/ # 文档
```
---
## 常见问题
### 端口被占用
```bash
# 查看端口占用
# Linux/Mac
lsof -i :3000
# Windows
netstat -ano | findstr :3000
```
修改对应服务的端口配置后重启。
### Docker 构建失败
```bash
# 清理 Docker 缓存
docker system prune -a
# 重新构建
docker-compose build --no-cache
```
### Python 依赖安装失败
确保使用 Python 3.10+
```bash
python --version # 需要 3.10+
```
---
## 下一步
- [环境要求](requirements.md) - 详细的软件版本要求
- [配置说明](configuration.md) - 环境变量配置指南
- [部署指南](../deployment/index.md) - 生产环境部署
- [快速开始](../quickstart/index.md) - 创建第一个助手
- [Docker 部署](../deployment/docker.md) - 生产环境部署