# 引擎架构

RAS 提供两类实时运行时：**Pipeline 引擎** 和 **Realtime 引擎**。本页只回答一个问题：你的助手应该跑在哪种引擎上。

---

## 先记住这条判断标准

- 如果你优先考虑 **可控性、可替换性、成本管理、工具 / 知识 / 流程编排**，优先选 **Pipeline 引擎**
- 如果你优先考虑 **超低延迟、更自然的端到端语音体验**，优先选 **Realtime 引擎**

## 两类引擎的区别

| 维度 | Pipeline 引擎 | Realtime 引擎 |
|------|---------------|---------------|
| **交互路径** | VAD → ASR → TD → LLM → TTS | 端到端实时模型 |
| **可控性** | 高，每个环节可替换 | 中，更多依赖模型供应商 |
| **延迟** | 中等，通常由多环节累加 | 低，链路更短 |
| **能力编排** | 更适合接入工具、知识库、工作流 | 也可接工具，但流程可控性较弱 |
| **成本结构** | 可按环节优化 | 往往更依赖单一供应商定价 |
| **适合场景** | 企业客服、流程型助手、电话场景、知识问答 | 高拟真语音助手、多模态入口、高自然度体验 |

## Pipeline 引擎是什么

Pipeline 引擎把实时语音拆成多个明确环节：

```mermaid
flowchart LR
    VAD[VAD] --> ASR[ASR]
    ASR --> TD[回合检测]
    TD --> LLM[LLM]
    LLM --> TTS[TTS]
```

这样做的好处是：

- 你可以分别选择 ASR、LLM、TTS 的供应商
- 你可以单独优化某一个环节，而不是整体替换
- 工具、知识库和工作流更容易插入到链路中

代价是：

- 延迟会累加
- 系统集成更复杂
- 你需要同时管理多类外部依赖

## Realtime 引擎是什么

Realtime 引擎直接连接端到端实时模型，让模型同时处理输入、理解、生成与打断。

```mermaid
flowchart LR
    Input[音频 / 视频 / 文本输入] --> RT[Realtime Model]
    RT --> Output[音频 / 文本输出]
    RT --> Tools[工具]
```

这样做的好处是：

- 链路更短，延迟更低
- 全双工与打断通常更自然
- 接入路径更简单，适合强调体验的入口

代价是：

- 更依赖特定模型供应商
- 对 ASR / TTS / 回合检测的独立控制更弱
- 成本和能力边界受实时模型限制更大

## 怎么选

### 适合选择 Pipeline 的情况

- 你要接入特定 ASR 或 TTS 供应商
- 你需要知识库、工具、工作流形成稳定业务流程
- 你更在意可解释性、观测和分段优化
- 你需要把成本按环节精细控制

### 适合选择 Realtime 的情况

- 你把“自然对话感”放在首位
- 你需要更低的首响和更顺滑的打断体验
- 你可以接受对某个模型供应商的依赖
- 你的场景更接近语音助手、陪练、虚拟角色或多模态入口

## 简化决策表

| 场景 | 推荐引擎 | 原因 |
|------|----------|------|
| 企业客服 / 电话机器人 | Pipeline | 可控、可审计、易接工具与业务系统 |
| 知识问答 / 业务流程助手 | Pipeline | 更适合接知识库与工作流 |
| 高拟真语音助手 | Realtime | 更自然、更低延迟 |
| 多模态入口 | Realtime | 端到端处理音频 / 视频 / 文本 |
| 预算敏感场景 | Pipeline | 更容易逐环节优化成本 |

## 智能打断的差异

两类引擎都支持打断，但边界不同：

- **Pipeline**：由 VAD / 回合检测与 TTS 停止逻辑协同实现，行为更可控
- **Realtime**：更多由实时模型内部完成，体验更自然，但可解释性更低

## 继续阅读

- [Pipeline 引擎](pipeline-engine.md) - 查看分段链路、延迟构成与配置示例
- [Realtime 引擎](realtime-engine.md) - 查看端到端实时模型的交互路径
- [系统架构](../overview/architecture.md) - 从服务边界理解引擎在整体系统中的位置