# 系统架构
本文档详细介绍 Realtime Agent Studio (RAS) 的系统架构设计。
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## 整体架构
RAS 采用前后端分离的微服务架构,主要由三个核心服务组成:
```mermaid
flowchart TB
subgraph Client["客户端"]
Browser[Web 浏览器]
Mobile[移动应用]
ThirdParty[第三方系统]
end
subgraph Frontend["前端服务"]
WebApp[React 管理控制台]
end
subgraph Backend["后端服务"]
API[API 服务
FastAPI]
Engine[实时交互引擎
WebSocket]
end
subgraph Storage["数据存储"]
DB[(SQLite/PostgreSQL)]
FileStore[文件存储]
end
subgraph External["外部服务"]
OpenAI[OpenAI]
SiliconFlow[SiliconFlow]
DashScope[DashScope]
LocalModel[本地模型]
end
subgraph Tools["工具"]
Webhook[Webhook]
ClientTool[客户端工具]
Builtin[内建工具]
end
Browser --> WebApp
Mobile -->|WebSocket| Engine
ThirdParty -->|REST API| API
WebApp -->|REST API| API
WebApp -->|WebSocket| Engine
API <--> DB
API <--> FileStore
Engine <--> API
Engine --> External
Engine --> Tools
```
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## 核心组件
### 1. Web 前端 (React)
管理控制台,提供可视化的配置和监控界面。
| 功能模块 | 说明 |
|---------|------|
| 助手管理 | 创建、配置、测试智能助手 |
| 资源库 | LLM/ASR/TTS/VAD 等模型管理 |
| 知识库 | RAG 文档上传与管理 |
| 历史记录 | 会话日志查询与回放 |
| 仪表盘 | 实时数据统计 |
| 调试控制台 | WebSocket 实时测试 |
### 2. API 服务 (FastAPI)
RESTful API 后端,处理所有管理操作。
```mermaid
flowchart LR
subgraph API["API 服务"]
Router[路由层]
Service[业务逻辑层]
Model[数据模型层]
end
Client[客户端] --> Router
Router --> Service
Service --> Model
Model --> DB[(数据库)]
```
**主要职责:**
- 助手 CRUD 操作
- 模型资源管理
- 知识库管理
- 会话记录存储
- 认证与授权
### 3. 实时交互引擎 (Engine)
核心组件,处理实时音视频对话。
```mermaid
flowchart TB
subgraph Engine["实时交互引擎"]
WS[WebSocket Handler]
SM[会话管理器]
subgraph Pipeline["管线式引擎"]
VAD[声音活动检测 VAD]
ASR[语音识别 ASR]
TD[回合检测 TD]
LLM[大语言模型 LLM]
TTS[语音合成 TTS]
end
subgraph Realtime["实时交互引擎连接"]
RTOpenAI[OpenAI Realtime]
RTGemini[Gemini Live]
RTDoubao[Doubao 实时交互]
end
subgraph Tools["工具"]
Webhook[Webhook]
ClientTool[客户端工具]
Builtin[内建工具]
end
end
Client[客户端] -->|音频流| WS
WS --> SM
SM --> Pipeline
SM --> Realtime
Pipeline --> LLM
LLM --> Tools
Realtime --> Tools
Pipeline -->|文本/音频| WS
Realtime -->|文本/音频| WS
```
### 外部服务与工具
| 类别 | 说明 | 可选项 |
|------|------|--------|
| **外部服务** | 管线式引擎各环节所依赖的云/本地服务 | OpenAI、SiliconFlow、DashScope、本地模型 |
| **实时交互引擎** | 实时交互引擎可连接的后端 | OpenAI Realtime、Gemini Live、Doubao 实时交互引擎 |
| **工具** | 管线式 LLM 与实时交互引擎均可调用 | Webhook、客户端工具、内建工具 |
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## 引擎架构
### 管线式全双工引擎
管线式引擎包含:**声音活动检测(VAD)**、**语音识别(ASR)**、**回合检测(TD)**、**大语言模型(LLM)**、**语音合成(TTS)**。外部服务可选用 **OpenAI**、**SiliconFlow**、**DashScope**、**本地模型**。LLM 可连接**工具**(Webhook、客户端工具、内建工具)。
```mermaid
sequenceDiagram
participant C as 客户端
participant E as 引擎
participant VAD as VAD
participant ASR as 语音识别
participant TD as 回合检测
participant LLM as 大语言模型
participant TTS as 语音合成
participant Tools as 工具
C->>E: 音频流 (PCM)
E->>VAD: 检测语音活动
VAD-->>E: 有效语音段
E->>ASR: 语音转文字
ASR-->>E: 转写文本
E->>TD: 回合边界
TD-->>E: 可送 LLM 的输入
E->>LLM: 生成回复
LLM->>Tools: 可选:调用工具
Tools-->>LLM: 工具结果
LLM-->>E: 回复文本 (流式)
E->>TTS: 文字转语音
TTS-->>E: 音频流
E->>C: 播放音频
```
**特点:**
- 灵活选择各环节供应商(OpenAI、SiliconFlow、DashScope、本地模型)
- 可独立优化 VAD、ASR、TD、LLM、TTS 每个环节
- LLM 与工具联动(Webhook、客户端工具、内建工具)
- 延迟约 500-1500ms
### 实时交互引擎
实时交互引擎可连接**实时交互引擎**,包括 **OpenAI Realtime**、**Gemini Live**、**Doubao 实时交互引擎**等,同样可连接**工具**(Webhook、客户端工具、内建工具)。
### 原生多模态引擎
使用端到端多模态模型(如 GPT-4o Realtime):
```mermaid
sequenceDiagram
participant C as 客户端
participant E as 引擎
participant RT as Realtime Model
C->>E: 音频流
E->>RT: 音频输入
RT-->>E: 音频输出 (流式)
E->>C: 播放音频
```
**特点:**
- 更低延迟 (< 300ms)
- 更自然的语音交互
- 依赖特定模型供应商
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## 数据流
### WebSocket 会话流程
```mermaid
sequenceDiagram
participant C as 客户端
participant E as 引擎
participant API as API 服务
participant DB as 数据库
C->>E: 连接 ws://.../ws?assistant_id=xxx
E->>API: 获取助手配置
API->>DB: 查询助手
DB-->>API: 助手数据
API-->>E: 配置信息
C->>E: session.start
E-->>C: session.started
E-->>C: config.resolved
loop 对话循环
C->>E: 音频帧 (binary)
E-->>C: input.speech_started
E-->>C: transcript.delta
E-->>C: transcript.final
E-->>C: assistant.response.delta
E-->>C: output.audio.start
E-->>C: 音频帧 (binary)
E-->>C: output.audio.end
end
C->>E: session.stop
E->>API: 保存会话记录
API->>DB: 存储
E-->>C: session.stopped
```
### 智能打断流程
```mermaid
sequenceDiagram
participant C as 客户端
participant E as 引擎
participant TTS as TTS 服务
Note over E: 正在播放 TTS 音频
E->>C: 音频帧...
C->>E: 用户说话 (VAD 检测)
E->>E: 触发打断
E->>TTS: 停止合成
E-->>C: output.audio.interrupted
Note over E: 处理新的用户输入
E-->>C: input.speech_started
```
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## 部署架构
### 开发环境
```mermaid
flowchart LR
subgraph Local["本地开发"]
Web[npm run dev
:3000]
API[uvicorn
:8080]
Engine[python main.py
:8000]
DB[(SQLite)]
end
Web --> API
Web --> Engine
API --> DB
Engine --> API
```
## 技术选型
| 组件 | 技术 | 选型理由 |
|------|------|---------|
| **前端框架** | React 18 | 成熟生态,组件化开发 |
| **状态管理** | Zustand | 轻量级,TypeScript 友好 |
| **UI 组件** | Tailwind CSS | 原子化 CSS,快速开发 |
| **后端框架** | FastAPI | 高性能,自动 API 文档 |
| **WebSocket** | websockets | Python 异步 WebSocket |
| **ORM** | SQLAlchemy | 功能完善,支持多数据库 |
| **数据库** | SQLite/PostgreSQL | 开发简单/生产可靠 |
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## 扩展性设计
### 模型适配器模式
```mermaid
classDiagram
class ModelAdapter {
<>
+generate(prompt) string
+stream(prompt) AsyncIterator
}
class OpenAIAdapter {
+generate(prompt) string
+stream(prompt) AsyncIterator
}
class AzureAdapter {
+generate(prompt) string
+stream(prompt) AsyncIterator
}
class LocalAdapter {
+generate(prompt) string
+stream(prompt) AsyncIterator
}
ModelAdapter <|-- OpenAIAdapter
ModelAdapter <|-- AzureAdapter
ModelAdapter <|-- LocalAdapter
```
通过适配器模式,可以轻松接入新的模型供应商。
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## 相关文档
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