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# 产品概览
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Realtime Agent Studio (RAS) 是一个通过管理控制台与 API 构建、部署和运营实时多模态助手的开源平台。
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## 产品定位
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RAS 面向需要构建实时语音或视频助手的团队,目标不是替代你的业务系统,而是提供一套可组合的助手基础设施:
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- **控制台**:让团队快速配置助手、资源库、知识库、工具、工作流与评估策略
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- **API 与实时运行时**:让应用、设备和第三方系统稳定接入实时对话能力
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- **运维与分析能力**:让团队能观察会话效果、排查问题并持续迭代助手质量
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如果你把实时助手看作一条完整的产品链路,RAS 负责其中的“构建、接入、运行、观测”四个阶段。
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## 核心模块
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| 模块 | 负责什么 | 适合谁使用 |
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| **助手** | 定义角色、行为、模型、知识、工具和会话策略 | 产品、运营、算法、开发 |
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| **引擎** | 承载实时语音/多模态对话,输出事件流和音频流 | 开发、基础设施 |
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| **资源库** | 管理 LLM、ASR、TTS 等外部能力接入 | 平台管理员、开发 |
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| **知识库 / 工具 / 工作流** | 让助手获得领域知识、外部执行能力和复杂流程控制 | 业务设计者、开发 |
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| **分析与评估** | 记录会话、监控指标、做自动化回归和效果评估 | 运营、QA、开发 |
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## 为什么是“控制台 + API”
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RAS 采用“控制台配置 + API 接入”的组合方式,而不是把所有内容都固化在代码里:
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- **控制台负责提效**:让非后端角色也能参与提示词、工具、知识、流程的配置与调优
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- **API 负责集成**:让产品团队继续用自己的前端、服务端或设备侧应用承载最终体验
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- **同一套助手配置可复用**:控制台保存的助手定义可以被不同渠道重复接入和评估
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## 典型使用方式
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<div class="grid cards" markdown>
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- :material-headset: **客户服务与运营自动化**
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在客服、外呼、预约、售后等场景中接入实时语音助手,并保留人工接管与工具调用能力。
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- :material-school-outline: **培训、陪练与问答**
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用知识库、提示词和流程编排构建可持续优化的教学、培训或辅导助手。
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- :material-domain: **企业内部助手**
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通过私有部署、内部知识库和业务系统工具,把助手接入内部流程或设备终端。
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- :material-devices: **多端集成**
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通过 WebSocket API 将同一个助手接入 Web、移动端、坐席工作台或自有硬件设备。
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</div>
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## 与其他方案的差异
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本页是站内唯一保留“产品对比”视角的地方,用于帮助你快速判断 RAS 的定位边界。
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| 特性 | RAS | Vapi | Retell | ElevenLabs Agents |
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| **开源** | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
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| **私有部署** | :white_check_mark: | :x: | :x: | :x: |
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| **Pipeline 引擎** | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :x: |
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| **Realtime / 多模态引擎** | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :x: | :white_check_mark: |
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| **自定义 ASR / TTS** | :white_check_mark: | 有限 | 有限 | :x: |
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| **知识库与工具扩展** | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: | 有限 |
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| **工作流编排** | 开发中 | :white_check_mark: | :x: | :x: |
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| **数据与链路可观测** | :white_check_mark: | 有限 | 有限 | 有限 |
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## 继续阅读
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- [系统架构](architecture.md) - 从服务边界、数据流和部署形态理解系统如何组成
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- [核心概念](../concepts/index.md) - 先建立助手、引擎与工作流的心智模型
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- [快速开始](../quickstart/index.md) - 以最短路径创建第一个助手
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