Initial commit: AI Video Assistant fullstack platform.

Add pipecat-based backend with WebRTC/WS voice routes, Next.js frontend, and Docker Compose orchestration.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

backend/models.py

@@ -0,0 +1,55 @@
+"""请求/配置数据模型。
+
+分两层(重要):
+  - AssistantConfig:**运行时**配置,含真 key,只在后端内部流转,绝不返回前端。
+                     由 config_resolver 从 DB 组装(或信令内联传入)。
+  - schemas.py 里的 *Request/*Response:面向前端的 DTO(key 打码)。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Literal
+
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+RuntimeMode = Literal["pipeline", "realtime"]
+
+
+class AssistantConfig(BaseModel):
+    """运行时配置:前端可见部分(name/prompt/...) + 服务端注入部分(*_api_key/*_base_url)。"""
+
+    name: str = "未命名助手"
+    greeting: str = "您好,我是 AI 视频助手,请问有什么可以帮您?"
+    prompt: str = "你是一个有帮助的助手。"
+    runtimeMode: RuntimeMode = "pipeline"
+
+    # 模型/音色选项
+    model: str = ""  # LLM
+    asr: str = ""    # STT
+    voice: str = ""  # TTS 音色
+    realtimeModel: str = ""
+
+    enableInterrupt: bool = True
+
+    # ---- 运行时连接信息(服务端注入,不来自浏览器) ----
+    # 为空时,service_factory 会回退到 config.py 的 .env 默认值。
+    llm_api_key: str = ""
+    llm_base_url: str = ""
+    stt_api_key: str = ""
+    stt_base_url: str = ""
+    tts_api_key: str = ""
+    tts_base_url: str = ""
+
+
+class SignalingOffer(BaseModel):
+    """WS 信令里 offer 消息的 payload。
+
+    推荐用 assistant_id(浏览器只传 id,key 在服务端解析);
+    inline_config 仅用于调试/无库场景。
+    """
+
+    pc_id: str | None = None
+    sdp: str
+    type: str
+    assistant_id: str | None = None
+    inline_config: AssistantConfig | None = None