代码优先的代理开发
使用 LiveKit 的开源 SDK,通过 Python 或 TypeScript 构建代理,然后直接用代码编写代理逻辑。
LiveKit 是一个开源开发者平台,用于构建、部署和监控语音、视频及实体 AI 智能体,支持 Python 或 TypeScript,以及通过 LiveKit Cloud 进行生产部署。
LiveKit 是一个开源框架和开发者平台,用于构建语音、视频及物理 AI 代理。它面向希望用代码创建代理体验、将其部署到云基础设施并在生产环境中观察行为的团队。
该产品将 SDK、云部署、电信支持和实时可观测性整合到一个平台中。来源强调了使用 Python 和 TypeScript 进行代理开发、全球基础设施,以及跨实时对话的代理会话、路由、扩展和遥测支持。
使用 LiveKit 的开源 SDK,通过 Python 或 TypeScript 构建代理,然后直接用代码编写代理逻辑。
将代理部署到 LiveKit Cloud,由平台处理运行时基础设施、路由和自动扩缩容。
通过实时可观测性和会话指标监控生产中的对话,包括代理会话遥测。
使用平台的模型和语音栈,通过代理工作流连接 LLM、STT 和 TTS 提供商。
将代理连接到网页、移动端和电话体验,包括电信和基于 SIP 的工作流。
在交付前针对真实场景进行测试和迭代,并提供用于代理后端、前端和测试工作流的工具。
使用 Python 或 TypeScript 创建语音助手,将其连接到 STT、LLM 和 TTS 提供商,并在生产工作流中运行代理。
构建可在浏览器或移动应用中运行的代理体验,让用户说话,代理实时回应。
为代理添加电话呼叫工作流,使其能够通过电信集成拨打或接听电话。
将代理部署到云基础设施上,由 LiveKit Cloud 处理路由和自动扩缩容,适合不想管理运行时运维的团队。
跟踪生产中的实时会话和对话行为,以便团队在发布后检查代理表现。
LiveKit 旨在让你使用 Python 或 TypeScript 构建代理,然后将其部署到 LiveKit Cloud,并在生产环境中观察对话。
来源将 LiveKit 描述为一个面向语音 AI、视频 AI 和物理 AI 代理的平台,提供代理基础设施和实时可观测性。
定价页面显示有免费的 Start 起步选项、付费的 Build、Ship 和 Scale 计划,以及需要联系销售的 Enterprise 选项。
该平台强调开源 SDK、云部署、电信和可观测性,而不是无代码工作流。
来源没有列出固定的逐项集成目录,但提到了模型集成、电信、SIP,以及部署到 LiveKit Cloud。
流量数据仅供参考。
tensorflow.org
开源机器学习平台,支持在桌面、移动端、Web、云端和边缘环境构建、训练与部署模型。
sim.ai
Sim 是一个开源 AI 工作空间,帮助团队构建、部署和管理 AI 智能体,并提供可视化工作流、Chat、API 访问、集成与协作工具。
openhands.dev
OpenHands 是面向云端编码代理的开源、模型无关平台,可通过 Web、CLI、终端 UI 和 SDK 自动化工程工作流,支持本地、云端及企业部署。
trigger.dev
用于构建 TypeScript 后台任务、AI 工作流和智能体的开源平台
deerflow.tech
DeerFlow 是一个基于 LangChain 的开源框架,用于构建能够借助沙盒工具、记忆和子代理进行研究、编程与创作的超级智能体,适合深度研究、分析和内容生成等长期多步骤任务。
latitude.so
Latitude 是一个开源的 AI agent 可观测性与监控平台,帮助团队检查生产环境中的追踪记录、发现问题并验证修复效果,支持基于 OpenTelemetry 的追踪、告警、会话搜索和评估工作流。