什么是 TEN 框架？

TEN（Transformative Extensions Network）框架是一个开源的实时多模态 AI Agent 开发框架。它旨在让开发者能够快速构建支持语音、视频、数据流、图像和文本等多种模态的对话式 AI 智能体。通过 TEN 框架，开发者可以方便地集成大语言模型（LLM）并创建可重用的扩展模块，以极少的代码实现复杂的对话功能。简单来说，TEN 提供了一系列工具和组件，让 AI 代理拥有“看”（视觉）、“听”（语音）、“说”（文本/语音）以及实时互动的能力，从而打造出能够像人类一样实时交流的下一代智能体。

TEN框架的优势是什么？

实时多模态交互： TEN 原生支持语音、视频、数据流、图像和文本等多种输入输出方式，特别针对实时对话场景进行了深度优化。它提供高性能、超低延迟的交互能力，能够在语音或视频交互中实现即时响应。例如，TEN 通过优化不同扩展组件之间的数据传输，使端到端音视频交互几乎无缝感知。这些特性使得 TEN 在实时翻译、语音助手等需要快速反馈的应用中具有明显优势。

模块化架构、多语言支持： TEN 框架采用插件式设计，扩展组件完全模块化，允许开发者使用 C++、Go、Python 等多种语言（未来还将支持 JavaScript/TypeScript）开发功能模块。所有扩展组件跨语言调用互通，同时框架本身可在 Windows、Mac、Linux 及移动设备等主流平台运行。这种多语言、多平台支持使开发者能够灵活选型开发工具，克服了仅限 Python 的框架局限，可构建更复杂、跨平台的应用。

边缘-云协同： TEN 支持边缘与云端协同部署。开发者可在本地（边缘）部署小型模型进行敏感数据处理和低延迟决策，同时与云端的大模型结合，以达到最佳成本与性能平衡。例如，在隐私敏感的场景中，可利用边缘计算降低延迟和带宽成本，并在需要更高计算力时调用云端模型，这种混合部署方式增强了系统的灵活性和可扩展性。

实时状态管理与高并发： TEN 优先保证实时响应、工作流同步与状态管理，使得构建的智能体更具交互性和“类人”体验。框架内置对并发用户、网络抖动等特性的支持（如可调节媒体质量、网络弹性等），能够在多用户会话场景下维持低延迟性能。相比于一般只能串行处理请求的对话框架，TEN 的设计能在多用户、多线程环境中快速处理音视频流并保持同步，是构建高并发实时服务的理想选择。

开放可扩展： TEN 架构灵活，支持与各种 AI 服务和工具集成，包括大型语言模型、语音识别（STT）、语音合成（TTS）、视觉识别以及知识库检索等。其开放 API 和可视化拖拽的开发界面让开发者可以轻松“拖放”组件、快速拼装功能模块，甚至用低代码方式搭建 Agent。这种开放性使得开发者可随时为系统添加新功能、新模型或第三方服务，不受底层技术的限制，远超只针对单一模型设计的框架。

TEN框架的架构设计

TEN 框架的设计重点是实现超低延迟的多模态交互，并采用模块化架构。它支持使用 Golang、C++、Python 等多种语言来开发可插拔的功能扩展，为开发者提供灵活高效的开发环境。TEN 的运行时核心使用 Rust 和 C 语言实现，通过内置的内存、线程、消息等管理模块来保障高并发和低延迟的性能。整个框架的关键构成如下。

TEN Manager

TEN Manager 是框架的命令行管理工具，内置包管理器，用于创建、安装、发布 TEN 包（应用、扩展、协议等）。它负责解析扩展及其依赖关系、从云端下载所需组件并自动安装，简化了扩展的管理流程。开发者通过它可方便地初始化新项目、上传扩展、从云端商店拉取共享模块，实现一站式包管理。

TEN Runtime

专为 TEN 框架设计的应用程序运行平台，可以无缝集成用多种编程语言开发的扩展，如支持 C++、Go、Python 等多种编程语言的扩展模块共同运行，并处理各种类型的数据流。通过对扩展的生命周期、数据流向和线程进行统一管理，为开发者能够高效构建多样化的应用和服务

Graph Designer

TEN 提供可视化图形设计器（Graph Designer），允许开发者通过拖拽节点和连线来编排扩展工作流。Graph Designer 为低代码开发提供界面，开发者无需手动编写复杂流程代码，就能定义语音到文本、文本到模型、模型到语音等多种链路，便捷设计 AI 代理的对话流程和数据流转

Extension Store

TEN 提供类似应用商店的云端商店，供开发者发布和共享扩展模块。商店中聚合了社区贡献的语音识别、文本生成、数据检索等各类扩展，用户可以一键下载所需插件并集成到自己的应用中，实现模块的即插即用，灵活替换或添加代理的新能力。

上述模块各司其职又紧密配合：开发者可以通过 Graph Designer 将语音识别、语义理解、对话逻辑、语音合成等不同扩展模块像搭积木一样连接起来，由 TEN Manager 和 Runtime 在底层高效地管理它们之间的数据传输和状态同步。这种架构使 TEN 能够在实时场景下稳定地支持音视频、多轮对话等高强度交互，并方便地接入不同厂商的 AI 服务（如多种语音识别/合成服务或不同的大语言模型）。总体而言，TEN 框架以其低延迟、多语言、多模态、易扩展的架构设计，为开发下一代对话式 AI 应用提供了强大的基础