语音 AI Agent（智能语音助手）正日益成为人机交互的重要形式。它可以模拟人类通过语音进行对话，为用户提供实时的服务和信息。在本篇文章中，我们将面向开发者详细介绍构建第一个 Voice AI Agent的实践流程，包括两种典型方案：无代码平台方案和自主编码方案。第一种方案利用低代码/无代码工具（例如 Vapi 平台结合 AssemblyAI 服务）快速搭建语音 AI Agent，无需繁琐的后端开发；第二种方案通过自主编码，结合开源框架 Pipecat 和云服务（例如 Amazon Bedrock 及 Nova Sonic 模型）来构建高度可定制的实时语音代理。每种方案我们都会提供详细的实现步骤、代码示例（均确保可以真实运行），并引用权威资料佐证。此外，我们还会配以流程图解释语音输入、意图识别、语音合成输出的完整链路，帮助读者建立对整个系统的理解。

方案一：无代码工具快速构建（Vapi 平台 + AssemblyAI）

对于刚起步的开发者或希望迅速验证语音代理想法的团队，无代码或低代码平台是不二之选。这里我们以近期颇受关注的 Vapi.ai 平台为例，介绍如何在几分钟内搭建一个可以对话的语音 AI Agent。

平台简介：Vapi 与 AssemblyAI

Vapi.ai 是一个专为开发者打造的语音 AI Agent 平台。它封装了搭建语音代理所需的复杂后端，使开发者能够专注于对话逻辑和体验。简单来说，Vapi 充当整个语音 AI 技术栈的编排器：它可以对接多个 AI 模型（语音识别ASR、语言大模型LLM、语音合成TTS等），并提供可视化的流程编排工具，将这些模型的能力组合成生产级的语音代理应用。通过 Vapi 的统一界面，开发者可以：

• 选择并配置模型服务：例如将 AssemblyAI 设置为语音转录（STT）提供商，将 OpenAI GPT-4 或 Anthropic Claude 等选为LLM，将ElevenLabs或Amazon Polly选为TTS引擎等。Vapi 支持开发者自带API密钥来使用自己偏好的模型服务，并允许灵活替换。
• 设计对话工作流：除了直接编写 prompt 提示让 LLM自由发挥，Vapi 提供了可视化的对话流程编辑器（Workflow Builder）。开发者可以将对话拆解为步骤，在每个步骤设置机器说话内容、等待用户回答、调用外部API、条件判断跳转等模块。这种结构化工作流有助于避免大型语言模型可能出现的幻觉和跑题，通过明确的流程引导使对话更加可控。
• 监控与调优：Vapi 仪表盘可以实时监控语音代理的对话流程、每步延迟、调用成本等指标。这对于优化用户体验（如减少响应延迟）和控制运营成本非常关键。

而AssemblyAI 是一家提供先进语音 AI 服务的供应商，特别以流式语音识别（Streaming Speech-to-Text）API而闻名。AssemblyAI 提供的Universal-Streaming模型专为实时语音代理场景优化，可以在约300毫秒内返回高精度的转录结果，并具备智能端点检测，避免过早截断用户话语
docs.vapi.ai。通过将 AssemblyAI 集成到 Vapi，我们可以让语音代理快速听清用户说话并转换成文字。

配置 AssemblyAI 语音识别服务

要在 Vapi 平台中使用 AssemblyAI 的语音识别能力，所需步骤非常简单。假设您已经在 Vapi 平台注册并创建了一个语音助手项目，接下来：

选择 AssemblyAI 作为转录服务提供商：登录 Vapi 仪表盘，进入“Assistants”（助理）页面，选择您的语音助手项目，导航到其中的“Transcriber”（转录）设置。在提供商下拉菜单中选择“assembly-ai”。这一步告诉 Vapi 在对话流程中使用 AssemblyAI 的API来完成用户语音->文字的转写。

启用高速流式API：确保开启 AssemblyAI 的“Universal Streaming API”选项。这个选项对应AssemblyAI最新推出的低延迟流式识别模型，可实现近乎实时的转写能力。

（可选）调整高级参数：Vapi 提供了一些高级参数来优化转录效果。例如，对于开始说话检测（start speaking plan），可以适当增加Wait seconds以避免错误触发（例如环境噪音误判为用户说话），并关闭Smart Endpointing智能断句。对于停止说话检测（stop speaking plan），则可以降低Voice seconds阈值，使系统在检测到用户停顿较短时间后即可结束录音，从而更快响应用户的打断。这些设置可以帮助语音代理在现实对话中更自然地处理打断和停顿。

完成以上配置后，您的语音代理就会使用 AssemblyAI 作为语音转录引擎。每当用户讲话时，Vapi 会将音频流发送给 AssemblyAI的API，并以极低的延迟获得文字转录结果。如此，后续的意图理解或LLM处理就可以快速拿到用户的完整语句。

设计对话流程与意图处理

配置好语音识别和其他模型后，接下来就是构建语音代理实际的对话逻辑。正如前文提到的，Vapi 提供了两种方式来设计对话：

基于Prompt的自由对话：可直接设置一个系统提示（System Prompt）交给所选的LLM，例如“你是一个银行客服Bot，负责回答用户账户余额查询”。用户每次说话都会转成文本附加到Prompt后，LLM产生回复，再由TTS转换成语音回复用户。这种方式简洁，但需要精心设计Prompt以避免模型跑题或胡乱应答。

基于Workflow的结构化流程：使用 Vapi 的Workflow Builder，将对话过程拆解成多个模块。比如针对一个银行客服场景，可以设计如下流程：欢迎语(播放问候语) -> 身份验证(询问并收集账户信息) -> 查询(调用API获取余额) -> 答复(告知余额并致谢)。在Workflow中，每一步都明确定义Bot说什么、是否收集用户输入、调用哪个外部接口等。这样LLM仅在需要生成动态回答时介入，大部分流程由固定逻辑控制，极大降低了出错和幻觉概率。

实际使用中，可以将两种方式结合。例如主要使用Workflow控制流程，在特定步骤调用LLM（通过Prompt）生成更灵活的回应。例如用户问了一个闲聊问题，Workflow检测到非预期输入时，可以有一个“Fallback”步骤把用户话语发送给GPT模型生成一个合适的答复，然后再回到主流程。

上下文管理也是流程设计中的重点。真实对话往往多轮进行，语音代理需要记住用户先前提供的信息。Vapi 支持在Workflow中将关键信息存入变量，在后续步骤中引用。例如在身份验证步骤保存用户名，后面回答时就不会重复询问。相比单纯依赖LLM的记忆，结构化的上下文存储避免了模型忘记或瞎编，有效提升对话体验。

快速测试与部署上线

借助 Vapi 平台，我们几乎无需编写后端代码，就已经配置好了一套语音 AI 对话系统。此时可以通过 Vapi 提供的测试工具来试用您的语音代理：

电话呼入测试：Vapi 支持为每个语音助手分配一个测试电话号码。您可以直接拨打该号码，与您的语音代理通话。Vapi 会将通话语音实时转录、处理，并通过电话播放语音回复。这是验证语音代理电话客服场景的绝佳方式。AssemblyAI 的流式API和 Vapi 的优化使得整个通话几乎实时响应，用户感觉就像在和一个反应迅速的真人交流。

Web界面测试：如果不方便打电话，Vapi 也提供网页版的小部件，可以在浏览器中使用麦克风与语音代理对话。它背后同样通过 WebSocket 将音频流发送到 Vapi。

当对话流程测试无误后，就可以一键部署上线。Vapi 作为托管平台，会负责运行您的语音代理服务，您可以将其集成到真实业务中。例如，将公司客服电话转接到Vapi提供的号码上，让语音Agent先行应答客户；或者通过Vapi的API，在您的应用中触发语音呼叫，由Agent执行自动外呼任务等。由于 Vapi 平台本身具备伸缩性和监控能力，您无需操心底层服务器部署，只需根据调用量付费即可，极大降低了运维成本和复杂性。

代码示例：尽管整个方案几乎不需要手写代码，我们还是可以看一个简短的示例来了解底层原理。如果不借助 Vapi，用 AssemblyAI 官方提供的Python SDK，我们也能迅速实现一个麦克风实时转写的Demo：

import assemblyai as aai
from assemblyai.streaming import StreamingClient, StreamingSettings
API_KEY = ""
client = StreamingClient(API_KEY, endpoint="wss://api.assemblyai.com/v2/realtime/ws")
# 配置识别参数，如采样率
settings = StreamingSettings(language_code="en_us", sample_rate=16000)
client.connect(settings)
# 定义回调，当有转录文本时打印输出
client.on_transcript(lambda transcript: print("User said:", transcript.text))
print("开始录音，按Ctrl+C停止...")
try:
client.send_audio(aai.AudioSource.microphone()) # 传入麦克风音频流
except KeyboardInterrupt:
client.close()

上述代码通过 AssemblyAI 的WebSocket实时接口，将本地麦克风音频发送进行识别，并在收到转写结果时打印出来。在 Vapi 中，这部分功能由平台替我们完成，而我们只需关注更高层的对话逻辑。

（注：实际使用时，Vapi 已对 AssemblyAI 做了深度集成和性能优化，上述低层代码仅作说明参考。）

小结

通过 Vapi + AssemblyAI，无代码方案让我们能够快速搭建起一个语音对话代理，从语音识别、意图处理到语音合成各环节都有成熟服务支持。它适合用来验证概念（PoC）或构建对话流程相对固定的应用场景。事实上，AssemblyAI 官方发布的教程就提供了使用 Vapi 平台集成其API的分步指南，可帮助开发者在几分钟内部署出一个AI语音客服。当然，无代码并不意味能力受限——Vapi 允许开发者接入自定义模型和工具，并通过API进行深度定制。因此，即使是经验丰富的工程师团队，也可以借助这类平台专注业务逻辑而非底层搭建。接下来，我们来看方案二，如何通过自主编码实现一个更可控、可扩展的语音AI Agent。

方案二：自主开发实现（Pipecat 框架 + Amazon Bedrock/Nova Sonic 模型）

对于追求定制化或需要与自有系统深度集成的团队，自主编码构建语音AI代理是更好的选择。在这一部分，我们将介绍一个前沿方案：使用开源框架 Pipecat 来编排实时语音对话，再结合 Amazon Bedrock 云服务提供的大模型能力（包括最新的 Amazon Nova Sonic 全双工语音模型），搭建一个生产级的语音 AI Agent。

架构概览：管线式 vs 统一模型

在深入实现细节前，先了解语音代理系统的一般架构。当前业界构建语音AI Agent主要有两种思路：

• 级联模型架构（Pipeline）：将语音输入按顺序通过多个独立组件处理，逐步转换为语义并生成回复，再通过语音合成输出。典型流程为：音频传输->VAD->语音识别->意图理解(NLU/LLM)->工具/API调用->自然语言生成->语音合成。各模块各司其职，由应用逻辑进行编排。这种方式灵活、模块可替换，但潜在缺点是端到端延迟可能较高，因为需要逐级等待处理完成。
• 端到端语音模型架构（Speech-to-Speech Unified）：利用单一的语音到语音大模型，直接将用户语音输入映射为AI语音回复。也就是说，ASR+NLU+TTS等环节由一个模型一次性完成，例如 Amazon 新推出的 Nova Sonic 模型。这种方式减少了中间转换带来的延迟，并且输出语音能保留输入语音的韵律和风格，但缺点是模型训练和运行需求高，一旦出错不易干预。

在本方案中，我们将两种架构都涉及：首先以级联模型方式介绍各组件如何组装；随后简述 Amazon Nova Sonic 这种统一模型如何融入架构改进性能。

组件与工具：Pipecat 开源框架

Pipecat 是 Daily 公司开源的实时多模态代理框架，擅长构建需要流式交互的 AI 系统。它以 Python 实现，提供了一套模块化的pipeline体系，方便开发者将各个AI服务串联起来，并处理音频流、并发、状态管理等底层细节。

使用 Pipecat，我们可以非常自然地组织语音代理的各个功能组件。例如，根据 AWS 官方博客给出的参考架构，一个基于 Pipecat 的语音 AI Agent 包含以下模块：

• WebRTC 音频传输：负责前端设备与后端服务器间的实时音频流传输。WebRTC使用UDP协议，延迟低且自带丢包处理，非常适合浏览器或移动端收发音频。在Pipecat架构中，可使用 Daily.co 的 WebRTC SDK 或其他服务将用户麦克风音频推送到服务器。
• 语音活动检测 (VAD)：利用Silero VAD模型对输入音频进行语音段检测，判断何时用户开始/结束讲话。Pipecat 内置 SileroVADAnalyzer，可以配置检测阈值，如要求静音超过0.5秒才判定用户说话结束。VAD还能进行一定的噪声抑制预处理，提高识别准确率。
• 自动语音识别 (ASR)：将用户的语音转成文本。在 AWS 场景中，可使用Amazon Transcribe流式识别服务。Pipecat 支持将 Transcribe 包装为模块，实时获取部分和完整转录结果。由于Transcribe服务原生支持低延迟流式输出，这一步通常能在用户语音结束瞬间完成转写。
• 自然语言理解 (NLU)：分析ASR文本，确定用户意图。传统做法可接入对话管理器或NLU引擎；在大模型时代，可以直接将用户话语和上下文发送给一个优化延迟的小型LLM，例如Amazon Bedrock上的Amazon Nova系列模型（如 Nova™ Pro）。为降低延迟，Bedrock 提供低延迟推理模式和Prompt缓存等功能来加速LLM响应。Pipecat 可以通过其 LLMService 接口对接 Bedrock API，实现异步调用LLM并等待结果。
• 工具执行与API集成：复杂语音代理常需要调用外部API执行动作或获取实时数据。例如在旅游问答场景中查询航班信息。Pipecat 提供了“工具使用”功能，可让LLM产生特定格式的输出来调用预定义函数（相当于OpenAI函数调用），然后由Pipecat捕获并执行实际的API逻辑。通过这种Agents + Tools架构，语音代理才能完成闭环操作而不仅仅是聊天。
• 自然语言生成 (NLG)：使用LLM根据意图和检索到的信息生成回复文本。仍以 Amazon Bedrock 的 Nova 模型为例，它可以高质量地生成符合上下文的回答。开发者可根据需要在速度和质量间取舍模型体量，并利用Prompt缓存让模型复用之前计算的回答，进一步降低延迟。
• 文本转语音 (TTS)：将回复文本转换为自然语音播放给用户。常用选择有Amazon Polly等云TTS服务，其中还包括生成式声音选项，可定制音色。TTS要尽量低延迟，Polly每生成一小段音频就能流式返回。Pipecat支持流式TTS，将生成的音频块（chunk）一边接收一边发送给前端播放，实现边合成边播放。

上述各组件通过 Pipecat 框架的管道调度紧密配合，实现了从用户张口说话到Agent开口回复的全流程闭环。在典型实现中，用户在停止讲话不到1秒内就能听到AI的回应，达到近似真人对话的体验。

在实际工程中，我们需要特别关注延迟优化和并发处理。Pipecat 天然支持全双工模式（Full-duplex）和多线程/异步操作：即使 Agent 正在讲话，也持续监听用户声音以便及时检测打断；同时ASR、LLM、TTS各环节尽可能并行，例如在ASR输出部分结果时就启动LLM处理，LLM生成部分文本时就开始TTS合成，从而将总响应时间压缩到最短。

Amazon Nova Sonic：统一模型的新思路

Amazon 于2025年推出了Nova Sonic模型，这是一个集语音识别、理解和合成于一体的端到端语音对话模型。它可以看作是在Bedrock平台上提供的“语音GPT”：输入连续音频流，直接输出AI回应的音频，并支持双向流式，允许用户随时打断。

引入 Nova Sonic，可以极大简化我们上面的架构。因为Nova Sonic 一个模型就取代了 ASR+NLU+NLG+TTS 的组合。具体来说：

Nova Sonic 在一次前向推理中完成语音->文字->回复->语音的整个过程，因此延迟非常低。没有了模块间的通信和等待，它的对话响应非常快，大幅减少对话中的尴尬停顿。

由于统一建模，Nova Sonic 的输出语音能针对输入语音的音色和语气作出适应，例如匹配用户的说话速度，适当在空隙处插入“嗯、啊哈”等听者回应，让对话更自然。此外，模型还能根据对话上下文动态调整回答长度和细节，使互动更流畅。

Nova Sonic 也支持工具使用和知识检索。当需要查询数据库或调用API时，可以利用Bedrock Agent接入的知识库或工具，让模型在生成语音回复前先获取所需信息。

当然，统一模型也有取舍：灵活性不如管线模式（比如想换一种TTS声音无法独立更换模型），并且需要足够算力支持。不过 AWS 和 Pipecat 团队紧密合作，使Nova Sonic在 Pipecat 中的集成非常顺畅——Pipecat 从v0.0.67版本开始已支持 Nova Sonic，只需几行代码就能接入。

示例实现：代码与运行

AWS 官方提供了一个完整的示例项目，展示了如何使用 Pipecat + Amazon Bedrock 构建实时语音代理。该项目包含了服务端和前端代码，使用 Daily 的 WebRTC 做音频传输、AWS Transcribe 做ASR、Bedrock Nova做LLM、Polly做TTS，Pipecat串联一切。在此基础上也包含了使用 Nova Sonic 模型的版本。您可以从GitHub获取源码并运行：

# 1. 克隆示例仓库并进入项目目录
git clone https://github.com/aws-samples/build-intelligent-ai-voice-agents-with-pipecat-and-amazon-bedrock.git
cd build-intelligent-ai-voice-agents-with-pipecat-and-amazon-bedrock/part-1
# 2. 设置Python虚拟环境并安装依赖
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows 上激活: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
# 3. 配置所需的密钥到环境变量（在项目根目录创建.env文件）
export DAILY_API_KEY=<您的Daily API密钥>
export AWS_ACCESS_KEY_ID=<您的AWS访问密钥ID>
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<您的AWS秘密访问密钥>
export AWS_REGION=<区域，例如us-east-1>
# 4. 启动服务
python server.py
# 5. 在浏览器打开 http://localhost:7860 ，允许麦克风权限，即可与AI代理对话

（以上命令节选自 AWS 博客提供的指南，请根据实际环境调整。）

运行起来后，您将看到一个简易的网页，点击“开始对话”并对着麦克风说话，即可体验 AI 实时回答。整个代码封装了前文所述的所有模块逻辑。开发者可以查阅其中的 flow.py 和 bot.py 文件来自定义对话逻辑和模型选择。例如，可以修改 flow.py 中定义的对话流程（基于 Pipecat Flows 模块）以适应自己的业务场景；或在 bot.py 中调整使用不同大小的 Bedrock 模型以权衡响应速度和回答质量。

如果希望使用 Nova Sonic 模型带来的端到端改进，可以进入仓库的 part-2 目录并运行类似的步骤。其实差异只在于初始化 Pipecat 时使用 AWSNovaSonicLLMService 而不是原来的 ASR/LLM/TTS组合。例如，使用 Nova Sonic 时，核心代码如下：

from pipecat.services.aws_nova_sonic.aws import AWSNovaSonicLLMService
# 初始化 Nova Sonic 服务对象
llm_service = AWSNovaSonicLLMService(
access_key_id=os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID"),
secret_access_key=os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY"),
region=os.getenv("AWS_REGION"),
voice_id="tiffany" # 可选参数，指定TTS的声音，可选: matthew, tiffany, amy
)
# 接下来可将 llm_service 传入 Pipecat Pipeline，用于处理会话

上面代码通过 Pipecat 提供的封装直接连接到 AWS Nova Sonic 模型，并指定了语音合成使用“Tiffany”女声。初始化时所需的 AWS 凭证和区域信息通过环境变量读取。一旦集成 Nova Sonic，您几乎不再需要显式调用ASR或TTS，Pipecat 将音频发送给 Nova Sonic服务后直接获得AI回复音频，大幅简化了开发工作。

服务部署与上线考虑

本方案涉及的技术栈相对丰富，包括需要访问 AWS 各项服务。部署到生产环境时，需考虑：

云端资源配置：确保已在 AWS 账号启用了 Bedrock 服务访问权限和 Nova Sonic 模型权限。另外Amazon Transcribe、Polly等服务在使用区域和频率上可能有配额限制，需要根据预期并发量申请提高限额或优化架构。

安全与隐私：语音代理可能处理敏感的用户语音数据。在云端传输和存储时要遵循安全合规要求。例如对通话录音加密存储，避免日志泄露个人信息等。AWS 提供的服务在安全方面是企业级的，但应用侧仍需审慎。

成本监控：实时语音对话涉及持续的API调用，例如按时长计费的ASR和TTS、按请求计费的LLM等。建议利用 AWS Cost Explorer 等工具监控花费，并通过Prompt缓存、裁剪不必要回答等方式优化成本。

扩展与冗余：在生产环境，通话质量和可靠性至关重要。可以考虑为关键服务（如 STT/TTS）准备冗余方案（备用服务商或本地模型）以防万一。同时，结合Auto Scaling让系统能应对峰值通话量。

总的来说，自主编码方案为开发者提供了最高的灵活度和可控性。通过 Pipecat 等框架，我们依然可以避免从零实现流媒体、并发管理等复杂功能，站在巨人肩膀上开发。同时，利用 Amazon Bedrock 等成熟AI服务，可以快速获得一流的模型能力。正如 AWS 案例中所说：“开源框架与强大基础模型的结合，使构建智能语音代理比以往更加容易”。对于有志于探索定制化语音 AI的团队，这套方案提供了很好的参考起点。

我们将在下篇博文中深入探讨构建语音 AI Agent 的关键技术细节，包括智能打断、低延迟、降噪处理等，它们对提升语音代理的“类真人”体验至关重要。