要實現“邊聽邊想、邊說”，核心是把整條鏈路做成全雙工、分片流式、可中斷的流水線：
ASR 連續吐字 →（短緩沖）→ LLM 連續出 token（可搶斷）→ TTS 連續合成并播放（可打斷/續播）。
下面給你一份可落地的技術設計清單 + 關鍵參數 + 事件流示例 + 最小骨架。
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- 架構總覽（低時延流水線）
I/O 通道（推薦）
? 端到端：WebSocket / WebRTC（瀏覽器端）
? 服務間：FastMCP 2.0（工具/模型調用），內部可選 NATS 作為事件總線
? 控制流：MCP 事件（session、tool.call、response.delta…）
? 數據流：音頻與文本分道并行（audio.* 與 text.* 兩條流）
模塊流水線（并行且可搶斷）
1. VAD/端點檢測（前端或邊緣）：10–30ms 幀
2. 流式 ASR（CTC/RNNT）：每 50–200ms 輸出 partial 文本
3. 意圖/路由器：對 partial 增量判斷（關鍵詞/小模型）
4. LLM 推理：
? 接受 prefix 的增量 prompt
? 流式 token 輸出（server-side generation with streaming）
? 支持搶斷（barge-in）與提前輸出“開場 token”
? 可加推測式解碼（spec decoding）與prefix 緩存
5. 流式 TTS：
? 子句粒度 150–300ms 合成/播放塊
? 回放端抖動緩沖 100–200ms + 無損打斷（丟棄未播塊）
6. 回聲消除/自回授（AEC + Ducking）：邊播邊錄，避免自激
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- 關鍵機制（必須具備）
A. 增量傳遞（partial → commit）
? ASR：持續發送 asr.partial，端點后補發 asr.final（帶穩定時間戳）
? LLM：對 asr.partial 采用 防抖（debounce 80–150ms）+ 最小片段長度（>= 3–6 個字 / 2–4 個詞）
? TTS：只對 llm.delta 的已成句或子句（中文逗號/句號、英文 punctuation）做合成，減少回退
B. 搶斷（barge-in）
? 前端：一旦檢測到用戶講話（VAD=active），立刻：
1. 發送 barge_in.start
2. 暫停播放；3) 服務端取消當前 LLM/TTS（cancel token）
? 服務端：
? LLM/ TTS 監聽 cancel_id，立即停止/丟棄隊尾片段
? 維護會話版本號（gen_id）；僅播放/回答最新 gen_id
C. 遲滯控制（latency budget）
? 端到端可感延遲目標 ≤ 300–500ms
? ASR 輸出間隔：50–150ms（多一層 80–150ms 防抖）
? LLM 首 token：150–350ms（可用模板熱身 & prefix cache）
? TTS 首音：120–250ms（短句優先，文本分塊長度 20–40 字）
? 尾音裁剪：TTS 播放塊≤ 300ms，避免“長塊堵塞”
D. 可靠性與回退
? 弱網：WebRTC/HTTP3（QUIC）優先；WebSocket 備用
? 重連：冪等 session_id + offset 恢復
? 丟包/亂序：塊序號（seq），播放端按 seq 重排
? 回聲：前端 AEC，或服務端播放音軌鏡像做自適應回聲抵消
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- 事件流（FastMCP 2.0 語義示例）
session.created {session_id}
audio.input.delta {pcm_chunk, ts}
audio.input.vad {active=true/false}
asr.partial {text: "我想…", range:{start,end}}
router.intent.partial {name: "qa", conf:0.62}
llm.output.delta {text: "好的，", gen_id:12, seq:1}
tts.output.delta {audio_chunk, gen_id:12, seq:1}
barge_in.start {reason:"user_speaking", gen_id:12}
cancel {target_gen_id:12}
asr.final {text:"我想訂明天早上的票", ...}
llm.output.delta {text:"已經為你查到…", gen_id:13, seq:1}
tts.output.delta {audio_chunk, gen_id:13, seq:1}
要點：所有可播放/可回復內容都帶 gen_id；前端只消費最大 gen_id 的流。
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- 具體參數建議（起步即用）
? ASR：RNNT/CTC 流式，分幀 20–30ms，合幀 200–400ms 出 partial
? 防抖：ASR→LLM 文本增量 debounce=120ms，最小增量=6–10字
? LLM：
? system prompt 固定模板，prefix-caching
? 首 token 預算 200ms（服務端熱身、就近副本、推測式解碼）
? 工具調用：遇到明顯意圖 并行預取（RAG/DB）
? TTS：
? 句法切分：逗號/頓號/句號；英文用 spaCy/sentencizer
? 合成塊：200–300ms；播放緩沖 120–200ms
? 無點擊音打斷：跨塊零交叉點截斷 + 短淡出(5–15ms)
? 前端音頻：
? 采樣 16k/24k 單聲道；AEC/NS/AGC 開啟；
? 抖動緩沖 120–180ms；播放速率 1.0–1.05 自適應
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- 最小骨架（Python/asyncio，偽代碼）
說明：示意“邊聽邊想、邊說”的并行與可搶斷。實際對接你的 ASR/LLM/TTS/MCP。
import asyncio
from contextlib import suppressclass GenState:def __init__(self):self.gen_id = 0self.cancel = asyncio.Event()state = GenState()async def asr_stream(audio_in):async for partial in audio_in.partials(): # 50-150ms一段yield {"type":"asr.partial", "text": partial.text}yield {"type":"asr.final", "text": audio_in.final_text()}async def llm_stream(text_iter):async for chunk in llm.generate_stream(text_iter): # 首token~200msif state.cancel.is_set(): breakyield {"type":"llm.delta", "text": chunk}async def tts_stream(text_iter, cur_gen):async for seg in tts.synthesize_segments(text_iter, max_ms=300):if state.gen_id != cur_gen: breakyield {"type":"tts.delta", "audio": seg.audio}async def handle_session(ws):while True:# 1) 接收音頻 → ASR partialasr_iter = asr_stream(ws.audio())# 2) 組裝增量文本（防抖 + 最小增量）text_iter = debounce_and_chunk(asr_iter, debounce_ms=120, min_chars=8)# 3) 新一輪生成：版本號+取消state.gen_id += 1cur_gen = state.gen_idstate.cancel.clear()# 4) 并行LLM與TTSllm_iter = llm_stream(text_iter)tts_iter = tts_stream(sentencize(llm_iter), cur_gen)async def pump_llm():async for m in llm_iter:await ws.send_json(m)async def pump_tts():async for a in tts_iter:await ws.send_audio(a["audio"])# 5) 監聽barge-in：用戶再講話→取消當前生成async def watch_barge_in():async for e in ws.events("barge_in.start"):state.cancel.set()tasks = [asyncio.create_task(p) for p in (pump_llm(), pump_tts(), watch_barge_in())]done, pending = await asyncio.wait(tasks, return_when=asyncio.FIRST_EXCEPTION)for t in pending:with suppress(asyncio.CancelledError): t.cancel()
要點：
? 版本號 gen_id + 取消事件確保只播放最新一輪的語音
? ASR→LLM 有防抖+最小增量，減少“回退”
? LLM→TTS 先句法切分再合成，塊更自然；任一處觸發 barge-in 立刻打斷
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- 體驗優化招式（錦上添花）
? “先答框架，后補細節”：LLM先給 1–2 個開場 token（例如“好的，”/“Okay,”），TTS馬上播；隨后細節邊出邊播
? 并行預取：一旦意圖>閾值，并行啟動 RAG/DB 查詢，LLM側采用工具結果晚綁定
? 短回應策略：長句拆分為短子句播報，每句≤1.5s，讓用戶隨時能插話
? 音量壓制（ducking）：用戶說話瞬時，把播放音量降到 10–20%
? 多模態提示：UI 上對“正在思考/說話/可插話”的狀態做清晰指示
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- 觀測與SLO（必做）
? 指標：ASR_partial_latency、LLM_first_token_latency、TTS_first_packet_latency、BargeIn_to_Silence、Cancel_to_StopPlayback
? 目標：端到端可感延遲 ≤ 400ms、barge-in 靜音 ≤ 120ms、取消到停止播報 ≤ 80ms
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- FastMCP 2.0 如何串起來
? 統一事件：audio.input.delta、asr.partial/final、llm.delta、tts.delta、barge_in.start、cancel
? 統一工具：ASR/TTS/RAG/DB 都通過 MCP tool schema 暴露；Agent 只認協議與事件
? 統一流控：MCP 層攜帶 gen_id、seq、cancel_id、ts，服務間無感替換底層實現（Qwen→GPT、不同 TTS/ASR）
