基于 DeepSeekv3：打造你的实时“Always-On” AI 助手

要实现一个始终在线的 AI 助手，我们的核心模块包括：•。

AGI大模型老王

811人浏览 · 2025-01-23 09:30:00

AGI大模型老王 · 2025-01-23 09:30:00 发布

你有没有想过这样一个场景：无论何时，只要开口，你的 AI 助手就能随时响应你的需求。它能听你说话，理解你的意图，执行任务，甚至记录对话内容，完全实现“Always-On”（始终在线）的体验。今天就跟大家聊聊，如何基于 Deepseek-V3、RealtimeSTT 和 Typer 打造一个“Always-On[1]”的 AI 助手。

功能亮点与架构概述

要实现一个始终在线的 AI 助手，我们的核心模块包括：

• 大脑（Brain）：由 Deepseek-V3 提供强大的语义理解能力。
• 耳朵（Ears）：实时语音识别模块 RealtimeSTT，负责听懂用户说的话。
• 嘴巴（Mouth）：通过 ElevenLabs 的语音合成，将回复用自然语言播报出来。
• 记忆（Memory）：使用动态存储（如 scratchpad.md）记录任务上下文和用户历史指令。

下面是一张架构图，让大家对整个系统有个直观的了解：

整个过程就是你说一句话，AI 助手实时识别、理解，并快速响应的闭环体验。

环境搭建：让系统跑起来

要启动这个“Always-On” AI 助手，先来看看具体的环境配置步骤。

1. 初始化项目

首先从代码仓库下载项目后，按照以下步骤配置环境：

cp .env.sample .env   # 更新配置文件中的 API Key   # DEEPSEEK_API_KEY 和 ELEVEN_API_KEY

2. 安装依赖

确保你的环境支持 Python 3.11（推荐版本），安装依赖：

uv sync   uv python install 3.11

3. 启动基础会话接口

运行以下命令进入基础聊天界面：

uv run python main_base_assistant.py chat

此时，你的 AI 助手可以进行简单的对话。

4. 启动 Typer 高级命令助手

Typer 是更强大的指令助手，它支持复杂任务处理。启动方法如下：

uv run python main_typer_assistant.py awaken \       --typer-file commands/template.py \       --scratchpad scratchpad.md \       --mode execute

接下来，你可以直接用语音向助手下指令了，比如：
“Hello! Ada, ping the server and wait for a response.”

运行后生成的任务命令会自动记录在 scratchpad.md 中，方便后续查看和复盘。

核心功能解析：幕后工作机制

1. Deepseek-V3：语义理解引擎

Deepseek-V3 是 AI 助手的“大脑”，负责将语音转成任务命令并执行。比如，用户说“检查服务器状态”，系统会理解为执行 ping 命令。

2. RealtimeSTT：实时语音识别

基于开源项目 RealtimeSTT[2]，它能以低延迟识别用户语音，支持 Whisper 模型（包括 SYSTRAN 的加速版）。配置方法：

# 引入 RealtimeSTT   from realtime_stt import SpeechRecognizer      # 初始化语音识别器   recognizer = SpeechRecognizer(model="whisper")      # 开始监听语音输入   for result in recognizer.listen():       print("识别结果:", result.text)

3. Typer：任务执行助手

Typer 的设计思路是将用户语音解析成一系列指令，并动态记录在 scratchpad 中，便于回溯和任务管理。例如：

# commands/template.py 示例   def ping_server():       print("Pinging server...")       response = os.system("ping -c 1 example.com")       return response

4. ElevenLabs：语音播报模块

通过 ElevenLabs[3]，我们可以合成高质量的语音回复，为用户提供更自然的互动体验。

在这里插入图片描述

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述