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原文作者：AWS Machine Learning Blog
本文由 AWS 与 Pipecat 联合发布。
部署智能语音智能体需要确保在网页、移动端及电话渠道中提供自然的类人对话体验，即使在重负载和网络不稳定的情况下也不例外。任何微小的延迟都可能破坏对话流畅度，使用户感到智能体反应迟钝。在客户支持、虚拟助手和外呼任务中，自然的交互流程对用户体验至关重要。本系列文章将探讨如何利用 Pipecat 语音智能体框架在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上应对这些挑战。
在第一部分中，您将学习如何使用不同的网络传输方式（包括 WebSockets、WebRTC 和电话集成）在 AgentCore Runtime 上部署 Pipecat 语音智能体，并获取实用的部署建议和代码示例。
AgentCore Runtime 的优势
部署实时语音智能体面临诸多挑战：需要低延迟流式传输、严格的安全隔离以及根据对话容量动态扩展的能力。如果没有设计良好的架构，可能会遭遇音频抖动、扩展性限制、资源过度配置带来的高昂成本以及架构复杂度增加等问题。
Amazon Bedrock AgentCore Runtime 为扩展动态 AI 智能体提供了安全、无服务器的环境。每个对话会话均运行在隔离的 microVM 中，确保安全性。它支持自动扩展以应对流量峰值，并能处理长达 8 小时的连续会话，非常适合多轮长对话交互。您仅需为活跃使用的资源付费，极大降低了闲置基础设施的成本。
Pipecat 作为一个构建实时语音 AI 流水线的智能体框架，可以在 AgentCore Runtime 上进行极简配置。只需将 Pipecat 语音流水线封装为容器，即可直接部署到 AgentCore Runtime 中。
语音智能体的流式架构
构建语音智能体时，延迟是关键考虑因素。为了实现低延迟，您需要考虑多路径的双向流式传输，包括客户端到智能体、智能体到模型以及电话接入。
在本文中，我们重点关注客户端到智能体的连接，并探讨四种网络传输方案：
- WebSockets： 适用于网页和移动应用的简单直接连接，适合原型设计。
- WebRTC (TURN 辅助)： 通过 STUN/TURN 协议实现，提供出色的网络适应性和性能。
- WebRTC (托管)： 利用分布式基础设施优化延迟，适用于生产环境。
- 电话集成： 适用于传统电话线路接入。
示例：WebSockets 双向流式传输
WebSockets 是最简单的方案，具有广泛的客户端兼容性。您可以使用 Pipecat 的 WebSocket 传输模块，将端点暴露在 /ws 路径下，从而实现设备与 AgentCore Runtime 之间的音频流传输。
该架构将凭证管理与智能体逻辑分离，确保客户端可以在不暴露 AWS 凭证的情况下安全连接。
结论
AgentCore Runtime 为扩展语音智能体提供了安全且无服务器的基础设施。通过对比 WebSockets、WebRTC 和电话集成，您可以根据业务的延迟和可靠性需求选择合适的方案。建议从简单的 WebSockets 开始原型验证，随后在生产部署中使用 WebRTC 或托管服务。
在本系列第二部分中，我们将深入探讨代理与模型间的通信优化、工具执行以及内存检索策略。
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