怎么做到这一点：让 Agent 可以像人类一样 边听边想、边说，而不是“等一句话 → 一次性返回”

要实现“边听边想、边说”，核心是把整条链路做成全双工、分片流式、可中断的流水线：
ASR 连续吐字 →（短缓冲）→ LLM 连续出 token（可抢断）→ TTS 连续合成并播放（可打断/续播）。
下面给你一份可落地的技术设计清单 + 关键参数 + 事件流示例 + 最小骨架。

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1. 架构总览（低时延流水线）

I/O 通道（推荐）
• 端到端：WebSocket / WebRTC（浏览器端）
• 服务间：FastMCP 2.0（工具/模型调用），内部可选 NATS 作为事件总线
• 控制流：MCP 事件（session、tool.call、response.delta…）
• 数据流：音频与文本分道并行（audio.* 与 text.* 两条流）

模块流水线（并行且可抢断）
1. VAD/端点检测（前端或边缘）：10–30ms 帧
2. 流式 ASR（CTC/RNNT）：每 50–200ms 输出 partial 文本
3. 意图/路由器：对 partial 增量判断（关键词/小模型）
4. LLM 推理：
• 接受 prefix 的增量 prompt
• 流式 token 输出（server-side generation with streaming）
• 支持抢断（barge-in）与提前输出“开场 token”
• 可加推测式解码（spec decoding）与prefix 缓存
5. 流式 TTS：
• 子句粒度 150–300ms 合成/播放块
• 回放端抖动缓冲 100–200ms + 无损打断（丢弃未播块）
6. 回声消除/自回授（AEC + Ducking）：边播边录，避免自激

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2. 关键机制（必须具备）

A. 增量传递（partial → commit）
• ASR：持续发送 asr.partial，端点后补发 asr.final（带稳定时间戳）
• LLM：对 asr.partial 采用 防抖（debounce 80–150ms）+ 最小片段长度（>= 3–6 个字 / 2–4 个词）
• TTS：只对 llm.delta 的已成句或子句（中文逗号/句号、英文 punctuation）做合成，减少回退

B. 抢断（barge-in）
• 前端：一旦检测到用户讲话（VAD=active），立刻：
1. 发送 barge_in.start
2. 暂停播放；3) 服务端取消当前 LLM/TTS（cancel token）
• 服务端：
• LLM/ TTS 监听 cancel_id，立即停止/丢弃队尾片段
• 维护会话版本号（gen_id）；仅播放/回答最新 gen_id

C. 迟滞控制（latency budget）
• 端到端可感延迟目标 ≤ 300–500ms
• ASR 输出间隔：50–150ms（多一层 80–150ms 防抖）
• LLM 首 token：150–350ms（可用模板热身 & prefix cache）
• TTS 首音：120–250ms（短句优先，文本分块长度 20–40 字）
• 尾音裁剪：TTS 播放块≤ 300ms，避免“长块堵塞”

D. 可靠性与回退
• 弱网：WebRTC/HTTP3（QUIC）优先；WebSocket 备用
• 重连：幂等 session_id + offset 恢复
• 丢包/乱序：块序号（seq），播放端按 seq 重排
• 回声：前端 AEC，或服务端播放音轨镜像做自适应回声抵消

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3. 事件流（FastMCP 2.0 语义示例）

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:"我想订明天早上的票", ...}
llm.output.delta {text:"已经为你查到…", gen_id:13, seq:1}
tts.output.delta {audio_chunk, gen_id:13, seq:1}

要点：所有可播放/可回复内容都带 gen_id；前端只消费最大 gen_id 的流。

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4. 具体参数建议（起步即用）
   • ASR：RNNT/CTC 流式，分帧 20–30ms，合帧 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 预算 200ms（服务端热身、就近副本、推测式解码）
   • 工具调用：遇到明显意图 并行预取（RAG/DB）
   • TTS：
   • 句法切分：逗号/顿号/句号；英文用 spaCy/sentencizer
   • 合成块：200–300ms；播放缓冲 120–200ms
   • 无点击音打断：跨块零交叉点截断 + 短淡出(5–15ms)
   • 前端音频：
   • 采样 16k/24k 单声道；AEC/NS/AGC 开启；
   • 抖动缓冲 120–180ms；播放速率 1.0–1.05 自适应

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5. 最小骨架（Python/asyncio，伪代码）

说明：示意“边听边想、边说”的并行与可抢断。实际对接你的 ASR/LLM/TTS/MCP。

import asyncio
from contextlib import suppress

class GenState:
    def __init__(self):
        self.gen_id = 0
        self.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~200ms
        if state.cancel.is_set(): break
        yield {"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: break
        yield {"type":"tts.delta", "audio": seg.audio}

async def handle_session(ws):
    while True:
        # 1) 接收音频 → ASR partial
        asr_iter = asr_stream(ws.audio())
        # 2) 组装增量文本（防抖 + 最小增量）
        text_iter = debounce_and_chunk(asr_iter, debounce_ms=120, min_chars=8)
        # 3) 新一轮生成：版本号+取消
        state.gen_id += 1
        cur_gen = state.gen_id
        state.cancel.clear()

        # 4) 并行LLM与TTS
        llm_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) 监听barge-in：用户再讲话→取消当前生成
        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()

要点：
• 版本号 gen_id + 取消事件确保只播放最新一轮的语音
• ASR→LLM 有防抖+最小增量，减少“回退”
• LLM→TTS 先句法切分再合成，块更自然；任一处触发 barge-in 立刻打断

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6. 体验优化招式（锦上添花）
   • “先答框架，后补细节”：LLM先给 1–2 个开场 token（例如“好的，”/“Okay,”），TTS马上播；随后细节边出边播
   • 并行预取：一旦意图>阈值，并行启动 RAG/DB 查询，LLM侧采用工具结果晚绑定
   • 短回应策略：长句拆分为短子句播报，每句≤1.5s，让用户随时能插话
   • 音量压制（ducking）：用户说话瞬时，把播放音量降到 10–20%
   • 多模态提示：UI 上对“正在思考/说话/可插话”的状态做清晰指示

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7. 观测与SLO（必做）
   • 指标：ASR_partial_latency、LLM_first_token_latency、TTS_first_packet_latency、BargeIn_to_Silence、Cancel_to_StopPlayback
   • 目标：端到端可感延迟 ≤ 400ms、barge-in 静音 ≤ 120ms、取消到停止播报 ≤ 80ms

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8. FastMCP 2.0 如何串起来
   • 统一事件：audio.input.delta、asr.partial/final、llm.delta、tts.delta、barge_in.start、cancel
   • 统一工具：ASR/TTS/RAG/DB 都通过 MCP tool schema 暴露；Agent 只认协议与事件
   • 统一流控：MCP 层携带 gen_id、seq、cancel_id、ts，服务间无感替换底层实现（Qwen→GPT、不同 TTS/ASR）