从ChatGPT发布至今，确实所有的应用都值得用大模型重新做一遍。国内外对基底大模型卷了又卷，新生的应用也在模型的迭代过程中，起起伏伏。

但可以坚信的是，AGI的方向和每个时代人们永远在变的不变的需求。

而求外不如求己，生活中的点点滴滴，就是我这个小码农的产品经理，所以也决定开个系列，监督自己，整合下学到的东西给自己留个记录。

第一个应用灵感来源于钢铁侠的Jarvis，喊一声可以帮你做任何事。

例如，我有事情在忙，我没法操作手机和电脑，需要Jarvis帮我用微信哄一哄老婆先。

这时候Jarvis接收到我的信息，解析出操作步骤和内容，执行打开微信，搜索老婆，再输入"老婆，我等等就回来跪榴莲。"并发送，完毕。

当然，说不玄乎点就是一个超级智能体 + 多感知 + 多机互联。

根据上述Jarvis场景，我们拆解详细的技术方案：

智能体：我们有大模型，结合自己写plan，写workflow
多感知：做个电脑应用，支持键盘输入+语音输入
多机互联：自动抓取windows窗体，到特定模块实现交互（这里可能不止是多个系统终端、网页，也可以不断地加入其他新的终端交互形式，但我们暂时以操作windows窗体为目标）

完整项目☞：github.com/metaimagine... ⭐持续更新，欢迎Star⭐

下面我们开始第一部分吧！

语言：Python

ASR：Sherpa-onnx

LLM：Deepseek

Agent框架：Agently

一、接入ASR

这里使用👉Sherpa-onnx，实测用cpu都跑得六六的。

因为我们语音交互，必不可少用到麦克风，我们直奔主题：

1. 安装依赖

bash 复制代码

pip install sounddevice sherpa_onnx

2. 代码

其中，使用带节点检测的代码： github.com/k2-fsa/sher... 也可以直接用我改后的，新建文件microphone_asr.py，填入：

python 复制代码

#!/usr/bin/env python3

# Please refer to
# https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/online-paraformer/paraformer-models.html#
# to download pre-trained sherpa
import os.path
import queue
from typing import Generator

import sounddevice as sd
import sys
import logging
import sherpa_onnx

logger = logging.getLogger(__name__)


class AsrHandler:
    def __init__(self, model_path, debug=False):
        self.recognizer = None
        self.sentence_q = queue.Queue()
        self.init_recognizer(model_path)
        self.debug = debug

    def init_recognizer(self, model_path):
        encoder = os.path.join(model_path, "encoder.int8.onnx")
        decoder = os.path.join(model_path, "decoder.int8.onnx")
        tokens = os.path.join(model_path, "tokens.txt")
        self.recognizer = sherpa_onnx.OnlineRecognizer.from_paraformer(
            tokens=tokens,
            encoder=encoder,
            decoder=decoder,
            num_threads=2,
            sample_rate=16000,
            feature_dim=80,
            enable_endpoint_detection=True,
            rule1_min_trailing_silence=2.4,
            rule2_min_trailing_silence=1.2,
            rule3_min_utterance_length=300,  # it essentially disables this rule
        )

    @staticmethod
    def show_devices():
        devices = sd.query_devices()
        if len(devices) == 0:
            logger.info("No microphone devices found")
            sys.exit(0)

        logger.info(devices)
        default_input_device_idx = sd.default.device[0]
        logger.info(f'Use default device: {devices[default_input_device_idx]["name"]}')

    def handle(self) -> Generator:
        logger.info("Microphone Asr Started! Please speak...")

        # The model is using 16 kHz, we use 48 kHz here to demonstrate that
        # sherpa-onnx will do resampling inside.
        sample_rate = 48000
        samples_per_read = int(0.5 * sample_rate)  # 0.1 second = 100 ms

        stream = self.recognizer.create_stream()

        last_result = ""
        segment_id = 0
        try:
            with sd.InputStream(
                channels=1, dtype="float32", samplerate=sample_rate
            ) as s:
                while True:
                    samples, _ = s.read(samples_per_read)  # a blocking read
                    samples = samples.reshape(-1)
                    stream.accept_waveform(sample_rate, samples)
                    while self.recognizer.is_ready(stream):
                        self.recognizer.decode_stream(stream)

                    is_endpoint = self.recognizer.is_endpoint(stream)

                    result = self.recognizer.get_result(stream)

                    if result and (last_result != result):
                        last_result = result
                        if self.debug: logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                    if is_endpoint:
                        if result:
                            if self.debug:logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                            segment_id += 1
                            # generator result
                            yield result

                        self.recognizer.reset(stream)
        except sd.PortAudioError as e:
            logger.exception(f"no input device found: {e}")

if __name__ == "__main__":
    try:
        asr_gen = AsrHandler(model_path="YOUR_MODEL_DIR_PATH").handle()
        for chunk in asr_gen:
            print("ASR Result : ", chunk)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nCaught Ctrl + C. Exiting")

3. 模型下载

模型下载指导： k2-fsa.github.io/sherpa/onnx... 实际上，就是里边wget的地址，我直接给其中一个模型地址的： hub.nuaa.cf/k2-fsa/sher... 下载后需要双解压(.tar.bz2)，不清楚的可以问LLM。

4. 运行

解压后，把路径填到上述文件的YOUR_MODEL_DIR_PATH中，

运行python microphone_asr.py代码即可。

至此，ASR部分大功告成。

二、基于Agently接入大模型

这一部分讲解如何结合LLM + ASR，实现流畅交互。

接入LLM免不了后续的管理，如workflow、长短期记忆等等，那就需要引入个Agent框架，可选方案有llama-index、langchain、Agently。而从易用性、可视化上，后者Agently则比较契合我们，主打一个上手就用。

Agently官网

1. 安装

bash 复制代码

pip install -U Agently

2. 调用大模型

创建agent.py设置环境变量API_KEY \ API_URL \ MODEL，加入以下代码运行之：

python 复制代码

import os
import Agently
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

agent_factory = Agently.AgentFactory()
agent_factory \
    .set_settings("current_model", "OpenAI") \
    .set_settings("model.OpenAI.auth", {"api_key": os.environ["API_KEY"]}) \
    .set_settings("model.OpenAI.url", os.environ["API_URL"]) \
    .set_settings("model.OpenAI.options", {"model": os.environ["MODEL"]})

agent = agent_factory.create_agent("agent_id_1", is_debug=True)

agent \
    .input("Hello, how are you?") \
    .start()

显示以下内容，说明调试成功：

关联ASR和LLM

我们需要实现个简单的 [ 麦克风说法 - 大模型显示回复 ] 的流程，就需要将asr从语音转到的文字，作为问题传给LLM大模型，让大模型回复。

在ASR部分我们知道，ASR输出的是个生成器Generator，生成的内容是单句检测出来的文本，调用方法为：

python 复制代码

asr_gen = AsrHandler(model_path="YOUR_MODEL_DIR_PATH").handle()
for sentence in asr_gen:
    process(sentence)

那么，对应LLM在Agently框架下，即为：

python 复制代码

for sentence in asr_gen:
    agent \
        .input(sentence) \
        .start()

整合后的代码如下：

python 复制代码

import os
import Agently
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

#!/usr/bin/env python3

# Please refer to
# https://k2-fsa.github.io/sherpa/onnx/pretrained_models/online-paraformer/paraformer-models.html#
# to download pre-trained sherpa
import os.path
import queue
from typing import Generator

import sounddevice as sd
import sys
import logging
import sherpa_onnx

logger = logging.getLogger(__name__)


class AsrHandler:
    def __init__(self, model_path, debug=False):
        self.recognizer = None
        self.sentence_q = queue.Queue()
        self.init_recognizer(model_path)
        self.debug = debug

    def init_recognizer(self, model_path):
        encoder = os.path.join(model_path, "encoder.int8.onnx")
        decoder = os.path.join(model_path, "decoder.int8.onnx")
        tokens = os.path.join(model_path, "tokens.txt")
        self.recognizer = sherpa_onnx.OnlineRecognizer.from_paraformer(
            tokens=tokens,
            encoder=encoder,
            decoder=decoder,
            num_threads=2,
            sample_rate=16000,
            feature_dim=80,
            enable_endpoint_detection=True,
            rule1_min_trailing_silence=2.4,
            rule2_min_trailing_silence=1.2,
            rule3_min_utterance_length=300,  # it essentially disables this rule
        )

    @staticmethod
    def show_devices():
        devices = sd.query_devices()
        if len(devices) == 0:
            logger.info("No microphone devices found")
            sys.exit(0)

        logger.info(devices)
        default_input_device_idx = sd.default.device[0]
        logger.info(f'Use default device: {devices[default_input_device_idx]["name"]}')

    def handle(self) -> Generator:
        logger.info("Microphone Asr Started! Please speak...")

        # The model is using 16 kHz, we use 48 kHz here to demonstrate that
        # sherpa-onnx will do resampling inside.
        sample_rate = 48000
        samples_per_read = int(0.5 * sample_rate)  # 0.1 second = 100 ms

        stream = self.recognizer.create_stream()

        last_result = ""
        segment_id = 0
        try:
            with sd.InputStream(
                channels=1, dtype="float32", samplerate=sample_rate
            ) as s:
                while True:
                    samples, _ = s.read(samples_per_read)  # a blocking read
                    samples = samples.reshape(-1)
                    stream.accept_waveform(sample_rate, samples)
                    while self.recognizer.is_ready(stream):
                        self.recognizer.decode_stream(stream)

                    is_endpoint = self.recognizer.is_endpoint(stream)

                    result = self.recognizer.get_result(stream)

                    if result and (last_result != result):
                        last_result = result
                        if self.debug: logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                    if is_endpoint:
                        if result:
                            if self.debug:logger.info("\r{}:{}".format(segment_id, result))
                            segment_id += 1
                            # generator result
                            yield result

                        self.recognizer.reset(stream)
        except sd.PortAudioError as e:
            logger.exception(f"no input device found: {e}")

if __name__ == "__main__":
    agent_factory = Agently.AgentFactory()
    agent_factory \
        .set_settings("current_model", "OpenAI") \
        .set_settings("model.OpenAI.auth", {"api_key": os.environ["API_KEY"]}) \
        .set_settings("model.OpenAI.url", os.environ["API_URL"]) \
        .set_settings("model.OpenAI.options", {"model": os.environ["MODEL"]})

    agent = agent_factory.create_agent("agent_id_1", is_debug=True)

    try:
        asr_gen = AsrHandler(model_path=".models/asr/sherpa/sherpa-onnx-streaming-paraformer-bilingual-zh-en").handle()
        for sentence in asr_gen:
            agent \
                .input(sentence) \
                .start()
    except KeyboardInterrupt:
        print("\nCaught Ctrl + C. Exiting")

三、结束

本文讲述了实现windows上Jarvis的简单技术方案，同时完成了ASR和LLM的接入，实现了二者的丝滑交互。

下一篇将会进入交互模块，如何展示Agent的强大功能，如何实现窗体交互。

感谢观看，请不吝三连~

完整项目☞：github.com/metaimagine... ⭐持续更新，欢迎Star⭐

我是🫣MetaImagine，愿未来我们都有元想象能力。

用LLM搭建100个应用（一）：从0到1搭建自己的Windows贾维斯(1)

一、 接入ASR

1. 安装依赖

2. 代码

3. 模型下载

4. 运行

二、基于Agently接入大模型

1. 安装

2. 调用大模型

关联ASR和LLM

三、结束

一、接入ASR