GenAI處理器：構建即時AI應用的未來

什麼是GenAI處理器？

GenAI 處理器是由 DeepMind 開發的全新開源 Python 庫，旨在為開發挑戰提供結構化和簡化性。它們充當抽象概念，定義了一個通用的處理器介面，涵蓋輸入處理、預處理、實際模型呼叫，甚至輸出處理。

想象一下，GenAI 處理器將成為 AI 工作流程之間的通用語言。您無需為 AI 流水線中的每個元件從頭編寫自定義程式碼，只需使用易於組合、測試和維護的標準化“處理器”單元即可。GenAI 處理器的核心是將所有輸入和輸出視為 ProcessorParts（雙向流）的非同步流。標準化資料部分（例如，音訊塊、文字轉錄、影像幀）與附帶的後設資料一起流經流水線。

Source: GenAI Processors

GenAI 處理器的關鍵概念如下：

• 處理器：接收輸入流並生成輸出流的獨立工作單元
• 處理器部件：包含後設資料的標準化資料塊
• 流式傳輸：即時雙向資料流經您的管道
• 組合：使用簡單的操作（例如 +）組合處理器

GenAI處理器的主要特性

• 端到端組合：透過使用直觀的語法連線操作來實現：Live_agent = input_processor + live_processor + play_output
• 非同步設計：採用 Python 的 asynchio 進行設計，可透過手動執行緒高效處理 I/O 密集型和純計算密集型任務。
• 多模式支援：透過 ProcessorPart 包裝器在統一的介面下處理文字、音訊、影片和影像
• 雙向流式傳輸：允許元件即時雙向通訊，從而提高互動性。
• 模組化架構：可重複使用且可測試的元件，可在很大程度上簡化複雜流程的維護。
• Gemini 整合：原生支援 Gemini Live API 和常見的基於文字的 LLM 操作。

如何安裝GenAI處理器？

GenAI 處理器入門非常簡單：

先決條件

• Python 3.8 及以上版本
• Pip 包管理器
• Google Cloud 帳戶（用於訪問 Gemini API）

安裝步驟

1. 安裝庫：

pip install genai-processors

2.設定身份驗證：

# For Google AI Studio
export GOOGLE_API_KEY="your-api-key"
# Or for Google Cloud
gcloud auth application-default login

3.檢查安裝：

import genai_processors
print(genai_processors.__version__)

4. 開發設定（可選）

# Clone for examples or contributions
git clone https://github.com/google-gemini/genai-processors.git
cd genai-processors
pip install -e

GenAI處理器如何工作？

GenAI 處理器採用基於流的處理模式，資料沿著連線的處理器流水線流動。每個處理器：

• 接收 ProcessorParts 流
• 處理資料（轉換、API 呼叫等）
• 輸出結果流
• 將結果傳遞給鏈中的下一個處理器

資料流示例

音訊輸入 → 語音轉文字 → LLM 處理 → 文字轉語音 → 音訊輸出

↓ ↓ ↓ ↓ ↓

ProcessorPart → ProcessorPart → ProcessorPart → ProcessorPart → ProcessorPart

核心元件

GenAI 處理器的核心元件包括：

1. 輸入處理器

• VideoIn()：攝像頭資料流處理
• PyAudioIn()：麥克風輸入
• FileInput()：檔案輸入

2. 處理處理器

• LiveProcessor()：整合 Gemini Live API
• GenaiModel()：標準 LLM 處理
• SpeechToText()：音訊轉錄
• TextToSpeech()：語音合成

3. 輸出處理器

• PyAudioOut()：音訊播放
• FileOutput()：檔案寫入
• StreamOutput()：即時流式傳輸

併發性和效能

首先，GenAI 處理器的設計旨在最大化處理器的併發執行。此示例執行流的任何部分都可以在計算圖中的所有祖先節點時併發執行。換句話說，您的應用程式本質上將同時處理多個資料流，從而加快響應速度並提升使用者體驗。

動手實踐：使用 GenAI 處理器構建即時代理

接下來，讓我們構建一個完整的即時 AI 代理，它將攝像頭和音訊流連線起來，傳送到 Gemini Live API 進行處理，並最終返回音訊響應。

專案結構

我們的專案結構如下所示：

live_agent/
├── main.py
├── config.py
└── requirements.txt

步驟 1：配置步驟

config.py

import os
from genai_processors.core import audio_io
# API configuration
GOOGLE_API_KEY = os.getenv("GOOGLE_API_KEY")
if not GOOGLE_API_KEY:
raise ValueError("Please set GOOGLE_API_KEY environment variable")
# Audio configuration
AUDIO_CONFIG = audio_io.AudioConfig(
sample_rate=16000,
channels=1,
chunk_size=1024,
format="int16"
)
# Video configuration
VIDEO_CONFIG = {
"width": 640,
"height": 480,
"fps": 30
}

步驟2：核心代理實現

main.py

import asyncio
from genai_processors.core import (
    audio_io,
    live_model,
    video,
    streams
)
from config import AUDIO_CONFIG, VIDEO_CONFIG, GOOGLE_API_KEY
class LiveAgent:
    def __init__(self):
        self.setup_processors()
    
    def setup_processors(self):
        """Initialize all processors for the live agent"""
        
        # Input processor: combines camera and microphone
        self.input_processor = (
            video.VideoIn(
                device_id=0,
                width=VIDEO_CONFIG["width"],
                height=VIDEO_CONFIG["height"],
                fps=VIDEO_CONFIG["fps"]
            ) + 
            audio_io.PyAudioIn(
                config=AUDIO_CONFIG,
                device_index=None  # Use default microphone
            )
        )
        
        # Gemini Live API processor
        self.live_processor = live_model.LiveProcessor(
            api_key=GOOGLE_API_KEY,
            model_name="gemini-2.0-flash-exp",
            system_instruction="You are a helpful AI assistant. Respond naturally to user interactions."
        )
        
        # Output processor: handles audio playback with interruption support
        self.output_processor = audio_io.PyAudioOut(
            config=AUDIO_CONFIG,
            device_index=None,  # Use default speaker
            enable_interruption=True
        )
        
        # Complete agent pipeline
        self.agent = (
            self.input_processor + 
            self.live_processor + 
            self.output_processor
        )
    
    async def run(self):
        """Start the live agent"""
        print(" Live Agent starting...")
        print(" Camera and microphone active")
        print(" Audio output ready")
        print(" Start speaking to interact!")
        print("Press Ctrl+C to stop")
        
        try:
            async for part in self.agent(streams.endless_stream()):
                # Process different types of output
                if part.part_type == "text":
                    print(f" AI: {part.text}")
                elif part.part_type == "audio":
                    print(f" Audio chunk: {len(part.audio_data)} bytes")
                elif part.part_type == "video":
                    print(f" Video frame: {part.width}x{part.height}")
                elif part.part_type == "metadata":
                    print(f" Metadata: {part.metadata}")
                
        except KeyboardInterrupt:
            print("\n Live Agent stopping...")
        except Exception as e:
            print(f" Error: {e}")
 
# Advanced agent with custom processing
class CustomLiveAgent(LiveAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conversation_history = []
        self.user_emotions = []
    
    def setup_processors(self):
        """Enhanced setup with custom processors"""
        from genai_processors.core import (
            speech_to_text,
            text_to_speech,
            genai_model,
            realtime
        )
        
        # Custom input processing with STT
        self.input_processor = (
            audio_io.PyAudioIn(config=AUDIO_CONFIG) + 
            speech_to_text.SpeechToText(
                language="en-US",
                interim_results=True
            )
        )
        
        # Custom model with conversation memory
        self.genai_processor = genai_model.GenaiModel(
            api_key=GOOGLE_API_KEY,
            model_name="gemini-pro",
            system_instruction="""You are an empathetic AI assistant. 
            Remember our conversation history and respond with emotional intelligence.
            If the user seems upset, be supportive. If they're excited, share their enthusiasm."""
        )
        
        # Custom TTS with emotion
        self.tts_processor = text_to_speech.TextToSpeech(
            voice_name="en-US-Neural2-J",
            speaking_rate=1.0,
            pitch=0.0
        )
        
        # Audio rate limiting for smooth playback
        self.rate_limiter = audio_io.RateLimitAudio(
            sample_rate=AUDIO_CONFIG.sample_rate
        )
        
        # Complete custom pipeline
        self.agent = (
            self.input_processor +
            realtime.LiveModelProcessor(
                turn_processor=self.genai_processor + self.tts_processor + self.rate_limiter
            ) +
            audio_io.PyAudioOut(config=AUDIO_CONFIG)
        )
 
if __name__ == "__main__":
    # Choose your agent type
    agent_type = input("Choose agent type (1: Simple, 2: Custom): ")
    
    if agent_type == "2":
        agent = CustomLiveAgent()
    else:
        agent = LiveAgent()
    
    # Run the agent
    asyncio.run(agent.run())

步驟 3：增強功能

讓我們新增情緒檢測和自定義響應功能

class EmotionAwareLiveAgent(LiveAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.emotion_history = []
    
    async def process_with_emotion(self, text_input):
        """Process input with emotion awareness"""
        # Simple emotion detection (in practice, use more sophisticated methods)
        emotions = {
            "happy": ["great", "awesome", "fantastic", "wonderful"],
            "sad": ["sad", "disappointed", "down", "upset"],
            "excited": ["amazing", "incredible", "wow", "fantastic"],
            "confused": ["confused", "don't understand", "what", "how"]
        }
        
        detected_emotion = "neutral"
        for emotion, keywords in emotions.items():
            if any(keyword in text_input.lower() for keyword in keywords):
                detected_emotion = emotion
                break
        
        self.emotion_history.append(detected_emotion)
        return detected_emotion
    
    def get_emotional_response_style(self, emotion):
        """Customize response based on detected emotion"""
        styles = {
            "happy": "Respond with enthusiasm and positivity!",
            "sad": "Respond with empathy and support. Offer help.",
            "excited": "Match their excitement! Use energetic language.",
            "confused": "Be patient and explanatory. Break down complex ideas.",
            "neutral": "Respond naturally and helpfully."
        }
        return styles.get(emotion, styles["neutral"])

步驟 4：執行代理

requirements.txt
genai-processors>=0.1.0
google-generativeai>=0.3.0
pyaudio>=0.2.11
opencv-python>=4.5.0
asyncio>=3.4.3

執行代理的命令：

pip install -r requirements.txt
python main.py

GenAI處理器的優勢

• 簡化的開發體驗：GenAI 處理器消除了管理多個 API 呼叫和非同步操作所帶來的所有複雜性。開發者可以將注意力直接集中在功能構建上，而不是基礎架構程式碼上；因此，這不僅縮短了開發時間，還減少了潛在的錯誤。
• 統一的多模式介面：該庫透過 ProcessorPart 包裝器提供單一、一致的介面，用於與文字、音訊、影片和影像資料進行互動。這意味著您無需學習針對不同資料型別的不同 API，這將大大簡化您的開發工作。
• 即時效能：GenAI 處理器基於 Python 的 asyncio 原生構建，在處理併發操作和流資料方面表現出色。這種架構可確保最小延遲和流暢的即時互動——這正是語音助手或互動式影片處理等即時應用所需的執行方式。
• 模組化和可重用架構：模組化設計使元件更易於測試、除錯和維護。您可以隨意更換處理器、新增新功能和更改工作流程，而無需重寫整個系統。

GenAI處理器的侷限性

• Google 生態系統依賴性：支援不同的 AI 模型，但已針對 Google 的 AI 服務進行了高度最佳化。依賴其他 AI 提供商的開發者可能無法享受這種無縫整合，並且需要進行一些額外的設定。
• 複雜工作流程的學習曲線：基本概念簡單易懂；然而，複雜的多模態應用需要非同步程式設計模式和流處理概念的知識，這對初學者來說可能比較困難。
• 社羣和文件有限：作為一個相對較新的開源 DeepMind 專案，社羣資源、教程和第三方擴充套件仍在不斷發展，這使得高階故障排除和示例查詢更加複雜。
• 資源密集型：即時多模態處理需要耗費大量的計算資源，尤其是在包含音訊和文字的影片流中。此類應用會消耗大量的系統資源，必須進行適當的最佳化才能投入生產部署。

GenAI處理器的用例

• 互動式客服機器人：構建真正先進的客服代理，能夠處理語音通話、透過影片分析客戶情緒並提供情境化回覆，同時還能實現即時自然對話，幾乎零延遲。
• 教育工作者：AI導師——可以設計個性化學習助手，能夠識別學生面部表情、處理語音問題，並透過文字、音訊和視覺輔助工具即時提供講解，並根據每個人的學習風格進行調整。
• 醫療保健或醫療監測：透過影片監測患者的生命體徵及其語音模式，以便及早發現疾病；然後將其與醫療資料庫整合，進行全面的健康評估。
• 內容創作和媒體制作：構建即時影片編輯、自動播客生成或即時直播，AI會響應觀眾反應、生成字幕並動態增強內容。

小結

GenAI 處理器標誌著 AI 應用開發正規化的轉變，將複雜且互不關聯的工作流程轉變為優雅且易於維護的解決方案。透過一個用於進行多模態 AI 處理的通用介面，開發者可以創新功能，而無需處理複雜的基礎設施。

因此，如果流式、多模態和響應式是 AI 應用的未來趨勢，那麼 GenAI 處理器現在就可以滿足您的需求。如果您想構建下一代大型客戶服務機器人、教育助手或創意工具，GenAI 處理器是您成功的基礎。