EasyOne——突破AI多模态极限
本文详细介绍了EasyOne多模态智能插件的设计与实现，这是一款基于LangGraph多代理系统的跨平台AI工具。系统通过模块化架构整合文本、图像、音频和视频处理能力，采用Supervisor节点协调任务调度，实现低延迟的实时交互。文章重点解析了关键技术方案：1）基于DAG的任务依赖管理；2）与ChatGPT的功能调用集成；3）跨平台数据同步机制；4）实时数字人对话的WebRTC实现。同时探讨了多模态处理、性能优化等核心挑战的解决方案，为开发者提供了构建复杂AI系统的实践参考。
OpenAvatarChat：系统架构和Handler协作机制的详细说明
这篇文章系统地介绍了 OpenAvatarChat 的三层架构设计：顶层的 ChatEngine 负责系统生命周期管理与多会话并发控制；中间层的 ChatSession 对象对应单个用户连接，管理该会话中的所有处理模块 (Handlers)；底层是多个 Handler（如 RTC 客户端、VAD、ASR、LLM、TTS、Avatar 等），每个 Handler 独立运行，处理某类任务。系统通过“数据订阅 + 队列 + 类型驱动路由 + 异步线程 + 解耦模块”机制，实现音频／文本／视频数据从用户输入到最终输出的自动分发与处理链。作者强调了这种 “高内聚、低耦合、模块化 + 可扩展 + 易维护” 的设计优势，以及 Handler 机制的灵活性 — 新功能只需新增 Handler 即可，不需改动整体流程。最终，这种架构为构建多人、实时、稳定、可扩展的数字人 / 虚拟人系统提供了坚实基础。