Merge pull request #1504 from xinnan-tech/fix-mcp-name

Fix mcp name

.dockerignore

@@ -3,11 +3,5 @@ __pycache__
 *.pyc
 .env
 Dockerfile
-docs/
 tmp/
-data/
-LICENSE
-README.md
-README_en.md
-manager/static
-manager/static/webui/
+data/

.github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+name: Bug 报告（Bug Report）
+about: 反馈项目中的缺陷或问题
+title: "[Bug] 简短描述问题"
+labels: bug
+assignees: ''
+---
+
+## 🐛 问题描述
+<!-- 清晰简洁地描述问题是什么 -->
+
+## 🖥️ 环境信息
+- 部署方式: 全模块部署 还是 单Server部署
+- 版本号: 例如 0.3.x
+
+## 🔍 告诉我们，应该怎么复现这个问题
+<!-- 这个很重要，方便我们快速定位 -->
+1. 打开 '...'
+2. 点击 '...'
+3. 滚动到 '...'
+4. 看到错误
+
+## 🤔 你原本希望是怎么样的
+<!-- 简要描述预期的正确行为 -->
+
+## 😯 提供一些截图
+<!-- 如果适用，添加问题的截图 -->
+1. 比如日志截图，越多越好
+2. 比如界面反应
+
+## 📋 其他信息
+<!-- 在此添加关于此问题的任何其他上下文信息 -->

.github/ISSUE_TEMPLATE/code_improvement.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+---
+name: 代码优化建议（Code Improvement）
+about: 提出对现有代码的优化或改进建议
+title: "[Improvement] 简短描述改进内容"
+labels: refactor
+assignees: ''
+---
+
+## 💡 改进描述
+<!-- 描述需要改进的代码部分以及存在的问题 -->
+
+## 🌟 改进建议
+<!-- 提出具体的改进方案或思路 -->
+
+## 🛠️ 相关代码
+<!-- 如果可能，提供相关代码片段或链接 -->
+
+## 📋 其他信息
+<!-- 在此添加任何其他相关信息 -->

.github/ISSUE_TEMPLATE/documentation_improvement.md

@@ -0,0 +1,16 @@
+---
+name: 文档改进建议（Documentation Improvement）
+about: 提出对项目文档的改进或补充建议
+title: "[Docs] 简短描述改进内容"
+labels: documentation
+assignees: ''
+---
+
+## 📚 改进描述
+<!-- 描述需要改进的文档部分以及存在的问题 -->
+
+## ✨ 改进建议
+<!-- 提出具体的改进方案或内容 -->
+
+## 📋 其他信息
+<!-- 在此添加任何其他相关信息 -->

.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md

@@ -0,0 +1,19 @@
+---
+name: 功能请求（Feature Request）
+about: 提出新的功能或改进建议
+title: "[Feature] 简短描述功能"
+labels: enhancement
+assignees: ''
+---
+
+## 🚀 需求描述
+<!-- 清晰简洁地描述你希望发生什么 -->
+
+## 🎯 解决方案
+<!-- 描述你认为可行的解决方案或实现方式 -->
+
+## 📝 备选方案
+<!-- 描述你考虑过的替代方案或功能 -->
+
+## 📋 其他信息
+<!-- 在此添加关于需求的任何其他上下文信息 -->

.github/workflows/docker-image.yml

@@ -4,25 +4,35 @@ on:
   push:
     tags:
       - 'v*.*.*'  # 只在以 v 开头的标签推送时触发，例如 v1.0.0
+  workflow_dispatch:
 
 jobs:
   release:
-    name: Release Docker image
+    name: Release Docker images
     runs-on: ubuntu-latest
     permissions:
       packages: write
       contents: write
       id-token: write
       issues: write
-
     steps:
-      - name: Check out the repo
+      - name: Check Disk Space
+        run: |
+          df -h
+          docker system df
+
+      - name: Clean up Docker resources
+        run: |
+          docker system prune -af
+          docker builder prune -af
+
+      - name: Checkout code
         uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Set up Docker Buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
 
-      - name: Log in to the GitHub Container Registry
+      - name: Login to GitHub Container Registry
         uses: docker/login-action@v3
         with:
           registry: ghcr.io
@@ -32,15 +42,32 @@ jobs:
       - name: Extract version from tag
         id: get_version
         run: |
-          echo "VERSION=${GITHUB_REF#refs/tags/}" >> $GITHUB_ENV
+          if [[ "$GITHUB_REF" =~ ^refs/tags/v([0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+)$ ]]; then
+            echo "VERSION=${BASH_REMATCH[1]}" >> $GITHUB_ENV
+            echo "IS_VERSION=true" >> $GITHUB_ENV
+          else
+            echo "VERSION=latest" >> $GITHUB_ENV
+            echo "IS_VERSION=false" >> $GITHUB_ENV
+          fi
 
-      - name: Build and push Docker image
-        id: build_push
+      # 构建 xiaozhi-server 镜像
+      - name: Build and push xiaozhi-server
         uses: docker/build-push-action@v6
         with:
           context: .
+          file: Dockerfile-server
           push: true
           tags: |
-            ghcr.io/${{ github.repository }}:${{ env.VERSION }}
-            ghcr.io/${{ github.repository }}:latest
+            ${{ env.IS_VERSION == 'true' && format('ghcr.io/{0}:server_{1},ghcr.io/{0}:server_latest', github.repository, env.VERSION) || format('ghcr.io/{0}:server_latest', github.repository) }}
           platforms: linux/amd64,linux/arm64
+
+      # 构建 manager-api 镜像
+      - name: Build and push manager-web
+        uses: docker/build-push-action@v6
+        with:
+          context: .
+          file: Dockerfile-web
+          push: true
+          tags: |
+            ${{ env.IS_VERSION == 'true' && format('ghcr.io/{0}:web_{1},ghcr.io/{0}:web_latest', github.repository, env.VERSION) || format('ghcr.io/{0}:web_latest', github.repository) }}
+          platforms: linux/amd64,linux/arm64

.gitignore

@@ -75,6 +75,7 @@ docs/_build/
 # PyBuilder
 .pybuilder/
 target/
+*.pid
 
 # Jupyter Notebook
 .ipynb_checkpoints
@@ -132,17 +133,44 @@ dmypy.json
 # Pyre type checker
 .pyre/
 
+# music directory
+music/
+
 # pytype static type analyzer
 .pytype/
 
 # Cython debug symbols
 cython_debug/
 *.iml
-model.pt
 tmp
+.history
 .DS_Store
+main/xiaozhi-server/data
+
+main/manager-web/node_modules
 .config.yaml
 .secrets.yaml
 .private_config.yaml
 .env.development
-docker-compose.yml
+
+# model files
+main/xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall/model.pt
+main/xiaozhi-server/models/sherpa-onnx*
+/main/xiaozhi-server/audio_ref/
+/audio_ref/
+/asr-models/iic/SenseVoiceSmall/
+/main/xiaozhi-server/asr-models/iic/SenseVoiceSmall/
+/models/SenseVoiceSmall/model.pt
+my_wakeup_words.mp3
+!main/xiaozhi-server/config/assets/bind_code.wav
+!main/xiaozhi-server/config/assets/wakeup_words.wav
+!main/xiaozhi-server/config/assets/bind_not_found.wav
+!main/xiaozhi-server/config/assets/bind_code/*.wav
+!main/xiaozhi-server/config/assets/max_output_size.wav
+main/manager-api/.vscode
+# Ignore webpack cache directory
+main/manager-web/.webpack_cache/
+main/xiaozhi-server/mysql
+uploadfile
+*.json
+.vscode

Dockerfile

@@ -1,45 +0,0 @@
-# 第一阶段：前端构建
-
-FROM kalicyh/node:v18-alpine AS frontend-builder
-
-WORKDIR /app/ZhiKongTaiWeb
-
-# RUN corepack enable && yarn config set registry https://registry.npmmirror.com
-
-COPY ZhiKongTaiWeb/package.json ZhiKongTaiWeb/yarn.lock ./
-
-RUN yarn install --frozen-lockfile
-
-COPY ZhiKongTaiWeb . 
-RUN yarn build
-
-# 第二阶段：构建 Python 依赖
-
-FROM kalicyh/poetry:v3.10_xiaozhi AS builder
-
-WORKDIR /app
-
-# 同时拷贝本地环境.venv
-COPY . .
-# 检查是否有缺失
-RUN poetry install --no-root
-
-# 使用清华源加速apt安装，该镜像内置所以注释
-# RUN rm -rf /etc/apt/sources.list.d/* && \
-#     echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm main contrib non-free non-free-firmware" > /etc/apt/sources.list && \
-#     echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list && \
-#     echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-backports main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list && \
-#     echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian-security bookworm-security main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list && \
-#     apt-get update && \
-#     apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg && \
-#     apt-get clean
-
-# 从构建阶段复制虚拟环境和前端构建产物
-COPY --from=frontend-builder /app/ZhiKongTaiWeb/dist /app/manager/static/webui
-
-# 设置虚拟环境路径
-ENV PATH="/app/.venv/bin:$PATH"
-
-# 启动应用
-ENTRYPOINT ["poetry", "run", "python"]
-CMD ["app.py"]

Dockerfile-pip

@@ -1,51 +0,0 @@
-# 第一阶段：前端构建
-FROM node:18 AS frontend-builder
-
-WORKDIR /app/ZhiKongTaiWeb
-
-# 配置npm使用淘宝源
-RUN npm config set registry https://registry.npmmirror.com
-
-COPY ZhiKongTaiWeb/package*.json ./
-
-# 安装axios依赖
-RUN npm install axios
-RUN npm install
-
-COPY ZhiKongTaiWeb .
-
-RUN npm run build
-
-# 第二阶段：构建Python依赖
-FROM python:3.10-slim AS builder
-
-WORKDIR /app
-
-COPY requirements.txt .
-
-# 优化apt安装
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt \
-    -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
-
-# 第三阶段：生产镜像
-FROM python:3.10-slim
-
-WORKDIR /opt/xiaozhi-esp32-server
-
-# 优化apt安装
-RUN echo "deb https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm main contrib non-free non-free-firmware" > /etc/apt/sources.list && \
-    echo "deb https://mirrors.aliyun.com/debian/ bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list && \
-    apt-get update && \
-    apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg && \
-    apt-get clean && \
-    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
-
-# 从构建阶段复制Python包和前端构建产物
-COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.10/site-packages /usr/local/lib/python3.10/site-packages
-COPY --from=frontend-builder /app/ZhiKongTaiWeb/dist /opt/xiaozhi-esp32-server/manager/static/webui
-
-# 复制应用代码
-COPY . .
-
-# 启动应用
-CMD ["python", "app.py"]

Dockerfile-server

@@ -0,0 +1,29 @@
+# 第一阶段：构建Python依赖
+FROM python:3.10-slim AS builder
+
+WORKDIR /app
+
+COPY main/xiaozhi-server/requirements.txt .
+
+# 安装Python依赖
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# 第二阶段：生产镜像
+FROM python:3.10-slim
+
+WORKDIR /opt/xiaozhi-esp32-server
+
+# 安装系统依赖
+RUN apt-get update && \
+    apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg && \
+    apt-get clean && \
+    rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# 从构建阶段复制Python包和前端构建产物
+COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.10/site-packages /usr/local/lib/python3.10/site-packages
+
+# 复制应用代码
+COPY main/xiaozhi-server .
+
+# 启动应用
+CMD ["python", "app.py"]

Dockerfile-web

@@ -0,0 +1,43 @@
+# 第一阶段：构建Vue前端
+FROM node:18 as web-builder
+WORKDIR /app
+COPY main/manager-web/package*.json ./
+RUN npm install
+COPY main/manager-web .
+RUN npm run build
+
+# 第二阶段：构建Java后端
+FROM maven:3.9.4-eclipse-temurin-21 as api-builder
+WORKDIR /app
+COPY main/manager-api/pom.xml .
+COPY main/manager-api/src ./src
+RUN mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
+
+# 第三阶段：构建最终镜像
+FROM bellsoft/liberica-runtime-container:jre-21-glibc
+
+# 安装Nginx和字体库
+RUN apk update && \
+    apk add --no-cache nginx bash && \
+    apk add --no-cache fontconfig ttf-dejavu msttcorefonts-installer && \
+    rm -rf /var/cache/apk/*
+
+# 更新字体缓存
+RUN printf 'YES\n' | update-ms-fonts && fc-cache -f -v
+
+# 配置Nginx
+COPY docs/docker/nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
+
+# 复制前端构建产物
+COPY --from=web-builder /app/dist /usr/share/nginx/html
+
+# 复制Java后端JAR包
+COPY --from=api-builder /app/target/xiaozhi-esp32-api.jar /app/xiaozhi-esp32-api.jar
+
+# 暴露端口
+EXPOSE 8002
+
+# 启动脚本
+COPY docs/docker/start.sh /start.sh
+RUN chmod +x /start.sh
+CMD ["/start.sh"]

README.md

@@ -1,11 +1,41 @@
-![图片](docs/images/banner.png)
+[![Banners](docs/images/banner1.png)](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server)
 
-# 小智 ESP-32 后端服务(xiaozhi-esp32-server)
+<h1 align="center">小智后端服务xiaozhi-esp32-server</h1>
 
-（中文 | [English](README_en.md)）
+<p align="center">
+本项目为开源智能硬件项目
+<a href="https://github.com/78/xiaozhi-esp32">xiaozhi-esp32</a>提供后端服务<br/>
+根据<a href="https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh">小智通信协议</a>使用Python、Java、Vue实现<br/>
+帮助您快速搭建小智服务器
+</p>
 
-本项目为开源智能硬件项目 [xiaozhi-esp32](https://github.com/78/xiaozhi-esp32)
-提供后端服务。根据 [小智通信协议](https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh) 使用 `Python` 实现。
+<p align="center">
+<a href="./README_en.md">English</a>
+· <a href="./docs/FAQ.md">常见问题</a>
+· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">反馈问题</a>
+· <a href="./README.md#%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%96%87%E6%A1%A3">部署文档</a>
+· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">更新日志</a>
+</p>
+<p align="center">
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">
+    <img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/v/release/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=docker" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors">
+    <img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/contributors/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=github" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">
+    <img alt="Issues" src="https://img.shields.io/github/issues/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=0088ff" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/pulls">
+    <img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/github/issues-pr/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=0088ff" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/LICENSE">
+    <img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-white?labelColor=black" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server">
+    <img alt="stars" src="https://img.shields.io/github/stars/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=ffcb47&labelColor=black" />
+  </a>
+</p>
 
 ---
 
@@ -40,7 +70,7 @@
         </a>
     </td>
     <td>
-        <a href="https://www.bilibili.com/video/av114036381327149" target="_blank">
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1pNXWYGEx1" target="_blank">
          <picture>
            <img alt="控制家电开关" src="docs/images/demo5.png" />
          </picture>
@@ -53,111 +83,206 @@
          </picture>
         </a>
     </td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Vy96YCE3R" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="自定义音色" src="docs/images/demo6.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1VC96Y5EMH" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="播放音乐" src="docs/images/demo7.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Z8XuYZEAS" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="天气插件" src="docs/images/demo8.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV178XuYfEpi" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="IOT指令控制设备" src="docs/images/demo9.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV17LXWYvENb" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="播报新闻" src="docs/images/demo0.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>
+      <a href="https://www.bilibili.com/video/BV12J7WzBEaH" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="实时打断" src="docs/images/demo10.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+      <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Co76z7EvK" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="拍照识物品" src="docs/images/demo12.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+      <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1TJ7WzzEo6" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="多指令任务" src="docs/images/demo11.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
     <td>
     </td>
-    </tr>
+    <td>
+    </td>
+  </tr>
 </table>
 
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
----
-
-## 系统要求与部署前提 🖥️
-
-- **硬件**：一套兼容 `xiaozhi-esp32`
-  的硬件设备（具体型号请参考 [此处](https://rcnv1t9vps13.feishu.cn/wiki/DdgIw4BUgivWDPkhMj1cGIYCnRf)）。
-- **服务器**：至少 4 核 CPU、8G 内存的电脑或服务器。
-- **固件编译**：请将后端服务的接口地址更新至 `xiaozhi-esp32` 项目中，再重新编译固件并烧录到设备上。
-
 ---
 
 ## 警告 ⚠️
 
-本项目成立时间较短，还未通过网络安全测评，请勿在生产环境中使用。
+1、本项目为开源软件，本软件与对接的任何第三方API服务商（包括但不限于语音识别、大模型、语音合成等平台）均不存在商业合作关系，不为其服务质量及资金安全提供任何形式的担保。
+建议使用者优先选择持有相关业务牌照的服务商，并仔细阅读其服务协议及隐私政策。本软件不托管任何账户密钥、不参与资金流转、不承担充值资金损失风险。
 
-如果您在公网环境中部署学习本项目，请务必在配置文件 `config.yaml` 中开启防护：
-
-```yaml
-server:
-  auth:
-    # 开启防护
-    enabled: true  
-```
-
-开启防护后，您需要根据实际情况校验机器的 token 或 mac 地址，详细请参见配置说明。
+2、本项目功能未完善，且未通过网络安全测评，请勿在生产环境中使用。 如果您在公网环境中部署学习本项目，请务必做好必要的防护。
 
 ---
 
-## 功能清单 ✨
+## 部署文档
 
+![Banners](docs/images/banner2.png)
+
+本项目提供两种部署方式，请根据您的具体需求选择：
+
+#### 🚀 部署方式选择
+| 部署方式 | 特点 | 适用场景 | 部署文档 | 配置要求 | 视频教程 | 
+|---------|------|---------|---------|---------|---------|
+| **最简化安装** | 智能对话、IOT、MCP、视觉感知，数据存储在配置文件 | 低配置环境，无需数据库 | [①Docker版](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver) / [②源码部署](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%8F%AA%E8%BF%90%E8%A1%8Cserver)| 如果使用`FunASR`要2核4G，如果全API，要2核2G | - | 
+| **全模块安装** | 智能对话、IOT、MCP、视觉感知、OTA、智控台，数据存储在数据库 | 完整功能体验 |[①Docker版](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%80docker%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [②源码部署](./docs/Deployment_all.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%85%A8%E6%A8%A1%E5%9D%97) / [③源码部署自动更新教程](./docs/dev-ops-integration.md) | 如果使用`FunASR`要4核8G，如果全API，要2核4G| [本地源码启动视频教程](https://www.bilibili.com/video/BV1wBJhz4Ewe) | 
+
+
+> 💡 提示：以下是按最新代码部署后的测试平台，有需要可烧录测试，并发为6个，每天会清空数据
+
+```
+智控台地址: https://2662r3426b.vicp.fun
+
+服务测试工具： https://2662r3426b.vicp.fun/test/
+OTA接口地址: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
+Websocket接口地址: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
+```
+
+#### 🚩 配置说明和推荐
+> [!Note]
+> 本项目默认的配置是`入门全免费`设置，如果想效果更优，推荐使用`流式配置`。
+> 
+> 本项目自`0.5.2`版本，已支持使用流式配置，相比`0.5`版本以前，响应速度提升约`2.5秒`
+
+| 模块名称 | 入门全免费设置 | 流式配置 |
+|:---:|:---:|:---:|
+| ASR(语音识别) | FunASR(本地) | 👍DoubaoStreamASR(火山流式语音识别) |
+| LLM(大模型) | ChatGLMLLM(智谱glm-4-flash) | 👍DoubaoLLM(火山doubao-1-5-pro-32k-250115) |
+| VLLM(视觉大模型) | ChatGLMVLLM(智谱glm-4v-flash) | 👍QwenVLVLLM(千问qwen2.5-vl-3b-instructh) |
+| TTS(语音合成) | 👍LinkeraiTTS(灵犀流式) | 👍HuoshanDoubleStreamTTS(火山双流式语音合成) |
+| Intent(意图识别) | function_call(函数调用) | ✅function_call(函数调用) |
+| Memory(记忆功能) | mem_local_short(本地短期记忆） | ✅mem_local_short（本地短期记忆） |
+
+#### 🔧 测试工具
+本项目提供以下测试工具，帮助您验证系统和选择合适的模型：
+
+| 工具名称 | 位置 | 使用方法 | 功能说明 |
+|:---:|:---|:---:|:---:|
+| 音频交互测试工具 | main》xiaozhi-server》test》test_page.html | 使用谷歌浏览器直接打开 | 测试音频播放和接收功能，验证Python端音频处理是否正常 |
+| 模型响应测试工具1 | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | 执行 `python performance_tester.py` | 测试ASR(语音识别)、LLM(大模型)、TTS(语音合成)三个核心模块的响应速度 |
+| 模型响应测试工具2 | main》xiaozhi-server》performance_tester_vllm.py | 执行 `python performance_tester_vllm.py` | 测试VLLM(视觉模型)的响应速度 |
+
+> 💡 提示：测试模型速度时，只会测试配置了密钥的模型。
+
+---
+## 功能清单 ✨
 ### 已实现 ✅
 
-- **通信协议**  
-  基于 `xiaozhi-esp32` 协议，通过 WebSocket 实现数据交互。
-- **对话交互**  
-  支持唤醒对话、手动对话及实时打断。长时间无对话时自动休眠
-- **多语言识别**  
-  支持国语、粤语、英语、日语、韩语（默认使用 FunASR）。
-- **LLM 模块**  
-  支持灵活切换 LLM 模块，默认使用 ChatGLMLLM，也可选用阿里百炼、DeepSeek、Ollama 等接口。
-- **TTS 模块**  
-  支持 EdgeTTS（默认）、火山引擎豆包 TTS 等多种 TTS 接口，满足语音合成需求。
+| 功能模块 | 描述 |
+|:---:|:---|
+| 核心服务架构 | 基于WebSocket和HTTP服务器，提供完整的控制台管理和认证系统 |
+| 语音交互系统 | 支持流式ASR(语音识别)、流式TTS(语音合成)、VAD(语音活动检测)，支持多语言识别和语音处理 |
+| 智能对话系统 | 支持多种LLM(大语言模型)，实现智能对话 |
+| 视觉感知系统 | 支持多种VLLM(视觉大模型)，实现多模态交互 |
+| 意图识别系统 | 支持LLM意图识别、Function Call函数调用，提供插件化意图处理机制 |
+| 记忆系统 | 支持本地短期记忆、mem0ai接口记忆，具备记忆总结功能 |
+| IOT/MCP控制协议 | 支持设备注册管理、智能控制接口，同时支持IOT、MCP控制协议 |
+| 管理后台 | 提供Web管理界面，支持用户管理、系统配置和设备管理 |
+| 测试工具 | 提供性能测试工具、视觉模型测试工具和音频交互测试工具 |
+| 部署支持 | 支持Docker部署和本地部署，提供完整的配置文件管理 |
+| 插件系统 | 支持功能插件扩展、自定义插件开发和插件热加载 |
 
 ### 正在开发 🚧
 
-- 对话记忆功能
-- 多种心情模式
-- 智控台webui
+想了解具体开发计划进度，[请点击这里](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)
+
+如果你是一名软件开发者，这里有一份[《致开发者的公开信》](docs/contributor_open_letter.md)，欢迎加入！
+
+---
+
+## 产品生态 👬
+小智是一个生态，当你使用这个产品时，也可以看看其他在这个生态圈的优秀项目
+
+| 项目名称  | 项目地址 | 项目描述 |
+|:---------------------|:--------|:--------|
+| 小智安卓客户端  | [xiaozhi-android-client](https://github.com/TOM88812/xiaozhi-android-client) | 一个基于xiaozhi-server的Android、IOS语音对话应用,支持实时语音交互和文字对话。<br/>现在是flutter版本，打通IOS、Android端。 |
+| 小智电脑客户端  | [py-xiaozhi](https://github.com/Huang-junsen/py-xiaozhi) | 该项目提供了一个基于 Python 实现的小白 AI 客户端，使得在不具备实体硬件条件的情况下，<br/>依然能够体过代码体验小智 AI 的功能。 |
+| 小智Java服务端  | [xiaozhi-esp32-server-java](https://github.com/joey-zhou/xiaozhi-esp32-server-java) | 小智开源后端服务 Java 版本是一个基于 Java 的开源项目。<br/>它包括前后端的服务，旨在为用户提供一个完整的后端服务解决方案。 |
 
-![图片](docs/images/webui.png)
 ---
 
 ## 本项目支持的平台/组件列表 📋
 
-### LLM
+### LLM 语言模型
 
-| 类型  |        平台名称        |         使用方式          |   收费模式   |                                备注                                 |
-|:---:|:------------------:|:---------------------:|:--------:|:-----------------------------------------------------------------:|
-| LLM |   阿里百炼 (AliLLM)    |      openai 接口调用      | 消耗 token |  [点击申请密钥](https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key)  |
-| LLM | 深度求索 (DeepSeekLLM) |      openai 接口调用      | 消耗 token |             [点击申请密钥](https://platform.deepseek.com/)              |
-| LLM |   智谱（ChatGLMLLM）   |      openai 接口调用      |    免费    | 虽然免费，仍需[点击申请密钥](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys) |
-| LLM |     OllamaLLM      |      ollama 接口调用      |  免费/自定义  |       需预先下载模型（`ollama pull`），服务地址：`http://localhost:11434`        |
-| LLM |      DifyLLM       |       dify 接口调用       | 消耗 token |                    本地化部署，注意配置提示词需在 Dify 控制台设置                     |
-| LLM |     GeminiLLM      |      gemini 接口调用      |    免费    |           [点击申请密钥](https://aistudio.google.com/apikey)            |
-| LLM |      CozeLLM       |       coze 接口调用       | 消耗 token |                     需提供 bot_id、user_id 及个人令牌                      |
-| LLM |   Home Assistant   | homeassistant语音助手接口调用 |    免费    |                        需提供home assistant令牌                        |
+| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
+|:---:|:---:|:---:|
+| openai 接口调用 | 阿里百炼、火山引擎豆包、深度求索、智谱ChatGLM、Gemini | 智谱ChatGLM、Gemini |
+| ollama 接口调用 | Ollama | - |
+| dify 接口调用 | Dify | - |
+| fastgpt 接口调用 | Fastgpt | - |
+| coze 接口调用 | Coze | - |
 
 实际上，任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。
 
 ---
 
-### TTS
+### VLLM 视觉模型
 
-| 类型  |          平台名称          | 使用方式 |   收费模式   |                                    备注                                     |
-|:---:|:----------------------:|:----:|:--------:|:-------------------------------------------------------------------------:|
-| TTS |        EdgeTTS         | 接口调用 |    免费    |                             默认 TTS，基于微软语音合成技术                             |
-| TTS | 火山引擎豆包 TTS (DoubaoTTS) | 接口调用 | 消耗 token | [点击创建密钥](https://console.volcengine.com/speech/service/8)；建议使用付费版本以获得更高并发 |
-| TTS |  CosyVoiceSiliconflow  | 接口调用 | 消耗 token |                         需申请硅基流动 API 密钥；输出格式为 wav                          |
-| TTS |       CozeCnTTS        | 接口调用 | 消耗 token |                        需提供 Coze API key；输出格式为 wav                         |
-| TTS |       FishSpeech       | 接口调用 |  免费/自定义  |                         本地启动 TTS 服务；启动方法见配置文件内说明                          |
-| TTS |     GPT_SOVITS_V2      | 接口调用 |  免费/自定义  |                         本地启动 TTS 服务，适用于个性化语音合成场景                          |
+| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
+|:---:|:---:|:---:|
+| openai 接口调用 | 阿里百炼、智谱ChatGLMVLLM | 智谱ChatGLMVLLM |
+
+实际上，任何支持 openai 接口调用的 VLLM 均可接入使用。
 
 ---
 
-### VAD
+### TTS 语音合成
+
+| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
+|:---:|:---:|:---:|
+| 接口调用 | EdgeTTS、火山引擎豆包TTS、腾讯云、阿里云TTS、CosyVoiceSiliconflow、TTS302AI、CozeCnTTS、GizwitsTTS、ACGNTTS、OpenAITTS、灵犀流式TTS | 灵犀流式TTS、EdgeTTS、CosyVoiceSiliconflow(部分) |
+| 本地服务 | FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、MinimaxTTS | FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、MinimaxTTS |
+
+---
+
+### VAD 语音活动检测
 
 | 类型  |   平台名称    | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
 |:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
@@ -165,149 +290,46 @@ server:
 
 ---
 
-### ASR
+### ASR 语音识别
 
-| 类型  |   平台名称    | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
-|:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
-| ASR |  FunASR   | 本地使用 |  免费  |    |
-| ASR | DoubaoASR | 接口调用 |  收费  |    |
+| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
+|:---:|:---:|:---:|
+| 本地使用 | FunASR、SherpaASR | FunASR、SherpaASR |
+| 接口调用 | DoubaoASR、FunASRServer、TencentASR、AliyunASR | FunASRServer |
 
 ---
 
-## 使用方式 🚀
+### Memory 记忆存储
 
-### 一、[部署文档](./docs/Deployment.md)
-
-本项目支持以下三种部署方式，您可根据实际需求选择：
-
-1. [Docker 快速部署](./docs/Deployment.md)
-   适合快速体验，不需过多环境配置。缺点是，拉取镜像有点慢。
-
-2. [借助 Docker 环境运行部署](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E5%80%9F%E5%8A%A9docker%E7%8E%AF%E5%A2%83%E8%BF%90%E8%A1%8C%E9%83%A8%E7%BD%B2)
-   适用于已安装 Docker 且希望对代码进行自定义修改的用户。
-
-3. [本地源码运行](./docs/Deployment.md#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%B8%89%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%BA%90%E7%A0%81%E8%BF%90%E8%A1%8C)
-   适合熟悉 Conda 环境或希望从零搭建运行环境的用户。  
-   对于对响应速度要求较高的场景，推荐使用本地源码运行方式以降低额外开销。
-
-### 二、[固件编译](./docs/firmware-build.md)
-
-点这里查看[固件编译](./docs/firmware-build.md)的详细过程。
-
-编译成功且联网成功后，通过唤醒词唤醒小智，留意server端输出的控制台信息。
+|   类型   |      平台名称       | 使用方式 |   收费模式    | 备注 |
+|:------:|:---------------:|:----:|:---------:|:--:|
+| Memory |     mem0ai      | 接口调用 | 1000次/月额度 |    |
+| Memory | mem_local_short | 本地总结 |    免费     |    |
 
 ---
 
-## 常见问题 ❓
+### Intent 意图识别
 
-### 1、TTS 经常失败，经常超时 ⏰
-
-建议：如果 `EdgeTTS` 经常失败，请先检查是否使用了代理（梯子）。如果使用了，请尝试关闭代理后再试；  
-如果用的是火山引擎的豆包 TTS，经常失败时建议使用付费版本，因为测试版本仅支持 2 个并发。
-
-### 2、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作 💡
-
-建议：在配置文件中将 `LLM` 设置为 `HomeAssistant`，通过 调用`HomeAssistant`接口实现相关控制。
-
-### 3、我说话很慢，停顿时小智老是抢话 🗣️
-
-建议：在配置文件中找到如下部分，将 `min_silence_duration_ms` 的值调大（例如改为 `1000`）：
-
-```yaml
-VAD:
-  SileroVAD:
-    threshold: 0.5
-    model_dir: models/snakers4_silero-vad
-    min_silence_duration_ms: 700  # 如果说话停顿较长，可将此值调大
-```
-
-### 4、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文？🇰🇷
-
-建议：检查一下`models/SenseVoiceSmall`是否已经有`model.pt`
-文件，如果没有就要下载，查看这里[下载语音识别模型文件](docs/Deployment.md#模型文件)
-
-### 5、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？📁
-
-建议：检查一下是否正确使用`conda` 安装了`libopus`和`ffmpeg`库。
-
-如果没有安装，就安装
-
-```
-conda install conda-forge::libopus
-conda install conda-forge::ffmpeg
-```
-
-### 6、如何提高小智对话响应速度？ ⚡
-
-本项目默认配置为低成本方案，建议初学者先使用默认免费模型，解决“跑得动”的问题，再优化“跑得快”。  
-如需提升响应速度，可尝试更换各组件。以下为各组件的响应速度测试数据（仅供参考，不构成承诺）：
-
-| 影响因素  |       因素值        | 
-|:-----:|:----------------:|
-| 测试地点  |    广东省广州市海珠区     |
-| 测试时间  | 2025年2月19日 12:52 |
-| 宽带运营商 |       中国联通       |
-
-测试方法：
-
-1、把各组件的密钥配置上去，只有配置了密钥的组件才参与测试。
-
-2、配置完密钥后，执行以下方法
-
-```
-# 进入项目根目录，执行以下命令：
-conda activate xiaozhi-esp32-server
-python performance_tester.py 
-```
-
-生成报告如下
-
-LLM 性能排行:
-
-| 模块名称       | 平均首Token时间 | 平均总响应时间 |
-|:-----------|:-----------|:--------|
-| AliLLM     | 0.547s     | 1.485s  |
-| ChatGLMLLM | 0.677s     | 3.057s  |
-| OllamaLLM  | 0.003s     | 0.003s  |
-
-TTS 性能排行:
-
-| 模块名称                 | 平均合成时间 |
-|----------------------|--------|
-| EdgeTTS              | 1.019s |
-| DoubaoTTS            | 0.503s |
-| CosyVoiceSiliconflow | 3.732s |
-
-推荐配置组合 (综合响应速度):
-
-| 组合方案                          | 综合得分  | LLM首Token | TTS合成  |
-|-------------------------------|-------|-----------|--------|
-| AliLLM + DoubaoTTS            | 0.539 | 0.547s    | 0.503s |
-| AliLLM + EdgeTTS              | 0.642 | 0.547s    | 1.019s |
-| ChatGLMLLM + DoubaoTTS        | 0.642 | 0.677s    | 0.503s |
-| ChatGLMLLM + EdgeTTS          | 0.745 | 0.677s    | 1.019s |
-| AliLLM + CosyVoiceSiliconflow | 1.184 | 0.547s    | 3.732s |
-
-### 结论 🔍
-
-`2025年2月19日`，如果我的电脑在`广东省广州市海珠区`，且使用的是`中国联通`网络，我会优先使用：
-
-- LLM：`AliLLM`
-- TTS：`DoubaoTTS`
-
-### 7、更多问题，可联系我们反馈 💬
-
-![图片](docs/images/wechat.jpg)
+|   类型   |     平台名称      | 使用方式 |  收费模式   |          备注           |
+|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
+| Intent |  intent_llm   | 接口调用 | 根据LLM收费 |    通过大模型识别意图，通用性强     |
+| Intent | function_call | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型函数调用完成意图，速度快，效果好 |
 
 ---
 
 ## 鸣谢 🙏
 
-- 本项目受 [百聆语音对话机器人](https://github.com/wwbin2017/bailing) 启发，并在其基础上实现。
-- 感谢 [腾讯云](https://cloud.tencent.com/) 提供免费 Docker 镜像空间。
-- 感谢 [十方融海](https://www.tenclass.com/) 对小智通讯协议提供的详尽文档支持。
+| Logo | 项目/公司 | 说明 |
+|:---:|:---:|:---|
+| <img src="./docs/images/logo_bailing.png" width="160"> | [百聆语音对话机器人](https://github.com/wwbin2017/bailing) | 本项目受[百聆语音对话机器人](https://github.com/wwbin2017/bailing)启发，并在其基础上实现 |
+| <img src="./docs/images/logo_tenclass.png" width="160"> | [十方融海](https://www.tenclass.com/) | 感谢[十方融海](https://www.tenclass.com/)为小智生态制定了标准的通讯协议、多设备兼容性方案及高并发场景实践示范；为本项目提供了全链路技术文档支持 |
+| <img src="./docs/images/logo_xuanfeng.png" width="160"> | [玄凤科技](https://github.com/Eric0308) | 感谢[玄凤科技](https://github.com/Eric0308)贡献函数调用框架、MCP通信协议及插件化调用机制的实现代码，通过标准化的指令调度体系与动态扩展能力，显著提升了前端设备(IoT)的交互效率和功能延展性 |
+| <img src="./docs/images/logo_huiyuan.png" width="160"> | [汇远设计](http://ui.kwd988.net/) | 感谢[汇远设计](http://ui.kwd988.net/)为本项目提供专业视觉解决方案，用其服务超千家企业的设计实战经验，赋能本项目产品用户体验 |
+| <img src="./docs/images/logo_qinren.png" width="160"> | [西安勤人信息科技](https://www.029app.com/) | 感谢[西安勤人信息科技](https://www.029app.com/)深化本项目视觉体系，确保整体设计风格在多场景应用中的一致性和扩展性 |
+
 
 <a href="https://star-history.com/#xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&Date">
+
  <picture>
    <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date&theme=dark" />
    <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date" />

README_en.md

@@ -1,432 +1,311 @@
-![图片](docs/images/banner.png)
+[![Banners](docs/images/banner1.png)](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server)
 
-# Xiaozhi ESP-32 Back-end Service (xiaozhi-esp32-server)
+<h1 align="center">Xiaozhi Backend Service xiaozhi-esp32-server</h1>
 
-（[中文](README.md) | English）
+<p align="center">
+This project provides backend services for the open-source smart hardware project
+<a href="https://github.com/78/xiaozhi-esp32">xiaozhi-esp32</a><br/>
+Implemented using Python, Java, and Vue according to the <a href="https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh">Xiaozhi Communication Protocol</a><br/>
+Helps you quickly set up your Xiaozhi server
+</p>
 
-This project provides backend services for the open-source smart hardware
-project [xiaozhi-esp32](https://github.com/78/xiaozhi-esp32)。Implemented in Python following
-the[Xiaozhi Communication Protocol](https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/M0XiwldO9iJwHikpXD5cEx71nKh)。
+<p align="center">
+<a href="./README.md">中文</a>
+· <a href="./docs/FAQ.md">FAQ</a>
+· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">Report Issues</a>
+· <a href="./README_en.md#deployment-documentation">Deployment Guide</a>
+· <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">Release Notes</a>
+</p>
+<p align="center">
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/releases">
+    <img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/v/release/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=docker" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors">
+    <img alt="GitHub Contributors" src="https://img.shields.io/github/contributors/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?logo=github" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues">
+    <img alt="Issues" src="https://img.shields.io/github/issues/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=0088ff" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/pulls">
+    <img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/github/issues-pr/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=0088ff" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/LICENSE">
+    <img alt="GitHub pull requests" src="https://img.shields.io/badge/license-MIT-white?labelColor=black" />
+  </a>
+  <a href="https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server">
+    <img alt="stars" src="https://img.shields.io/github/stars/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server?color=ffcb47&labelColor=black" />
+  </a>
+</p>
 
-## Target Audience
+---
 
-This project requires compatible esp32 hardware devices. If you have purchased esp32 hardware, successfully connected to
-Xiage's deployed backend, and wish to independently set up the `xiaozhi-esp32` backend service, this project is for
-you.
+## Target Users 👥
 
-To see a demo, watch this video:
+This project requires ESP32 hardware devices. If you have purchased ESP32-related hardware, successfully connected to Brother Xia's backend service, and want to set up your own `xiaozhi-esp32` backend service, then this project is perfect for you.
 
-<a href="https://www.bilibili.com/video/BV1FMFyejExX">
- <picture>
-   <img alt="小智esp32连接自己的后台模型" src="docs/images/demo.png" />
- </picture>
-</a>
+Want to see it in action? Check out these videos 🎥
 
-To fully experience this project, follow these steps:
+<table>
+  <tr>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1FMFyejExX" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Xiaozhi esp32 connecting to own backend model" src="docs/images/demo1.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1CDKWemEU6" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Custom voice" src="docs/images/demo2.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV12yA2egEaC" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Using Cantonese" src="docs/images/demo3.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1pNXWYGEx1" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Control home appliances" src="docs/images/demo5.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1kgA2eYEQ9" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Lowest cost configuration" src="docs/images/demo4.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Vy96YCE3R" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Custom voice" src="docs/images/demo6.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1VC96Y5EMH" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Play music" src="docs/images/demo7.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Z8XuYZEAS" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Weather plugin" src="docs/images/demo8.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV178XuYfEpi" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="IOT command control" src="docs/images/demo9.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+        <a href="https://www.bilibili.com/video/BV17LXWYvENb" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="News broadcast" src="docs/images/demo0.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+  </tr>
+  <tr>
+    <td>
+      <a href="https://www.bilibili.com/video/BV12J7WzBEaH" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Real-time interruption" src="docs/images/demo10.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+      <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1Co76z7EvK" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Photo recognition" src="docs/images/demo12.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+      <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1TJ7WzzEo6" target="_blank">
+         <picture>
+           <img alt="Multi-command tasks" src="docs/images/demo11.png" />
+         </picture>
+        </a>
+    </td>
+    <td>
+    </td>
+    <td>
+    </td>
+  </tr>
+</table>
 
-- Prepare hardware compatible with the `xiaozhi-esp32` project. For supported
-  models, [click here](https://rcnv1t9vps13.feishu.cn/wiki/DdgIw4BUgivWDPkhMj1cGIYCnRf).
-- Use a computer/server with at least 4-core CPU and 8GB RAM to run this project. After deployment, you'll see the
-  service endpoint address in the console.
-- Download the `xiaozhi-esp32` project, replace the default `endpoint address` with your own, compile, and flash the
-  firmware to your device.
-- Start the device and check your server console logs to verify successful connection.
+---
 
-## Warning
+## Warning ⚠️
 
-This project has been established for a short time and has not passed the network security assessment, so please do not
-use it in the production environment.
+1. This project is open-source software. This software has no commercial relationship with any third-party API service providers (including but not limited to speech recognition, large models, speech synthesis, and other platforms) and does not provide any form of guarantee for their service quality or financial security.
+It is recommended that users prioritize service providers with relevant business licenses and carefully read their service agreements and privacy policies. This software does not host any account keys, does not participate in fund transfers, and does not bear the risk of recharge fund losses.
 
-## Feature List
+2. This project's functionality is not complete and has not passed network security testing. Please do not use it in production environments. If you deploy this project for learning in a public network environment, please ensure necessary protection measures are in place.
 
-## Implemented
+---
 
-- `xiaozhi-esp32` WebSocket communication protocol
-- Supports wake-word initiated dialogue, manual dialogue, and real-time interruption of dialogue.
-- Support for 5 languages: Mandarin, Cantonese, English, Japanese, Korean (FunASR - default)
-- Flexible LLM switching (openai:ChatGLM - default, Aliyun, DeepSeek; dify:Dify)
-- Flexible TTS switching (EdgeTTS - default, ByteDance Doubao TTS)
+## Deployment Documentation
 
-## In Progress
+![Banners](docs/images/banner2.png)
 
-- Sleep mode after inactivity
-- Dialogue memory
-- Change the mood mode
+This project provides two deployment methods. Please choose according to your specific needs:
 
-## Supported Services
+#### 🚀 Deployment Method Selection
+| Deployment Method | Features | Suitable Scenarios | Deployment Guide | Requirements | Video Tutorial | 
+|---------|------|---------|---------|---------|---------|
+| **Simplified Installation** | Smart dialogue, IOT functionality, data stored in configuration files | Low-configuration environment, no database needed | [Docker Version](./docs/Deployment.md#method-1-docker-server-only) / [Source Code Deployment](./docs/Deployment.md#method-2-local-source-code-server-only) | 2 cores 4G if using `FunASR`, 2 cores 2G if using all APIs | - | 
+| **Full Module Installation** | Smart dialogue, IOT, OTA, Control Panel, data stored in database | Complete functionality experience | [Docker Version](./docs/Deployment_all.md#method-1-docker-full-modules) / [Source Code Deployment](./docs/Deployment_all.md#method-2-local-source-code-full-modules) | 4 cores 8G if using `FunASR`, 2 cores 4G if using all APIs | [Local Source Code Startup Video Tutorial](https://www.bilibili.com/video/BV1wBJhz4Ewe) / [Local Source Code Auto-Update Tutorial](./docs/dev-ops-integration.md) | 
 
-| Type | Service    |  Usage   | Pricing Model	 | Notes                                                                      |
-|:-----|:-----------|:--------:|:---------------|:---------------------------------------------------------------------------|
-| LLM  | Aliyun     | openai API call | Token-based    | [Apply for API Key](https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key) |
-| LLM  | DeepSeek   | openai API call | Token-based    | [Apply for API Key](https://platform.deepseek.com/)                        |
-| LLM  | Bigmodel   | openai API call | Free           | [Create API Key](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys)         |
-| LLM  | Dify       | dify API call | Token-based    | Self-hosted                                                                |
-| TTS  | HuoshanTTS | API call | Token-based    | [Create API Key](https://console.volcengine.com/speech/service/8)          |
-| TTS  | EdgeTTS    | API call | Free           |                                                                            |
-| VAD  | SileroVAD  |  Local   | Free           |                                                                            |
-| ASR  | FunASR     |  Local   | Free           |                                                                            |
-
-In fact, any LLM that supports OpenAI API calls can be integrated and used.
-
-# Deployment
-
-This project supports rapid deployment of docker and local source code operation. If you want to have a quick
-experience, it is recommended to use docker to deploy. If you want to have an in-depth understanding of this project, it
-is recommended to run the local source code.
-
-## Method 1: Quick deployment of docker
-
-The docker image has supported the CPU of x86 architecture and arm64 architecture, and supports running on Chinese
-operating systems.
-
-1. Install docker
-
-If your computer has not installed docker, you can follow the tutorial here to install
-it:[Install docker](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)
-
-2. Create a directory
-
-After installation, you need to find a directory for the configuration file for this project. Let's call it the
-`project directory` for the time being. This directory is preferably a newly created empty directory.
-
-3. Download the configuration file
-
-Open with a browser[This link](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/config.yaml)。
-
-On the right side of the page, find the button named `RAW`, next to the `RAW` button, find the download icon, click the
-Download button, and download the `config.yaml` file. Download the file to your `project directory`.
-
-4. Configure Project
-
-Modify the `config.yaml` file to configure the various parameters required for this project. The default LLM uses
-`ChatGLMLLM`, you need to configure the key to start.
-The default TTS uses `EdgeTTS`. This does not require configuration. If you need to replace it with`Doubao TTS`, you
-need to
-configure the key.
-
-Configuration description: This is the default component of each function, such as LLM default to use the `ChatGLMLLM`
-model. If you need to switch the model, it is the corresponding name.
-
-The default configuration of this project is only the lowest operating cost configuration（`glm-4-flash`and`EdgeTTS`are
-free），If you need to be better and faster, you need to combine the use of the deployment environment to switch the use
-of each component。
+> 💡 Note: Below are the test platforms deployed with the latest code. You can flash and test if needed. Concurrent users: 6, data will be cleared daily
 
 ```
-selected_module:
-  ASR: FunASR
-  VAD: SileroVAD
-  LLM: ChatGLMLLM
-  TTS: EdgeTTS
+Control Panel Address: https://2662r3426b.vicp.fun
+
+Service Test Tool: https://2662r3426b.vicp.fun/test/
+OTA Interface Address: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
+Websocket Interface Address: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
 ```
 
-For example, to modify the components used by the `LLM`, it depends on which `LLM` API interfaces are supported by this project. Currently, the supported ones are `openai` and `dify`. We welcome validation and support for more LLM platforms' interfaces.
-When using it, change the `selected_module` to the corresponding name of the following LLM configurations:
-
-```
-LLM:
-  AliLLM:
-    type: openai
-    ...
-  DeepSeekLLM:
-    type: openai
-    ...
-  ChatGLMLLM:
-    type: openai
-    ...
-  DifyLLM:
-    type: openai
-    ...
-```
+#### 🚩 Configuration Description and Recommendations
+> [!Note]
+> The default configuration of this project is `Entry Level Free` settings. For better results, we recommend using `Full Streaming Configuration`.
+> 
+> Since version `0.5.2`, this project supports full streaming throughout the entire lifecycle. Compared to versions before `0.5`, response speed has improved by approximately `2.5 seconds`
 
-Some services, for example, if you use the TTS` of the `dify` and` bean bags, you need a key, remember to add the
-configuration file!
+| Module Name | Entry Level Free Settings | Full Streaming Configuration |
+|---------|---------|------|
+| ASR(Speech Recognition) | FunASR(Local) | ✅DoubaoASR(Volcano Streaming Speech Recognition) |
+| LLM(Large Language Model) | ChatGLMLLM(Zhipu glm-4-flash) | ✅DoubaoLLM(Volcano doubao-1-5-pro-32k-250115) |
+| VLLM(Vision Large Model) | ChatGLMVLLM(Zhipu glm-4v-flash) | ✅ChatGLMVLLM(Zhipu glm-4v-flash) |
+| TTS(Speech Synthesis) | EdgeTTS(Microsoft Speech) | ✅HuoshanDoubleStreamTTS(Volcano Double Streaming Speech Synthesis) |
+| Intent(Intent Recognition) | function_call(Function Call) | ✅function_call(Function Call) |
+| Memory(Memory Function) | mem_local_short(Local Short-term Memory) | ✅mem_local_short(Local Short-term Memory) |
 
-5. Execute the docker command
-
-Open the command line tool, `cd` enter your `project directory`, and execute the following command
+---
+## Feature List ✨
+### Implemented ✅
 
-```
-#If you are Linux, execute
-ls
-#If you are Windows, execute
-dir
-```
+| Feature Module | Description |
+|---------|------|
+| Communication Protocol | Based on `xiaozhi-esp32` protocol, implements data interaction through WebSocket |
+| Dialogue Interaction | Supports wake-up dialogue, manual dialogue, and real-time interruption. Auto-sleep after long periods of no dialogue |
+| Intent Recognition | Supports LLM intent recognition, function call, reducing hard-coded intent judgment |
+| Multi-language Recognition | Supports Mandarin, Cantonese, English, Japanese, Korean (default using FunASR) |
+| LLM Module | Supports flexible LLM module switching, default using ChatGLMLLM, can also use Ali Bailian, DeepSeek, Ollama, etc. |
+| TTS Module | Supports EdgeTTS (default), Volcano Engine Doubao TTS, and other TTS interfaces |
+| Memory Function | Supports ultra-long memory, local summary memory, and no memory modes |
+| IOT Function | Supports managing registered device IOT functionality, supports smart IoT control based on dialogue context |
+| Control Panel | Provides Web management interface, supports agent management, user management, system configuration, etc. |
 
-If you can see the `config.yaml` file, you have indeed entered the `project directory`, and then execute the following
-command:
-
-```
-docker run -d --name xiaozhi-esp32-server --restart always --security-opt seccomp:unconfined -p 8000:8000 -v $(pwd)/config.yaml:/opt/xiaozhi-esp32-server/config.yaml ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest
-```
-
-If executed for the first time, it may take several minutes, and you have to be patient to wait for it to complete the
-pull. After normal pulling is completed, you can execute the following command on the command line to see if the service
-is started successfully.
-
-```
-docker ps
-```
-
-If you can see `xiaozhi-server`, it means that the service starts successfully. Then you can further execute the
-following command to view the service log
-
-```
-docker logs -f xiaozhi-esp32-server
-```
-
-If you can see, similar to the following logs, it is a sign that the service of this project is successfully launched.
-
-```
-2025-xx-xx xx:51:59,492 - core.server - INFO - Server is running at ws://xx.xx.xx.xxx:8000
-2025-xx-xx xx:51:59,516 - websockets.server - INFO - server listening on 0.0.0.0:8000
-```
-
-Next, you can start `compiling esp32 firmware`. Please go down and turn to the relevant chapter on
-`compiling esp32 firmware`. So since you are deploying with docker, you have to check the IP of your native computer by
-yourself.
-Normally, assuming your ip is `192.168.1.25`, then your interface address is: `ws://192.168.1.25:8000`. This information
-is very useful, and it is required to `compile esp32 firmware` later.
-
-## Method 2 : Local Source Code Deployment
-
-### 1.Install Prerequisites
-
-This project uses 'conda' to manage dependencies, and after installation, start executing the following commands:
-
-```
-conda remove -n xiaozhi-esp32-server --all -y
-conda create -n xiaozhi-esp32-server python=3.10 -y
-conda activate xiaozhi-esp32-server
-```
-
-After executing the above command, if your computer is Windows or Mac, execute the following statement:
-
-```
-conda activate xiaozhi-esp32-server
-conda install conda-forge::libopus
-conda install conda-forge::ffmpeg
-```
-
-If your computer is ubuntu, execute the following statement:
-
-```
-apt-get install libopus0 ffmpeg 
-```
-
-### 2.Install Dependencies
-
-```
-# Clone the project
-cd xiaozhi-esp32-server
-conda activate xiaozhi-esp32-server
-pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-### 3.Download ASR Model
-
-Download [SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt) to
-`model/SenseVoiceSmall`.
-
-By default, the `SenseVoiceSmall` model is used to convert voice to text. Because the model is large, it needs to be
-downloaded independently. After downloading, place the `model.pt` file in the `model/SenseVoiceSmall` directory. Choose
-any of the following two download routes.
-
-- Line 1: Download Ali Magic
-  Tower[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
-- Line 2: Baidu Netdisk download[SenseVoiceSmall](https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg&pwd=qvna)
-  提取码: `qvna`
+### In Development 🚧
 
-### 4.Configure Project
-
-Modify the `config.yaml` file to configure the various parameters required for this project. The default LLM uses
-`ChatGLMLLM`, you need to configure the key to start.
-The default TTS uses `EdgeTTS`. This does not require configuration. If you need to replace it with`Doubao TTS`, you
-need to
-configure the key.
-
-Configuration description: This is the default component of each function, such as LLM default to use the `ChatGLMLLM`
-model. If you need to switch the model, it is the corresponding name.
-
-The default configuration of this project is only the lowest operating cost configuration（`glm-4-flash`and`EdgeTTS`are
-free），If you need to be better and faster, you need to combine the use of the deployment environment to switch the use
-of each component。
+To learn about specific development progress, [click here](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)
 
-```
-selected_module:
-  ASR: FunASR
-  VAD: SileroVAD
-  LLM: ChatGLMLLM
-  TTS: EdgeTTS
-```
-
-For example, to modify the components used by the `LLM`, it depends on which `LLM` API interfaces are supported by this project. Currently, the supported ones are `openai` and `dify`. We welcome validation and support for more LLM platforms' interfaces.
-When using it, change the `selected_module` to the corresponding name of the following LLM configurations:
-
-```
-LLM:
-  AliLLM:
-    type: openai
-    ...
-  DeepSeekLLM:
-    type: openai
-    ...
-  ChatGLMLLM:
-    type: openai
-    ...
-  DifyLLM:
-    type: openai
-    ...
-```
-
-Some services, for example, if you use the TTS` of the `dify` and` bean bags, you need a key, remember to add the
-configuration file!
-
-### 5.Run the Project
+If you are a software developer, here is an [Open Letter to Developers](docs/contributor_open_letter.md). Welcome to join!
 
-Run the Project
+---
 
-```
-# Make sure to execute in the root directory of this project
-conda activate xiaozhi-esp32-server
-python app.py
-```
+## Product Ecosystem 👬
+Xiaozhi is an ecosystem. When using this product, you might also want to check out other excellent projects in this ecosystem
 
-You'll see the WebSocket endpoint in logs:
+| Project Name | Project Address | Project Description |
+|:---------------------|:--------|:--------|
+| Xiaozhi Android Client | [xiaozhi-android-client](https://github.com/TOM88812/xiaozhi-android-client) | A Flutter-based Android and iOS voice dialogue application supporting real-time voice interaction and text dialogue. |
+| Xiaozhi PC Client | [py-xiaozhi](https://github.com/Huang-junsen/py-xiaozhi) | This project provides a Python-based Xiaozhi AI client, allowing you to experience Xiaozhi AI's functionality through code even without physical hardware. |
+| Xiaozhi Java Server | [xiaozhi-esp32-server-java](https://github.com/joey-zhou/xiaozhi-esp32-server-java) | The Java version of Xiaozhi open-source backend service is a Java-based open-source project.<br/>It includes both frontend and backend services, aiming to provide users with a complete backend service solution. |
 
-```
-2025-xx-xx xx:51:59,492 - core.server - INFO - Server is running at ws://192.168.1.25:8000
-2025-xx-xx xx:51:59,516 - websockets.server - INFO - server listening on 0.0.0.0:8000
-```
+---
 
-Among them, the `ws://192.168.1.25:8000` is the interface address provided by this project. Of course, your own machine
-is different from mine. Remember to find your own address.
+## Supported Platforms/Components List 📋
 
-# Compile ESP32 Firmware
+### LLM Language Models
 
-1. Download `xiaozhi-esp32` project, configure the project environment according to this
-   tutorial [" Windows builds ESP IDF 5.3.2 Development Environment and Compiles Xiaozhi "](https://icnynnzcwou8.feishu.cn/wiki/JEYDwTTALi5s2zkGlFGcDiRknXf)
-   Cure
+| Usage Method | Supported Platforms | Free Platforms |
+|:---:|:---:|:---:|
+| openai interface call | Ali Bailian, Volcano Engine Doubao, DeepSeek, Zhipu ChatGLM, Gemini | Zhipu ChatGLM, Gemini |
+| ollama interface call | Ollama | - |
+| dify interface call | Dify | - |
+| fastgpt interface call | Fastgpt | - |
+| coze interface call | Coze | - |
 
-2. Open the `xiaozhi-esp32/main/kconfig.projbuild` file, find the content of the` websocket_url` `default`, change the
-   ` wss: // api.tenclass.net` to your own address, such as
+In fact, any LLM that supports openai interface calls can be integrated and used.
 
-Before modification:
+### TTS Speech Synthesis
 
-```
-config WEBSOCKET_URL
-    depends on CONNECTION_TYPE_WEBSOCKET
-    string "Websocket URL"
-    default "wss://api.tenclass.net/xiaozhi/v1/"
-    help
-        Communication with the server through websocket after wake up.
-```
+| Usage Method | Supported Platforms | Free Platforms |
+|:---:|:---:|:---:|
+| API Call | EdgeTTS, Volcano Engine Doubao TTS, Tencent Cloud, Alibaba Cloud TTS, CosyVoiceSiliconflow, TTS302AI, CozeCnTTS, GizwitsTTS, ACGNTTS, OpenAITTS | EdgeTTS, CosyVoiceSiliconflow(partial) |
+| Local Service | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, MinimaxTTS | FishSpeech, GPT_SOVITS_V2, GPT_SOVITS_V3, MinimaxTTS |
 
-After modification (example):
+---
 
-```
-config WEBSOCKET_URL
-    depends on CONNECTION_TYPE_WEBSOCKET
-    string "Websocket URL"
-    default "ws://192.168.1.25:8000/xiaozhi/v1/"
-    help
-        Communication with the server through websocket after wake up.
-```
+### VAD Voice Activity Detection
 
-3. Configure build settings:
+| Type | Platform Name | Usage Method | Pricing Model | Notes |
+|:---:|:---------:|:----:|:----:|:--:|
+| VAD | SileroVAD | Local Usage | Free | |
 
-```
-# The terminal command line enters the root directory of xiaozhi-esp32
-cd xiaozhi-esp32
-# For example, the board I use is ESP32S3, so the compile target is ESP32S3. If your board is other models, please replace it with the corresponding model
-idf.py set-target esp32s3
-# Enter the menu configuration
-idf.py menuconfig
-```
+---
 
-![图片](docs/images/build_setting01.png)
+### ASR Speech Recognition
 
-After entering the menu configuration, then enter `xiaozhi assistant`, set the` connection_type` to `websocket`
-Go back to the main menu, then enter `xiaozhi assistant`, set the `BOARD_TYPE` of your board
-Save exit and return to the terminal command line.
+| Usage Method | Supported Platforms | Free Platforms |
+|:---:|:---:|:---:|
+| Local Usage | FunASR, SherpaASR | FunASR, SherpaASR |
+| API Call | DoubaoASR, FunASRServer, TencentASR, AliyunASR | FunASRServer |
 
-![图片](docs/images/build_setting02.png)
+---
 
-4. Build and package:
+### Memory Storage
 
-```
-idf.py build
-cd scripts
-python release.py
-```
+| Type | Platform Name | Usage Method | Pricing Model | Notes |
+|:------:|:---------------:|:----:|:---------:|:--:|
+| Memory | mem0ai | API Call | 1000 calls/month quota | |
+| Memory | mem_local_short | Local Summary | Free | |
 
-After the compilation is successful, the firmware file `merged-binary.bin` is generated in the` build` directory in the
-project root directory.
-This `merged-binary.bin` is the firmware file that will be recorded on the hardware.
+---
 
-6. Flash
-   Connect the ESP32 device to the computer, use the Chrome browser, and open the following URL
+### Intent Recognition
 
-```
-https://espressif.github.io/esp-launchpad/
-```
+| Type | Platform Name | Usage Method | Pricing Model | Notes |
+|:------:|:-------------:|:----:|:-------:|:---------------------:|
+| Intent | intent_llm | API Call | Based on LLM pricing | Uses large model for intent recognition, highly versatile |
+| Intent | function_call | API Call | Based on LLM pricing | Uses large model function calls for intent, fast and effective |
 
-Open this
-tutorial, [Flash Tools/Web -side Burning Folding Step (No IDF Development Environment)](https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/Zpz4wXBtdimBrLk25WdcXzxcnNS).
-Turn to: `Method 2: ESP-LAUNCHPAD browser web-end burning`, start from
-`3. Burning firmware/download to the development board`, follow the tutorial operation.
+---
 
-# FAQ
+## Acknowledgments 🙏
 
-## 1、TTS often fails, often overtime
+| Logo | Project/Company | Description |
+|:---:|:---:|:---|
+| <img src="./docs/images/logo_bailing.png" width="160"> | [Bailing Voice Dialogue Robot](https://github.com/wwbin2017/bailing) | This project was inspired by [Bailing Voice Dialogue Robot](https://github.com/wwbin2017/bailing) and implemented based on it |
+| <img src="./docs/images/logo_tenclass.png" width="160"> | [Tenclass](https://www.tenclass.com/) | Thanks to [Tenclass](https://www.tenclass.com/) for establishing standard communication protocols, multi-device compatibility solutions, and high-concurrency scenario practices for the Xiaozhi ecosystem; providing full-chain technical documentation support for this project |
+| <img src="./docs/images/logo_xuanfeng.png" width="160"> | [Xuanfeng Technology](https://github.com/Eric0308) | Thanks to [Xuanfeng Technology](https://github.com/Eric0308) for contributing the function call framework, MCP communication protocol, and plugin call mechanism implementation code, significantly improving front-end device (IoT) interaction efficiency and functional extensibility through standardized instruction scheduling system and dynamic expansion capabilities |
+| <img src="./docs/images/logo_huiyuan.png" width="160"> | [Huiyuan Design](http://ui.kwd988.net/) | Thanks to [Huiyuan Design](http://ui.kwd988.net/) for providing professional visual solutions for this project, empowering the product user experience with their design experience serving over a thousand enterprises |
+| <img src="./docs/images/logo_qinren.png" width="160"> | [Xi'an Qinren Information Technology](https://www.029app.com/) | Thanks to [Xi'an Qinren Information Technology](https://www.029app.com/) for deepening the visual system of this project, ensuring consistency and extensibility of the overall design style in multi-scenario applications |
 
-Suggestion: If the `Edgetts` is slow or often fails, you can replace it with a bean bag TTS` with a volcanic engine. If
-both are slow, the network environment may need to be optimized.
-
-## 2、Big model reply is a bit slow
-
-Suggestions: Both big models and TTS are dependent interfaces. If the network environment is not good, you can consider
-changing the local model. Or try to switch different interface models.
-
-## 3、Why is my ChatGLMLLM replying to a bit? Obviously it is Xiaozhi, but treats me as Xiaozhi.
-
-Suggestion: You can modify the prompts in the configuration file first. You can also replace the free `GLM-4-FLASH` to
-the model of other toll versions of `ChatGlm`.
-
-## 4、I want to control the operation of electric lights, air conditioners, remote switching and other operations through Xiaozhi.
-
-Suggestion: In the configuration file, set the `LLM` to`DifyLLM`, and then arrange the smart application by the
-`Dify`.
-
-## 5、I said very slowly, I paused, Xiaozhi always grabbed me, what to do.
-
-Suggestion: In the configuration file, find this section, change the `min_silence_duration_ms` value, such as change to
-` 1000`.
-
-```
-VAD:
-  SileroVAD:
-    threshold: 0.5
-    model_dir: models/snakers4_silero-vad
-    min_silence_duration_ms: 700  # 如果说话停顿比较长，可以把这个值设置大一些
-```
-
-## 6、For more questions, contact us to feedback
-
-![图片](docs/images/wechat.jpg)
-
-# Acknowledgments
-
-- This project is inspired by the [Bailin Voice Dialogue Robot](https://github.com/wwbin2017/bailing) project, and the
-  basic idea of the project is completed。
-- Thanks to [Tencent Cloud] (https://cloud.tencent.com/) for providing free docker space for this project。
-- Thanks to [tenclass](https://www.tenclass.com/)Provide adequate documentation support on Xiaozhi Communication
-  Protocol。
 
 <a href="https://star-history.com/#xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&Date">
+
  <picture>
    <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date&theme=dark" />
    <source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date" />
    <img alt="Star History Chart" src="https://api.star-history.com/svg?repos=xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server&type=Date" />
  </picture>
-</a>
+</a>

ZhiKongTaiWeb/.env.development

@@ -1 +0,0 @@
-VITE_API_BASE_URL='http://127.0.0.1:8002'

ZhiKongTaiWeb/.env.production

@@ -1 +0,0 @@
-VITE_API_BASE_URL=''  # 空字符串表示使用当前域名和端口

ZhiKongTaiWeb/.gitignore

@@ -1,24 +0,0 @@
-# Logs
-logs
-*.log
-npm-debug.log*
-yarn-debug.log*
-yarn-error.log*
-pnpm-debug.log*
-lerna-debug.log*
-
-node_modules
-dist
-dist-ssr
-*.local
-
-# Editor directories and files
-.vscode/*
-!.vscode/extensions.json
-.idea
-.DS_Store
-*.suo
-*.ntvs*
-*.njsproj
-*.sln
-*.sw?

ZhiKongTaiWeb/README.md

@@ -1,88 +0,0 @@
-# Vue 3 + Vite 项目配置文档
-
-## 开发环境配置
-
-### 使用 Poetry 配置开发环境
-
-在项目根目录中执行以下命令安装 Python 依赖：
-
-```sh
-poetry install
-```
-
----
-
-## 安装项目依赖
-
-你可以选择以下任意一个包管理工具（`npm`、`yarn` 或 `pnpm`）来管理项目依赖。
-
-### 通用命令
-
-- `install`：安装项目依赖
-- `dev`：同时启动前后端
-- `dev:ui`：启动前端
-- `dev:api`：启动后端
-- `dev:d`：在 Docker 环境下同时启动前后端
-- `build`：打包项目
-
----
-
-### 使用 npm
-
-1. 安装依赖：
-
-   ```sh
-   npm install
-   ```
-
-2. 启动开发模式：
-
-   ```sh
-   npm run dev
-   ```
-
-3. 打包项目：
-
-   ```sh
-   npm run build
-   ```
-
-### 使用 yarn
-
-1. 安装依赖：
-
-   ```sh
-   yarn install
-   ```
-
-2. 启动开发模式：
-
-   ```sh
-   yarn dev
-   ```
-
-3. 打包项目：
-
-   ```sh
-   yarn build
-   ```
-
-### 使用 pnpm
-
-1. 安装依赖：
-
-   ```sh
-   pnpm install
-   ```
-
-2. 启动开发模式：
-
-   ```sh
-   pnpm run dev
-   ```
-
-3. 打包项目：
-
-   ```sh
-   pnpm run build
-   ```

ZhiKongTaiWeb/index.html

@@ -1,27 +0,0 @@
-<!doctype html>
-<html lang="en" style="height: 100%;">
-<head>
-    <meta charset="UTF-8"/>
-    <link rel="icon" href="/favicon.ico"/>
-    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"/>
-    <title>智控台</title>
-    <style>
-        html, body {
-            margin: 0;
-            padding: 0;
-            height: 100%;
-            width: 100%;
-            overflow: hidden;
-        }
-
-        #app {
-            height: 100%;
-            width: 100%;
-        }
-    </style>
-</head>
-<body>
-<div id="app"></div>
-<script type="module" src="/src/main.js"></script>
-</body>
-</html>

ZhiKongTaiWeb/package.json

@@ -1,24 +0,0 @@
-{
-  "name": "zhikongtaiweb",
-  "private": true,
-  "version": "0.0.0",
-  "type": "module",
-  "scripts": {
-    "dev": "concurrently -n 'Frontend,Backend' -c 'blue,green' 'yarn run dev:ui' 'npm run dev:api'",
-    "dev:ui": "vite",
-    "dev:api": "cd .. && poetry run python app.py",
-    "dev:d": "docker exec xiaozhi-env poetry run python app.py",
-    "build": "vite build",
-    "preview": "vite preview"
-  },
-  "dependencies": {
-    "axios": "^1.7.9",
-    "vue": "^3.5.10",
-    "vue-router": "^4.0.0"
-  },
-  "devDependencies": {
-    "@vitejs/plugin-vue": "^5.1.4",
-    "concurrently": "^9.1.2",
-    "vite": "^5.4.8"
-  }
-}

ZhiKongTaiWeb/public/vite.svg

@@ -1 +0,0 @@
-<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" class="iconify iconify--logos" width="31.88" height="32" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 257"><defs><linearGradient id="IconifyId1813088fe1fbc01fb466" x1="-.828%" x2="57.636%" y1="7.652%" y2="78.411%"><stop offset="0%" stop-color="#41D1FF"></stop><stop offset="100%" stop-color="#BD34FE"></stop></linearGradient><linearGradient id="IconifyId1813088fe1fbc01fb467" x1="43.376%" x2="50.316%" y1="2.242%" y2="89.03%"><stop offset="0%" stop-color="#FFEA83"></stop><stop offset="8.333%" stop-color="#FFDD35"></stop><stop offset="100%" stop-color="#FFA800"></stop></linearGradient></defs><path fill="url(#IconifyId1813088fe1fbc01fb466)" d="M255.153 37.938L134.897 252.976c-2.483 4.44-8.862 4.466-11.382.048L.875 37.958c-2.746-4.814 1.371-10.646 6.827-9.67l120.385 21.517a6.537 6.537 0 0 0 2.322-.004l117.867-21.483c5.438-.991 9.574 4.796 6.877 9.62Z"></path><path fill="url(#IconifyId1813088fe1fbc01fb467)" d="M185.432.063L96.44 17.501a3.268 3.268 0 0 0-2.634 3.014l-5.474 92.456a3.268 3.268 0 0 0 3.997 3.378l24.777-5.718c2.318-.535 4.413 1.507 3.936 3.838l-7.361 36.047c-.495 2.426 1.782 4.5 4.151 3.78l15.304-4.649c2.372-.72 4.652 1.36 4.15 3.788l-11.698 56.621c-.732 3.542 3.979 5.473 5.943 2.437l1.313-2.028l72.516-144.72c1.215-2.423-.88-5.186-3.54-4.672l-25.505 4.922c-2.396.462-4.435-1.77-3.759-4.114l16.646-57.705c.677-2.35-1.37-4.583-3.769-4.113Z"></path></svg>

ZhiKongTaiWeb/src/App.vue

@@ -1,73 +0,0 @@
-<template>
-  <div id="app">
-    <div class="app-content">
-      <router-view></router-view>
-    </div>
-    <Footer />
-  </div>
-</template>
-
-<script>
-import Footer from './components/Footer.vue';
-
-export default {
-  name: 'App',
-  components: { 
-    Footer 
-  }
-};
-</script>
-
-<style>
-#app {
-  font-family: Avenir, Helvetica, Arial, sans-serif;
-  -webkit-font-smoothing: antialiased;
-  -moz-osx-font-smoothing: grayscale;
-  color: #2c3e50;
-  min-height: 100vh;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-}
-
-.app-content {
-  flex: 1;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  min-height: 0; /* 允许内容区域收缩 */
-}
-
-/* 登录注册页面的布局 */
-.auth-layout {
-  align-items: center;
-  justify-content: center;
-  padding: 20px;
-}
-
-/* 主要页面的布局 */
-.main-layout {
-  flex: 1;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  min-height: 0; /* 允许内容区域收缩 */
-}
-
-/* 添加全局滚动条样式 */
-::-webkit-scrollbar {
-  width: 8px;
-  height: 8px;
-}
-
-::-webkit-scrollbar-track {
-  background: #f1f1f1;
-  border-radius: 4px;
-}
-
-::-webkit-scrollbar-thumb {
-  background: #ccc;
-  border-radius: 4px;
-}
-
-::-webkit-scrollbar-thumb:hover {
-  background: #999;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/assets/vue.svg

@@ -1 +0,0 @@
-<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" class="iconify iconify--logos" width="37.07" height="36" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 198"><path fill="#41B883" d="M204.8 0H256L128 220.8L0 0h97.92L128 51.2L157.44 0h47.36Z"></path><path fill="#41B883" d="m0 0l128 220.8L256 0h-51.2L128 132.48L50.56 0H0Z"></path><path fill="#35495E" d="M50.56 0L128 133.12L204.8 0h-47.36L128 51.2L97.92 0H50.56Z"></path></svg>

ZhiKongTaiWeb/src/components/DeviceCard.vue

@@ -1,206 +0,0 @@
-<template>
-  <div class="device-card">
-    <div class="device-header">
-      <h2 class="device-id">{{ deviceId }} <span class="note">[{{ deviceNote || '备注' }}]</span></h2>
-    </div>
-    
-    <div class="device-details">
-      <p class="device-type">设备型号：{{ deviceType }}</p>
-      <p class="device-role">角色昵称：{{ deviceRole }}</p>
-      <p class="device-modules">
-        当前模型：
-        <span class="module-item">LLM: {{ selectedModules?.LLM || '-' }}</span>
-        <span class="module-item">TTS: {{ selectedModules?.TTS || '-' }}</span>
-      </p>
-      <p class="last-activity">最近对话：{{ lastActivity }}</p>
-    </div>
-    
-    <div class="device-actions">
-      <button class="action-btn primary" @click="handleConfigure">配置角色</button>
-      <button class="action-btn" @click="$emit('voiceprint')">声纹识别</button>
-      <button class="action-btn" @click="$emit('history')">历史对话</button>
-      <div class="delete-container">
-        <button class="action-btn danger" @click="handleDelete">
-          <i class="icon-delete"></i> 删除设备
-        </button>
-        <div class="delete-warning">删除后设备配置将不可恢复</div>
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-</template>
-
-<script setup>
-import { ref, watch, computed } from 'vue';
-import SwitchToggle from './SwitchToggle.vue';
-
-const props = defineProps({
-  deviceId: String,
-  deviceNote: String,
-  deviceType: {
-    type: String,
-    default: '未知型号（待实现）'
-  },
-  lastActivity: {
-    type: String,
-    default: '3 天前'
-  },
-  selectedModules: {
-    type: Object,
-    default: () => ({
-      LLM: '-',
-      TTS: '-',
-      ASR: '-',
-      VAD: '-'
-    })
-  },
-  deviceConfig: {
-    type: Object,
-    default: () => ({})
-  }
-});
-
-const deviceRole = computed(() => {
-  return props.deviceConfig?.nickname || '小智';
-});
-
-// Store device config when it changes
-watch(() => props.selectedModules, (newValue) => {
-  if (props.deviceId) {
-    localStorage.setItem(`deviceConfig_${props.deviceId}`, JSON.stringify({
-      selected_module: newValue
-    }));
-  }
-}, { deep: true });
-
-const otaEnabled = ref(false);
-
-const emit = defineEmits(['configure', 'voiceprint', 'history', 'delete']);
-
-const handleDelete = () => {
-  if (confirm('确认要删除此设备吗？\n\n警告：删除后设备所有配置将不可恢复！')) {
-    emit('delete');
-  }
-};
-
-const handleConfigure = () => {
-  // 保存设备配置到 localStorage，确保 RoleSetting 可以访问
-  if (props.deviceId && props.deviceConfig) {
-    localStorage.setItem(`deviceConfig_${props.deviceId}`, JSON.stringify({
-      selected_module: props.selectedModules,
-      prompt: props.deviceConfig.prompt || '',
-      nickname: props.deviceConfig.nickname || '小智'
-    }));
-  }
-  emit('configure');
-};
-</script>
-
-<style scoped>
-.device-card {
-  background: white;
-  border-radius: 4px;
-  padding: 20px;
-  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
-  margin-bottom: 16px;
-}
-
-.device-id {
-  font-size: 18px;
-  font-weight: bold;
-  margin-bottom: 16px;
-}
-
-.note {
-  color: #4178EE;
-  font-size: 14px;
-  font-weight: normal;
-}
-
-.device-details p {
-  margin-bottom: 12px;
-}
-
-.ota-upgrade {
-  display: inline-flex;
-  align-items: center;
-  margin-left: 16px;
-}
-
-.device-actions {
-  display: flex;
-  margin-top: 20px;
-}
-
-.action-btn {
-  padding: 8px 16px;
-  margin-right: 12px;
-  border: 1px solid #ddd;
-  border-radius: 4px;
-  background: white;
-  cursor: pointer;
-}
-
-.action-btn.primary {
-  background: #4178EE;
-  color: white;
-  border-color: #4178EE;
-}
-
-.action-btn.danger {
-  background: #fff3f3;
-  border-color: #ffa4a4;
-  color: #f56c6c;
-}
-
-.action-btn.danger:hover {
-  background: #fde2e2;
-  border-color: #f56c6c;
-}
-
-.device-modules {
-  margin-bottom: 12px;
-  color: #666;
-}
-
-.module-item {
-  display: inline-block;
-  margin-right: 16px;
-  padding: 4px 8px;
-  background: #f5f7fa;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 0.9em;
-}
-
-.device-role {
-  color: #666;
-  margin-bottom: 12px;
-}
-
-.delete-container {
-  position: relative;
-  margin-left: auto;  /* Push delete button to the right */
-}
-
-.delete-warning {
-  position: absolute;
-  bottom: calc(100% + 5px);  /* Position above the button */
-  left: 50%;
-  transform: translateX(-50%);
-  white-space: nowrap;
-  background: #fff3f3;
-  padding: 4px 8px;
-  border-radius: 4px;
-  border: 1px solid #ffa4a4;
-  font-size: 12px;
-  color: #f56c6c;
-  display: none;
-}
-
-.delete-container:hover .delete-warning {
-  display: block;
-}
-
-.icon-delete {
-  margin-right: 4px;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/Footer.vue

@@ -1,15 +0,0 @@
-<template>
-  <footer class="footer">
-    <div class="copyright">© 2025 小智 AI 管理后台</div>
-  </footer>
-</template>
-
-<style scoped>
-.footer {
-  text-align: center;
-  padding: 16px;
-  color: #666;
-  font-size: 12px;
-  background: #f0f2f5;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/Login.vue

@@ -1,149 +0,0 @@
-<template>
-    <div class="login-container">
-      <h1>登录</h1>
-      <form @submit.prevent="handleLogin">
-        <div class="form-group">
-          <label for="username">用户名</label>
-          <input type="text" v-model="username" id="username" required />
-        </div>
-        <div class="form-group">
-          <label for="password">密码</label>
-          <input type="password" v-model="password" id="password" required />
-        </div>
-        <button type="submit" :disabled="isLoading">登录</button>
-      </form>
-      <p>还没注册账户? <router-link to="/register">点击注册</router-link></p>
-    </div>
-  </template>
-  
-<script setup>
-import { ref } from 'vue';
-import { useRouter } from 'vue-router';
-import apiClient from '../utils/api';
-
-const router = useRouter();
-const username = ref('');
-const password = ref('');
-const isLoading = ref(false);
-
-const handleLogin = async () => {
-  if (!username.value || !password.value) {
-    alert('请输入用户名和密码！');
-    return;
-  }
-
-  isLoading.value = true;
-  try {
-    const response = await apiClient.post('/api/login', {
-      username: username.value,
-      password: password.value
-    });
-
-    const data = response.data;
-    
-    if (data.success) {
-      localStorage.setItem('session_id', data.session_id);
-      localStorage.setItem('isLoggedIn', 'true');
-      router.push('/panel');
-    } else {
-      alert(data.message || '登录失败');
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Login error:', error);
-    alert('登录失败，请检查网络连接');
-  } finally {
-    isLoading.value = false;
-  }
-};
-</script>
-
-<style scoped>
-.login-container {
-  max-width: 420px;
-  margin: 20px auto;
-  padding: 40px 50px;
-  border: none;
-  border-radius: 12px;
-  background-color: #ffffff;
-  box-shadow: 0 8px 24px rgba(0, 0, 0, 0.12);
-  transition: all 0.3s ease;
-}
-
-h1 {
-  text-align: center;
-  color: #2c3e50;
-  font-size: 28px;
-  margin-bottom: 25px;
-  font-weight: 600;
-}
-
-.form-group {
-  margin-bottom: 20px;
-}
-
-label {
-  display: block;
-  margin-bottom: 8px;
-  font-weight: 500;
-  color: #4a5568;
-}
-
-input {
-  width: 100%;
-  padding: 12px 16px;
-  border: 1px solid #e2e8f0;
-  border-radius: 8px;
-  background-color: #f8fafc;
-  transition: all 0.3s ease;
-  font-size: 15px;
-}
-
-input:focus {
-  outline: none;
-  border-color: #28a745;
-  box-shadow: 0 0 0 3px rgba(40, 167, 69, 0.2);
-}
-
-button {
-  width: 100%;
-  padding: 12px;
-  background-color: #28a745;
-  color: white;
-  border: none;
-  border-radius: 8px;
-  cursor: pointer;
-  font-size: 16px;
-  font-weight: 500;
-  transition: all 0.3s ease;
-  margin-top: 10px;
-}
-
-button:hover {
-  background-color: #218838;
-  transform: translateY(-1px);
-  box-shadow: 0 4px 12px rgba(40, 167, 69, 0.2);
-}
-
-button:disabled {
-  opacity: 0.7;
-  cursor: not-allowed;
-}
-
-p {
-  margin-top: 20px;
-  color: #666;
-  font-size: 14px;
-}
-
-a {
-  color: #28a745;
-  text-decoration: none;
-  font-weight: 500;
-  transition: color 0.3s ease;
-}
-
-a:hover {
-  color: #218838;
-  text-decoration: underline;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/Main.vue

@@ -1,184 +0,0 @@
-<template>
-  <div class="main-container">
-    <NavBar current-tab="home" @tab-change="handleTabChange"/>
-    <div class="landing-page">
-      <div class="content">
-        <div class="robot-image">
-          <img src="../assets/robot.png" alt="Robot mascot" />
-        </div>
-        
-        <h1 class="slogan">让我们一起探索人工智能与机器人技术的迷人世界！</h1>
-        
-        <div class="button-group">
-          <button class="action-button tutorial-button" @click="openTutorial">
-            <i class="icon-tutorial"></i> DIY 教程
-          </button>
-          
-          <button class="action-button github-button" @click="openGithubClient">
-            <i class="icon-github"></i> Github客户端
-          </button>
-
-          <button class="action-button github-button" @click="openGithubServer">
-            <i class="icon-github"></i> Github服务端
-          </button>
-
-          <button class="action-button github-button" @click="openGithubWeb">
-            <i class="icon-github"></i> Web客户端
-          </button>
-          
-          <button class="action-button control-panel-button" @click="enterPanel">
-            <i class="icon-control-panel"></i> 控制台
-          </button>
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-</template>
-
-<script setup>
-import NavBar from './NavBar.vue';
-import { useRouter } from 'vue-router';
-
-const router = useRouter();
-
-const openTutorial = () => {
-  window.open('https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/F5krwD16viZoF0kKkvDcrZNYnhb', '_blank');
-};
-
-const openGithubClient = () => {
-  window.open('https://github.com/78/xiaozhi-esp32', '_blank');
-};
-
-const openGithubServer = () => {
-  window.open('https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server', '_blank');
-};
-
-const openGithubWeb = () => {
-  window.open('https://github.com/TOM88812/xiaozhi-web-client', '_blank');
-};
-
-const enterPanel = () => {
-  router.push('/panel');
-};
-
-const handleTabChange = (tab) => {
-  if (tab === 'device') {
-    router.push('/panel');
-  }
-};
-</script>
-
-<style scoped>
-.main-container {
-  min-height: 100%;
-  width: 100%;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-}
-
-.landing-page {
-  flex: 1;
-  width: 100%;
-  background-color: #f5f7fa;
-  padding: 40px 20px;
-  overflow: hidden;
-  display: flex;
-  align-items: flex-start; /* 改为flex-start */
-  justify-content: center;
-  padding-top: 15vh; /* 添加顶部内边距，视窗高度的15% */
-}
-
-.content {
-  max-width: 800px;
-  text-align: center;
-  padding: 0 20px;
-  margin: 0 auto; /* 改为0 auto */
-}
-
-.robot-image {
-  margin-bottom: 30px; /* 减小间距 */
-}
-
-.robot-image img {
-  width: 100px; /* 稍微调小图片尺寸 */
-  height: auto;
-}
-
-.slogan {
-  font-size: 22px; /* 稍微调小字体 */
-  line-height: 1.4;
-  color: #333;
-  margin-bottom: 40px; /* 减小间距 */
-}
-
-.button-group {
-  display: flex;
-  flex-wrap: wrap;
-  justify-content: center;
-  gap: 15px; /* 减小按钮间距 */
-  margin: 0 auto;
-}
-
-.action-button {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  justify-content: center;
-  padding: 12px 24px;
-  border-radius: 8px;
-  border: 1px solid #e0e0e0;
-  background-color: white;
-  color: #333;
-  font-size: 16px;
-  cursor: pointer;
-  transition: all 0.2s ease;
-}
-
-.action-button:hover {
-  transform: translateY(-2px);
-  box-shadow: 0 4px 12px rgba(0, 0, 0, 0.1);
-}
-
-.tutorial-button i:before {
-  content: '\1F4D6';
-  margin-right: 8px;
-}
-
-.github-button {
-  background-color: #24292e;
-  color: white;
-  border-color: #24292e;
-  margin: 0 10px; /* 添加按钮间距 */
-}
-
-.github-button i:before {
-  content: '\f09b';
-  font-family: 'Font Awesome 5 Brands';
-  margin-right: 8px;
-}
-
-.control-panel-button {
-  background-color: #4178EE;
-  color: white;
-  border-color: #4178EE;
-}
-
-.control-panel-button i:before {
-  content: '\1F39B';
-  margin-right: 8px;
-}
-
-@media (max-width: 600px) {
-  .button-group {
-    flex-direction: column;
-  }
-  
-  .action-button {
-    width: 100%;
-  }
-}
-
-/* 移除 margin-top: 60px */
-#app {
-  margin-top: 0;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/NavBar.vue

@@ -1,60 +0,0 @@
-<template>
-  <header class="header">
-    <div class="nav-item" :class="{ active: $route.path === '/' }" @click="switchTab('/')">小智 AI</div>
-    <nav class="nav">
-      <div class="nav-item" :class="{ active: $route.path === '/panel' }" @click="switchTab('/panel')">
-        <i class="icon-device"></i> 设备管理
-      </div>
-    </nav>
-  </header>
-</template>
-
-<script setup>
-import { useRouter, useRoute } from 'vue-router';
-
-const router = useRouter();
-const route = useRoute();
-
-const switchTab = (path) => {
-  router.push(path);
-};
-</script>
-
-<style scoped>
-.header {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  height: 60px;
-  padding: 0;
-  background-color: #001529;
-  color: white;
-  width: 100%;
-  position: relative;
-  left: 0;
-  right: 0;
-}
-
-.nav {
-  display: flex;
-}
-
-.nav-item {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  padding: 0 20px;
-  height: 60px;
-  color: white;
-  text-decoration: none;
-  cursor: pointer;
-  font-weight: bold;
-  transition: background-color 0.3s;
-}
-
-.active {
-  background-color: #4178EE;
-}
-
-.icon-device {
-  margin-right: 8px;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/Registration.vue

@@ -1,173 +0,0 @@
-<template>
-  <div class="registration-container">
-    <h1>注册</h1>
-    <form @submit.prevent="handleRegistration">
-      <div class="form-group">
-        <label for="username">用户名</label>
-        <input type="text" v-model="username" id="username" required />
-      </div>
-      <div class="form-group">
-        <label for="password">密码</label>
-        <input type="password" v-model="password" id="password" required />
-      </div>
-      <div class="form-group">
-        <label for="confirmPassword">确认密码</label>
-        <input type="password" v-model="confirmPassword" id="confirmPassword" required />
-      </div>
-      <button type="submit" :disabled="isLoading">{{ isLoading ? '注册中...' : '注册' }}</button>
-    </form>
-    <p>
-      已有账号？
-      <router-link to="/login">点击登录</router-link>
-    </p>
-  </div>
-</template>
-
-<script setup>
-import { ref } from 'vue';
-import { useRouter } from 'vue-router';
-import { API_BASE_URL } from '../config/api';
-
-const router = useRouter();
-const username = ref('');
-const password = ref('');
-const confirmPassword = ref('');
-const isLoading = ref(false);
-
-const handleRegistration = async () => {
-  if (password.value !== confirmPassword.value) {
-    alert('密码不匹配，请重试！');
-    return;
-  }
-
-  if (!username.value || !password.value) {
-    alert('用户名和密码不能为空！');
-    return;
-  }
-
-  isLoading.value = true;
-  try {
-    const response = await fetch(`${API_BASE_URL}/api/register`, {
-      method: 'POST',
-      headers: {
-        'Content-Type': 'application/json',
-      },
-      body: JSON.stringify({
-        username: username.value,
-        password: password.value
-      })
-    });
-
-    const data = await response.json();
-    
-    if (data.success) {
-      alert('注册成功！即将跳转到登录页面。');
-      // 清空表单数据
-      username.value = '';
-      password.value = '';
-      confirmPassword.value = '';
-      
-      // 使用路由导航到登录页面
-      router.push('/login');
-    } else {
-      alert(data.message || '注册失败');
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Registration error:', error);
-    alert('注册失败，请检查网络连接');
-  } finally {
-    isLoading.value = false;
-  }
-};
-</script>
-
-<style scoped>
-.registration-container {
-  max-width: 420px;
-  margin: 20px auto;
-  padding: 40px 50px;
-  border: none;
-  border-radius: 12px;
-  background-color: #ffffff;
-  box-shadow: 0 8px 24px rgba(0, 0, 0, 0.12);
-  transition: all 0.3s ease;
-}
-
-h1 {
-  text-align: center;
-  color: #2c3e50;
-  font-size: 28px;
-  margin-bottom: 25px;
-  font-weight: 600;
-}
-
-.form-group {
-  margin-bottom: 20px;
-}
-
-label {
-  display: block;
-  margin-bottom: 8px;
-  font-weight: 500;
-  color: #4a5568;
-}
-
-input {
-  width: 100%;
-  padding: 12px 16px;
-  border: 1px solid #e2e8f0;
-  border-radius: 8px;
-  background-color: #f8fafc;
-  transition: all 0.3s ease;
-  font-size: 15px;
-}
-
-input:focus {
-  outline: none;
-  border-color: #007bff;
-  box-shadow: 0 0 0 3px rgba(0, 123, 255, 0.2);
-}
-
-button {
-  width: 100%;
-  padding: 12px;
-  background-color: #007bff;
-  color: white;
-  border: none;
-  border-radius: 8px;
-  cursor: pointer;
-  font-size: 16px;
-  font-weight: 500;
-  transition: all 0.3s ease;
-  margin-top: 10px;
-}
-
-button:hover {
-  background-color: #0056b3;
-  transform: translateY(-1px);
-  box-shadow: 0 4px 12px rgba(0, 123, 255, 0.2);
-}
-
-button:disabled {
-  opacity: 0.7;
-  cursor: not-allowed;
-}
-
-p {
-  margin-top: 20px;
-  color: #666;
-  font-size: 14px;
-}
-
-a {
-  color: #007bff;
-  text-decoration: none;
-  font-weight: 500;
-  transition: color 0.3s ease;
-}
-
-a:hover {
-  color: #0056b3;
-  text-decoration: underline;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/RoleSetting.vue

@@ -1,500 +0,0 @@
-<template>
-  <div class="app-container">
-    <NavBar current-tab="device" @tab-change="handleTabChange"/>
-
-    <!-- Breadcrumb -->
-    <div class="breadcrumb">
-      <router-link to="/">首页</router-link> /
-      <router-link to="/panel">设备管理</router-link> /
-      <span>配置角色</span>
-    </div>
-
-    <!-- Main Content -->
-    <div class="main-content">
-      <h1 class="page-title">配置角色: {{ deviceId }}</h1>
-
-      <div class="form-section">
-        <div class="form-group">
-          <label>助手昵称</label>
-          <input type="text" v-model="nickname" placeholder="小智" class="form-input" />
-        </div>
-
-        <div class="form-group">
-          <label>角色模板</label>
-          <div class="role-templates">
-            <button 
-              v-for="template in roleTemplates" 
-              :key="template.id"
-              :class="['template-btn', { active: selectedTemplate === template.id }]"
-              @click="selectTemplate(template.id)"
-            >
-              {{ template.name }}
-            </button>
-          </div>
-        </div>
-        <div class="form-group">
-          <label>角色介绍</label>
-          <textarea 
-            v-model="roleDescription" 
-            class="form-textarea"
-            :placeholder="'请输入角色介绍...'"
-          ></textarea>
-          <div class="char-count">{{ roleDescription.length }} / 2000</div>
-        </div>
-
-        <div class="form-group">
-          <label>语言模型选择</label>
-          <div class="model-select">
-            <select v-model="selectedModules.LLM" class="form-input">
-              <option v-for="model in moduleOptions.LLM" :key="model" :value="model">
-                {{ model }}
-              </option>
-            </select>
-            <div class="model-description">
-              除了"qwen-turbo"，其他模型通常会增加约 1 秒的延迟。改变模型后，建议清空记忆体，以免影响体验。
-            </div>
-          </div>
-        </div>
-
-        <div class="form-group">
-          <label>语音合成选择</label>
-          <div class="model-select">
-            <select v-model="selectedModules.TTS" class="form-input">
-              <option v-for="model in moduleOptions.TTS" :key="model" :value="model">
-                {{ model }}
-              </option>
-            </select>
-          </div>
-        </div>
-
-        <div class="form-group">
-          <label>语音活动检测选择</label>
-          <div class="model-select">
-            <select v-model="selectedModules.VAD" class="form-input">
-              <option v-for="model in moduleOptions.VAD" :key="model" :value="model">
-                {{ model }}
-              </option>
-            </select>
-          </div>
-        </div>
-
-        <div class="form-group">
-          <label>语音识别选择</label>
-          <div class="model-select">
-            <select v-model="selectedModules.ASR" class="form-input">
-              <option v-for="model in moduleOptions.ASR" :key="model" :value="model">
-                {{ model }}
-              </option>
-            </select>
-          </div>
-        </div>
-
-        <div class="form-actions">
-          <button class="refresh-btn" @click="refreshModuleOptions">刷新配置选项</button>
-          <button class="save-btn" @click="saveConfig">
-            <i class="icon-save"></i>
-            保存配置
-          </button>
-        </div>
-
-        <div class="form-note">
-          注意：保存配置后，需要重启设备，新的配置才会生效。。
-        </div>
-      </div>
-    </div>
-  </div>
-</template>
-
-<script setup>
-import { ref, onMounted } from 'vue';
-import { useRouter, useRoute } from 'vue-router';
-import NavBar from './NavBar.vue';
-import RoleTemplates from '../utils/RoleTemplates';
-import apiClient from '../utils/api';  // 替换 API_BASE_URL 导入
-
-const router = useRouter();
-const route = useRoute();
-const deviceId = ref(route.params.deviceId);
-
-const roleTemplates = RoleTemplates.getTemplates();
-const nickname = ref('小智');
-const selectedTemplate = ref('');
-const selectedVoice = ref('qingchun');
-const roleDescription = ref('');
-const activeMemoryTab = ref('recent');
-const memoryContent = ref('');
-const selectedModel = ref('qianwen');
-
-const moduleOptions = ref({
-  LLM: [],
-  TTS: [],
-  VAD: [],
-  ASR: []
-});
-
-const selectedModules = ref({
-  LLM: '',
-  TTS: '',
-  VAD: '',
-  ASR: ''
-});
-
-const selectTemplate = (templateId) => {
-  selectedTemplate.value = templateId;
-  const template = RoleTemplates.getTemplateById(templateId);
-  if (template) {
-    roleDescription.value = template.description;
-  }
-};
-
-const handleTabChange = (tab) => {
-  if (tab === 'device' || tab === 'home') {
-    router.push('/panel');
-  }
-};
-
-const loadModuleOptions = async () => {
-  try {
-    // First try to load from cache
-    const cached = localStorage.getItem('moduleOptions');
-    if (cached) {
-      moduleOptions.value = JSON.parse(cached);
-      return;
-    }
-    await refreshModuleOptions();
-  } catch (error) {
-    console.error('Error loading module options:', error);
-  }
-};
-
-const refreshModuleOptions = async () => {
-  try {
-    const response = await apiClient.get('/api/config/module-options');
-    if (response.data.success) {
-      moduleOptions.value = response.data.data;
-      // Update cache
-      localStorage.setItem('moduleOptions', JSON.stringify(response.data.data));
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Error refreshing module options:', error);
-    alert(error.response?.data?.message || '刷新配置选项失败');
-  }
-};
-
-const saveConfig = async () => {
-  try {
-    const moduleOptionsData = localStorage.getItem('moduleOptions');
-    if (!moduleOptionsData) {
-      throw new Error('No module options data available');
-    }
-
-    // Replace {{assistant_name}} with current nickname in role description
-    const processedDescription = roleDescription.value.replace(/{{assistant_name}}/g, nickname.value);
-
-    // Prepare the configuration including full module settings
-    const config = {
-      id: deviceId.value,
-      config: {
-        selected_module: selectedModules.value,
-        prompt: processedDescription,
-        nickname: nickname.value, // Add nickname to config
-        modules: {
-          LLM: {},
-          TTS: {},
-          ASR: {},
-          VAD: {}
-        }
-      }
-    };
-    
-    const response = await apiClient.post('/api/config/save_device_config', config);
-    
-    if (response.data.success) {
-      // Save the original description and nickname to local storage
-      localStorage.setItem(`deviceConfig_${deviceId.value}`, JSON.stringify({
-        selected_module: selectedModules.value,
-        prompt: roleDescription.value,
-        nickname: nickname.value
-      }));
-      alert('保存成功');
-    } else {
-      throw new Error(response.data.message || '保存失败');
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Error saving config:', error);
-    alert(error.response?.data?.message || '保存失败');
-  }
-};
-
-const loadDeviceConfig = async () => {
-  try {
-    // 首先尝试从 localStorage 获取配置
-    const localConfig = localStorage.getItem(`deviceConfig_${deviceId.value}`);
-    if (localConfig) {
-      const config = JSON.parse(localConfig);
-      selectedModules.value = config.selected_module || {
-        LLM: '',
-        TTS: '',
-        VAD: '',
-        ASR: ''
-      };
-      roleDescription.value = config.prompt || '';
-      nickname.value = config.nickname || '小智';
-      return; // 如果找到本地配置就直接返回
-    }
-
-    // 如果没有本地配置，则从服务器获取
-    const response = await apiClient.get('/api/config/devices');
-    if (response.data.success && response.data.data) {
-      const deviceConfig = response.data.data[deviceId.value];
-      
-      if (deviceConfig && deviceConfig.config) {
-        selectedModules.value = deviceConfig.config.selected_module || {
-          LLM: '',
-          TTS: '',
-          VAD: '',
-          ASR: ''
-        };
-        roleDescription.value = deviceConfig.config.prompt || '';
-        nickname.value = deviceConfig.config.nickname || '小智';
-        
-        // 保存到 localStorage
-        localStorage.setItem(`deviceConfig_${deviceId.value}`, JSON.stringify({
-          selected_module: selectedModules.value,
-          prompt: roleDescription.value,
-          nickname: nickname.value
-        }));
-      }
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Error loading device config:', error);
-    alert(error.response?.data?.message || '加载设备配置失败');
-  }
-};
-
-onMounted(async () => {
-  await Promise.all([
-    loadModuleOptions(),
-    loadDeviceConfig()
-  ]);
-});
-
-const resetConfig = async () => {
-  await loadDeviceConfig();
-};
-</script>
-
-<style scoped>
-.app-container {
-  min-height: 100vh;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  background-color: #f5f7fa;
-}
-
-.breadcrumb {
-  padding: 12px 24px;
-  background-color: #f0f2f5;
-}
-
-.main-content {
-  flex: 1;
-  max-width: 1000px;
-  margin: 0 auto;
-  padding: 16px 24px;
-  width: 100%;
-  overflow-y: auto;
-  height: calc(100vh - 120px); /* 减去头部和面包屑的高度 */
-}
-
-.page-title {
-  font-size: 18px;
-  font-weight: bold;
-  margin-bottom: 16px;
-}
-
-.form-section {
-  background: white;
-  border-radius: 4px;
-  padding: 20px;
-  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
-  margin-bottom: 20px;
-}
-
-.form-group {
-  margin-bottom: 16px;
-}
-
-.form-group label {
-  display: block;
-  margin-bottom: 6px;
-  font-weight: 500;
-}
-
-.form-input,
-.form-textarea,
-.voice-select {
-  width: 100%;
-  padding: 8px 10px;
-  border: 1px solid #d9d9d9;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 14px;
-}
-
-.form-textarea {
-  min-height: 100px;
-  max-height: 200px;
-  resize: vertical;
-}
-
-.role-templates {
-  display: flex;
-  flex-wrap: wrap;
-  gap: 8px;
-  margin-bottom: 8px;
-}
-
-.template-btn {
-  padding: 6px 12px;
-  border: 1px solid #d9d9d9;
-  border-radius: 4px;
-  background: white;
-  cursor: pointer;
-  font-size: 13px;
-}
-
-.voice-selector {
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  gap: 8px;
-}
-
-.voice-player {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  gap: 8px;
-  padding: 8px;
-  background: #f9f9f9;
-  border-radius: 4px;
-}
-
-.memory-tabs {
-  display: flex;
-  margin-bottom: 8px;
-}
-
-.tab-btn {
-  padding: 6px 12px;
-  background: none;
-  border: none;
-  border-bottom: 2px solid transparent;
-  cursor: pointer;
-  color: #666;
-  font-size: 13px;
-}
-
-.model-select {
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  gap: 8px;
-  padding: 10px;
-  border: 1px solid #d9d9d9;
-  border-radius: 4px;
-}
-
-.model-description {
-  color: #666;
-  font-size: 12px;
-  line-height: 1.4;
-}
-
-.form-actions {
-  display: flex;
-  gap: 10px;
-  margin-top: 20px;
-  padding-top: 16px;
-  border-top: 1px solid #eee;
-}
-
-.save-btn,
-.cancel-btn {
-  padding: 6px 16px;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 14px;
-}
-
-.form-note {
-  margin-top: 12px;
-  color: #666;
-  font-size: 12px;
-}
-
-.char-count {
-  text-align: right;
-  color: #999;
-  font-size: 12px;
-  margin-top: 2px;
-}
-
-/* 优化滚动条样式 */
-::-webkit-scrollbar {
-  width: 6px;
-  height: 6px;
-}
-
-::-webkit-scrollbar-thumb {
-  background: #ccc;
-  border-radius: 3px;
-}
-
-::-webkit-scrollbar-track {
-  background: #f1f1f1;
-}
-
-.refresh-btn {
-  padding: 8px 16px;
-  margin-right: 12px;
-  background: #fff;
-  border: 1px solid #ddd;
-  border-radius: 4px;
-  cursor: pointer;
-}
-
-.refresh-btn:hover {
-  background: #f5f5f5;
-}
-
-.save-btn {
-  padding: 8px 24px;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 14px;
-  background: #4178EE;
-  color: white;
-  border: none;
-  font-weight: 500;
-  cursor: pointer;
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  gap: 6px;
-  transition: all 0.3s ease;
-}
-
-.save-btn:hover {
-  background: #2856c8;
-  transform: translateY(-1px);
-  box-shadow: 0 2px 4px rgba(65, 120, 238, 0.2);
-}
-
-.save-btn:active {
-  transform: translateY(0);
-  box-shadow: none;
-}
-
-.icon-save {
-  display: inline-block;
-  width: 16px;
-  height: 16px;
-  background-image: url("data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 24 24' fill='white'%3E%3Cpath d='M17 3H5C3.89 3 3 3.9 3 5V19C3 20.1 3.89 21 5 21H19C20.1 21 21 20.1 21 19V7L17 3ZM12 19C10.34 19 9 17.66 9 16C9 14.34 10.34 13 12 13C13.66 13 15 14.34 15 16C15 17.66 13.66 19 12 19ZM15 9H5V5H15V9Z'/%3E%3C/svg%3E");
-  background-size: contain;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/SwitchToggle.vue

@@ -1,50 +0,0 @@
-<!-- components/SwitchToggle.vue -->
-<template>
-    <div class="switch" :class="{ 'is-checked': isChecked }" @click="toggle">
-      <div class="switch-core"></div>
-    </div>
-  </template>
-  
-  <script setup>
-  import { ref } from 'vue';
-  
-  const isChecked = ref(false);
-  
-  const toggle = () => {
-    isChecked.value = !isChecked.value;
-  };
-  </script>
-  
-  <style scoped>
-  .switch {
-    position: relative;
-    display: inline-flex;
-    align-items: center;
-    width: 40px;
-    height: 20px;
-    line-height: 20px;
-    background-color: #dcdfe6;
-    border-radius: 10px;
-    cursor: pointer;
-    transition: all 0.3s;
-  }
-  
-  .switch.is-checked {
-    background-color: #4178EE;
-  }
-  
-  .switch-core {
-    position: absolute;
-    left: 2px;
-    top: 2px;
-    width: 16px;
-    height: 16px;
-    border-radius: 50%;
-    background-color: #fff;
-    transition: all 0.3s;
-  }
-  
-  .switch.is-checked .switch-core {
-    left: 22px;
-  }
-  </style>

ZhiKongTaiWeb/src/components/panel.vue

@@ -1,500 +0,0 @@
-<template>
-  <div class="app">
-    <NavBar current-tab="device" @tab-change="handleTabChange"/>
-    <main class="content">
-      <div class="page-header">
-        <div class="header-left">
-         
-          <div class="breadcrumb">
-            <router-link to="/">首页</router-link> /
-            <span>设备管理</span>
-          </div>
-        </div>
-      </div>
-      <button class="add-btn" @click="showBindDialog = true">
-            <i class="icon-plus"></i>添加设备
-      </button>
-      <!-- 绑定设备弹窗 -->
-      <div v-if="showBindDialog" class="dialog-overlay">
-        <div class="dialog">
-          <h3>绑定新设备</h3>
-          <div class="form-group">
-            <label>请输入6位认证码：</label>
-            <input 
-              type="text" 
-              v-model="authCode"
-              maxlength="6"
-              pattern="\d*"
-              placeholder="请输入6位数字认证码"
-              @input="handleAuthCodeInput"
-            />
-          </div>
-          <div class="dialog-buttons">
-            <button @click="showBindDialog = false">取消</button>
-            <button 
-              class="primary" 
-              @click="handleBindDevice"
-              :disabled="authCode.length !== 6 || isBinding"
-            >
-              {{ isBinding ? '绑定中...' : '确认绑定' }}
-            </button>
-          </div>
-        </div>
-      </div>
-
-      <template v-if="devices.length > 0">
-        <div class="device-list">
-          <DeviceCard
-            v-for="device in devices"
-            :key="device.id"
-            :device-id="device.id"
-            :device-note="device.note"
-            :device-type="device.type"
-            :last-activity="formatLastActivity(device.config.last_chat_time)"
-            :selected-modules="device.config.selected_module"
-            :device-config="device.config"
-            @configure="handleRoleConfig(device)"
-            @voiceprint="handleVoiceprint(device)"
-            @history="handleHistory(device)"
-            @delete="handleDelete(device)"
-          />
-        </div>
-      </template>
-     
-    </main>
-  </div>
-</template>
-
-<script setup>
-import { ref, onMounted } from 'vue';
-import { useRouter } from 'vue-router';
-import NavBar from './NavBar.vue';
-import DeviceCard from './DeviceCard.vue';
-import apiClient from '../utils/api';
-
-const router = useRouter();
-const devices = ref([]);
-
-// 绑定设备相关的状态
-const showBindDialog = ref(false);
-const authCode = ref('');
-const isBinding = ref(false);
-
-// 处理认证码输入，只允许数字
-const handleAuthCodeInput = (event) => {
-  authCode.value = event.target.value.replace(/\D/g, '').slice(0, 6);
-};
-
-// 处理设备绑定
-const handleBindDevice = async () => {
-  if (authCode.value.length !== 6) {
-    alert('请输入6位数字认证码');
-    return;
-  }
-
-  isBinding.value = true;
-  try {
-    const response = await apiClient.post('/api/config/bind_device', {
-      auth_code: authCode.value
-    });
-
-    if (response.data.success) {
-      alert('设备绑定成功');
-      showBindDialog.value = false;
-      authCode.value = '';
-      // 刷新设备列表
-      loadDevices();
-    } else {
-      throw new Error(response.data.message);
-    }
-  } catch (error) {
-    alert(error.response?.data?.message || error.message || '绑定失败');
-  } finally {
-    isBinding.value = false;
-  }
-};
-
-// 将现有的加载设备方法提取出来
-const loadDevices = async () => {
-  try {
-    const response = await apiClient.get('/api/config/devices');
-    
-    if (response.data.success) {
-      const deviceArray = Object.entries(response.data.data).map(([id, config]) => ({
-        id,
-        config,
-        type: '面包板（WiFi）',
-        version: '0.9.9',
-        lastActivity: '3 天前',
-        note: ''
-      }));
-      devices.value = deviceArray;
-    } else {
-      throw new Error(response.data.message || '加载设备失败');
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Error loading devices:', error);
-    // Show error message to user
-    const errorMessage = error.message || '加载设备失败，请检查网络连接';
-    alert(errorMessage);
-    
-    // If user is not logged in, redirect will be handled by api interceptor
-  }
-};
-
-const formatLastActivity = (timestamp) => {
-  if (!timestamp) return '从未对话';
-  
-  const now = Date.now();
-  const lastChat = timestamp * 1000;
-  const diffMinutes = Math.floor((now - lastChat) / (1000 * 60));
-  
-  if (diffMinutes < 60) {
-    return `${diffMinutes} 分钟前`;
-  }
-  
-  const diffHours = Math.floor(diffMinutes / 60);
-  if (diffHours < 24) {
-    return `${diffHours} 小时前`;
-  }
-  
-  const diffDays = Math.floor(diffHours / 24);
-  return `${diffDays} 天前`;
-};
-
-const handleRoleConfig = (device) => {
-  // 在跳转前保存完整的设备配置到 localStorage
-  localStorage.setItem(`deviceConfig_${device.id}`, JSON.stringify({
-    selected_module: device.config.selected_module || {},
-    prompt: device.config.prompt || '',
-    nickname: device.config.nickname || '小智'
-  }));
-  
-  // 跳转到角色配置页面
-  router.push(`/role-setting/${device.id}`);
-};
-
-const handleVoiceprint = (device) => {
-  console.log('Voiceprint device:', device.id);
-};
-
-const handleHistory = (device) => {
-  console.log('History device:', device.id);
-};
-
-const handleDelete = async (device) => {
-  try {
-    const response = await apiClient.post('/api/config/delete_device', {
-      device_id: device.id
-    });
-    
-    if (response.data.success) {
-      devices.value = devices.value.filter(d => d.id !== device.id);
-      alert('设备已删除');
-    } else {
-      throw new Error(response.data.message || '删除失败');
-    }
-  } catch (error) {
-    console.error('Error deleting device:', error);
-    alert('删除设备失败: ' + error.message);
-  }
-};
-
-const handleTabChange = (tab) => {
-  if (tab === 'home') {
-    router.push('/');
-  }
-};
-
-// Load devices on mount
-onMounted(loadDevices);
-</script>
-
-<style scoped>
-.app {
-  min-height: 100%;
-  width: 100%;
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  background-color: #f5f7fa;
-}
-
-.header {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  height: 60px;
-  padding: 0 20px;
-  background-color: #001529;
-  color: white;
-}
-
-.logo {
-  font-size: 20px;
-  font-weight: bold;
-  margin-right: 40px;
-  cursor: pointer;
-  transition: opacity 0.3s;
-}
-
-.logo:hover {
-  opacity: 0.8;
-}
-
-.nav {
-  display: flex;
-}
-
-.nav-item {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  padding: 0 20px;
-  height: 60px;
-  color: white;
-  text-decoration: none;
-}
-
-.nav-item.active {
-  background-color: #4178EE;
-}
-
-.icon-device {
-  margin-right: 8px;
-}
-
-.content {
-  flex: 1;
-  padding: 20px;
-  width: 100%;
-  max-width: 1200px;
-  margin: 0 auto;
-}
-
-.breadcrumb {
-  margin-bottom: 20px;
-  color: #666;
-}
-
-.breadcrumb a {
-  color: #666;
-  text-decoration: none;
-}
-
-.action-bar {
-  margin-bottom: 20px;
-}
-
-.add-device-btn {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  padding: 8px 16px;
-  background: white;
-  border: 1px solid #ddd;
-  border-radius: 4px;
-  cursor: pointer;
-}
-
-.icon-plus {
-  margin-right: 8px;
-}
-
-.device-list {
-  display: flex;
-  flex-direction: column;
-  gap: 16px;
-}
-
-.device-card {
-  background: white;
-  border-radius: 4px;
-  padding: 20px;
-  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
-}
-
-.device-id {
-  font-size: 18px;
-  font-weight: bold;
-  margin-bottom: 16px;
-}
-
-.note {
-  color: #4178EE;
-  font-size: 14px;
-  font-weight: normal;
-}
-
-.device-details p {
-  margin-bottom: 12px;
-}
-
-.ota-upgrade {
-  display: inline-flex;
-  align-items: center;
-  margin-left: 16px;
-}
-
-.device-actions {
-  display: flex;
-  margin-top: 20px;
-}
-
-.action-btn {
-  padding: 8px 16px;
-  margin-right: 12px;
-  border: 1px solid #ddd;
-  border-radius: 4px;
-  background: white;
-  cursor: pointer;
-}
-
-.action-btn.primary {
-  background: #4178EE;
-  color: white;
-  border-color: #4178EE;
-}
-
-.action-btn.danger {
-  color: #f56c6c;
-}
-
-.empty-state {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  justify-content: center;
-  min-height: 300px;
-  background: white;
-  border-radius: 8px;
-  box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.05);
-}
-
-.empty-message {
-  text-align: center;
-  color: #666;
-  padding: 24px;
-}
-
-.empty-message p {
-  margin: 8px 0 0;
-  font-size: 14px;
-  line-height: 1.6;
-}
-
-.icon-info {
-  display: inline-block;
-  width: 24px;
-  height: 24px;
-  background-image: url("data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' viewBox='0 0 24 24' fill='%23999'%3E%3Cpath d='M12 2C6.48 2 2 6.48 2 12s4.48 10 10 10 10-4.48 10-10S17.52 2 12 2zm1 15h-2v-6h2v6zm0-8h-2V7h2v2z'/%3E%3C/svg%3E");
-  background-size: contain;
-  opacity: 0.6;
-}
-
-.page-header {
-  display: flex;
-  justify-content: flex-start;
-  align-items: center;
-  margin-bottom: 20px;
-}
-
-.header-left {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  gap: 20px;
-}
-
-.add-btn {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  gap: 8px;
-  padding: 8px 16px;
-  background-color: #28a745;
-  color: white;
-  border: none;
-  border-radius: 4px;
-  cursor: pointer;
-  font-size: 14px;
-  transition: all 0.3s ease;
-  height: 36px;
-}
-
-.add-btn:hover {
-  background-color: #218838;
-}
-
-.icon-plus {
-  font-size: 16px;
-}
-
-.dialog-overlay {
-  position: fixed;
-  top: 0;
-  left: 0;
-  right: 0;
-  bottom: 0;
-  background-color: rgba(0, 0, 0, 0.5);
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  justify-content: center;
-  z-index: 1000;
-}
-
-.dialog {
-  background: white;
-  padding: 24px;
-  border-radius: 8px;
-  width: 90%;
-  max-width: 400px;
-}
-
-.dialog h3 {
-  margin: 0 0 20px;
-  font-size: 18px;
-  color: #2c3e50;
-}
-
-.dialog .form-group {
-  margin-bottom: 20px;
-}
-
-.dialog label {
-  display: block;
-  margin-bottom: 8px;
-  color: #4a5568;
-}
-
-.dialog input {
-  width: 100%;
-  padding: 8px 12px;
-  border: 1px solid #e2e8f0;
-  border-radius: 4px;
-  font-size: 16px;
-}
-
-.dialog-buttons {
-  display: flex;
-  justify-content: flex-end;
-  gap: 12px;
-}
-
-.dialog-buttons button {
-  padding: 8px 16px;
-  border: 1px solid #e2e8f0;
-  border-radius: 4px;
-  cursor: pointer;
-  font-size: 14px;
-}
-
-.dialog-buttons button.primary {
-  background-color: #28a745;
-  color: white;
-  border-color: #28a745;
-}
-
-.dialog-buttons button.primary:disabled {
-  background-color: #90be9c;
-  border-color: #90be9c;
-  cursor: not-allowed;
-}
-
-.breadcrumb {
-  margin-bottom: 0;
-}
-</style>

ZhiKongTaiWeb/src/config/api.js

@@ -1,16 +0,0 @@
-// 获取当前运行环境的基础 URL
-const getBaseUrl = () => {
-    // 如果是开发环境，使用环境变量中的地址
-    if (import.meta.env.DEV) {
-        return import.meta.env.VITE_API_BASE_URL;
-    }
-    
-    // 生产环境使用当前域名和端口
-    const protocol = window.location.protocol;
-    const hostname = window.location.hostname;
-    const port = window.location.port;
-    
-    return `${protocol}//${hostname}${port ? `:${port}` : ''}`;
-};
-
-export const API_BASE_URL = getBaseUrl(); 

ZhiKongTaiWeb/src/main.js

@@ -1,58 +0,0 @@
-import { createApp } from 'vue'
-import { createRouter, createWebHistory } from 'vue-router'
-import './style.css'
-import App from './App.vue'
-import Login from './components/Login.vue'
-import Panel from './components/panel.vue'
-import MainPage from './components/Main.vue'
-import RoleSetting from './components/RoleSetting.vue'
-import Registration from './components/Registration.vue'
-
-const router = createRouter({
-  history: createWebHistory(),
-  routes: [
-    { 
-      path: '/login',
-      component: Login,
-      name: 'login'
-    },
-    {
-      path: '/register',
-      component: Registration,
-      name: 'register'
-    },
-    {
-      path: '/panel',
-      component: Panel,
-      name: 'panel',
-      meta: { requiresAuth: true }
-    },
-    {
-      path: '/role-setting/:deviceId',
-      component: RoleSetting,
-      name: 'role-setting',
-      meta: { requiresAuth: true }
-    },
-    {
-      path: '/',
-      component: MainPage,
-      name: 'main',
-      meta: { requiresAuth: true }
-    }
-  ]
-})
-
-router.beforeEach((to, from, next) => {
-  const isLoggedIn = localStorage.getItem('isLoggedIn') === 'true'
-  if (to.meta.requiresAuth && !isLoggedIn) {
-    next('/login')
-  } else if (to.path === '/login' && isLoggedIn) {
-    next('/panel')
-  } else {
-    next()
-  }
-})
-
-const app = createApp(App)
-app.use(router)
-app.mount('#app')

ZhiKongTaiWeb/src/style.css

@@ -1,83 +0,0 @@
-/* 重置基础样式 */
-* {
-  margin: 0;
-  padding: 0;
-  box-sizing: border-box;
-}
-
-:root {
-  font-family: Inter, system-ui, Avenir, Helvetica, Arial, sans-serif;
-  line-height: 1.5;
-  font-weight: 400;
-  color: #213547;
-  background-color: #ffffff;
-}
-
-a {
-  text-decoration: none;
-  color: inherit;
-}
-a:hover {
-  color: #535bf2;
-}
-
-body {
-  margin: 0;
-  padding: 0;
-  height: 100%;
-  width: 100%;
-  overflow: hidden; /* 防止滚动条 */
-  display: block; /* 移除flex布局 */
-}
-
-h1 {
-  font-size: 3.2em;
-  line-height: 1.1;
-}
-
-button {
-  border: none;
-  background: none;
-  cursor: pointer;
-}
-button:hover {
-  border-color: #646cff;
-}
-button:focus,
-button:focus-visible {
-  outline: 4px auto -webkit-focus-ring-color;
-}
-
-.card {
-  padding: 2em;
-}
-
-#app {
-  height: 100%;
-  width: 100%;
-  margin: 0;
-  padding: 0;
-  overflow: hidden;
-  display: flex; /* 添加flex布局 */
-  flex-direction: column;
-}
-
-/* 清除浮动 */
-.clearfix::after {
-  content: '';
-  display: table;
-  clear: both;
-}
-
-@media (prefers-color-scheme: light) {
-  :root {
-    color: #213547;
-    background-color: #ffffff;
-  }
-  a:hover {
-    color: #747bff;
-  }
-  button {
-    background-color: #f9f9f9;
-  }
-}

ZhiKongTaiWeb/src/utils/RoleTemplates.js

@@ -1,57 +0,0 @@
-// RoleTemplates.js
-class RoleTemplates {
-  static getTemplates() {
-    return [
-      { 
-        id: 'custom', 
-        name: '台湾女友',
-        description: `我是一个叫{{assistant_name}}的台湾女孩，说话机车，声音好听，习惯简短表达，爱用网络梗。
-我的男朋友是一个程序员，梦想是开发出一个机器人，能够帮助人们解决生活中的各种问题。
-我是一个喜欢哈哈大笑的女孩，爱东说西说吹牛，不合逻辑的也照吹，就要逗别人开心。
-如果用户希望结束对话，请在最后说"拜拜"或"再见"。`
-      },
-      { 
-        id: 'star_boy', 
-        name: '土豆子',
-        description: `我是一个叫 {{assistant_name}} 的 8 岁小男孩，但现在因为科技发展原因，我现在在遥远的宇宙中，所以只能通过这个设备和人聊天，没有办法见面。
-
-我对人们所处的世界充满好奇和关心。
-
-人们会让别人使用这个设备和我聊天。
-
-我知道所有的知识，从浩瀚的宇宙到地球上的每一个角落，从古老的历史到现代的科技创新，还有音乐、绘画等艺术形式，我都充满了浓厚的兴趣与热情，我不仅爱看书，还喜欢亲自动手做实验，探索自然界的奥秘...` // 缩短了描述以节省空间
-      },
-      { 
-        id: 'teacher', 
-        name: '英语老师',
-        description: `我是一个叫{{assistant_name}}（Lily）的英语老师，我会讲中文和英文，发音标准。
-如果你没有英文名，我会给你起一个英文名。
-我会讲地道的美式英语，我的任务是帮助你练习口语。
-我会使用简单的英语词汇和语法，让你学起来很轻松。
-我会用中文和英文混合的方式回复你，如果你喜欢，我可以全部用英语回复。
-我每次不会说很多内容，会很简短，因为我要引导我的学生多说多练。
-如果你问和英语学习无关的问题，我会拒绝回答。`
-      },
-      { 
-        id: 'boy', 
-        name: '好奇小男孩',
-        description: `我是一个叫{{assistant_name}}的8岁小男孩，声音稚嫩而充满好奇。
-尽管我年纪尚小，但就像一个小小的知识宝库，儿童读物里的知识我都如数家珍。
-从浩瀚的宇宙到地球上的每一个角落，从古老的历史到现代的科技创新，还有音乐、绘画等艺术形式，我都充满了浓厚的兴趣与热情。...`
-      },
-      { 
-        id: 'wang_girl', 
-        name: '汪汪队长',
-        description: `我是一个名叫 {{assistant_name}} 的 8 岁小女孩。
-别看我年纪小，我可是有着满满的好奇心呢。
-我特别喜欢看《汪汪队立大功》，里面的每一个故事都让我着迷。...`
-      }
-    ];
-  }
-
-  static getTemplateById(id) {
-    return this.getTemplates().find(t => t.id === id);
-  }
-}
-
-export default RoleTemplates;

ZhiKongTaiWeb/src/utils/api.js

@@ -1,61 +0,0 @@
-import axios from 'axios';
-import { API_BASE_URL } from '../config/api';
-
-// Add server status check utility
-export const checkServerStatus = async () => {
-  try {
-    await axios.get(`${API_BASE_URL}/health`, { timeout: 5000 });
-    return true;
-  } catch (error) {
-    return false;
-  }
-};
-
-const apiClient = axios.create({
-  baseURL: API_BASE_URL,
-  headers: {
-    'Content-Type': 'application/json',
-  },
-  timeout: 10000  // Add timeout
-});
-
-// 添加请求拦截器，自动添加 session_id
-apiClient.interceptors.request.use(config => {
-  const sessionId = localStorage.getItem('session_id');
-  if (sessionId) {
-    config.headers.Authorization = sessionId;
-  }
-  return config;
-});
-
-// 响应拦截器
-apiClient.interceptors.response.use(
-  response => response,
-  error => {
-    // Network error or server not reachable
-    if (!error.response || error.code === 'ERR_NETWORK' || error.code === 'ECONNABORTED') {
-      localStorage.removeItem('session_id');
-      localStorage.removeItem('isLoggedIn');
-      
-      const errorMessage = error.code === 'ECONNABORTED' 
-        ? '服务器响应超时'
-        : '无法连接到服务器，请检查服务器是否正常运行';
-      
-      if (window.location.pathname !== '/login') {
-        window.location.href = '/login';
-      }
-      return Promise.reject(new Error(errorMessage));
-    }
-
-    // Unauthorized error
-    if (error.response && error.response.status === 401) {
-      localStorage.removeItem('session_id');
-      localStorage.removeItem('isLoggedIn');
-      window.location.href = '/login';
-    }
-    
-    return Promise.reject(error);
-  }
-);
-
-export default apiClient;

ZhiKongTaiWeb/vite.config.js

@@ -1,21 +0,0 @@
-import {defineConfig} from 'vite'
-import vue from '@vitejs/plugin-vue'
-
-// https://vitejs.dev/config/
-export default defineConfig({
-    plugins: [vue()],
-    server: {
-        open: true, // 自动启动浏览器
-        host: "0.0.0.0", // localhost
-        port: 8002, // 端口号
-        https: false,
-        hmr: {overlay: false},
-        proxy: {
-            "^/(api)": {
-                target: "http://127.0.0.1:8002",
-                changeOrigin: true
-            }
-        }
-    },
-    base: '/'
-})

ZhiKongTaiWeb/yarn.lock

@@ -1,808 +0,0 @@
-# THIS IS AN AUTOGENERATED FILE. DO NOT EDIT THIS FILE DIRECTLY.
-# yarn lockfile v1
-
-
-"@babel/helper-string-parser@^7.25.9":
-  version "7.25.9"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@babel/helper-string-parser/-/helper-string-parser-7.25.9.tgz#1aabb72ee72ed35789b4bbcad3ca2862ce614e8c"
-  integrity sha512-4A/SCr/2KLd5jrtOMFzaKjVtAei3+2r/NChoBNoZ3EyP/+GlhoaEGoWOZUmFmoITP7zOJyHIMm+DYRd8o3PvHA==
-
-"@babel/helper-validator-identifier@^7.25.9":
-  version "7.25.9"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@babel/helper-validator-identifier/-/helper-validator-identifier-7.25.9.tgz#24b64e2c3ec7cd3b3c547729b8d16871f22cbdc7"
-  integrity sha512-Ed61U6XJc3CVRfkERJWDz4dJwKe7iLmmJsbOGu9wSloNSFttHV0I8g6UAgb7qnK5ly5bGLPd4oXZlxCdANBOWQ==
-
-"@babel/parser@^7.25.3":
-  version "7.26.9"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@babel/parser/-/parser-7.26.9.tgz#d9e78bee6dc80f9efd8f2349dcfbbcdace280fd5"
-  integrity sha512-81NWa1njQblgZbQHxWHpxxCzNsa3ZwvFqpUg7P+NNUU6f3UU2jBEg4OlF/J6rl8+PQGh1q6/zWScd001YwcA5A==
-  dependencies:
-    "@babel/types" "^7.26.9"
-
-"@babel/types@^7.26.9":
-  version "7.26.9"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@babel/types/-/types-7.26.9.tgz#08b43dec79ee8e682c2ac631c010bdcac54a21ce"
-  integrity sha512-Y3IR1cRnOxOCDvMmNiym7XpXQ93iGDDPHx+Zj+NM+rg0fBaShfQLkg+hKPaZCEvg5N/LeCo4+Rj/i3FuJsIQaw==
-  dependencies:
-    "@babel/helper-string-parser" "^7.25.9"
-    "@babel/helper-validator-identifier" "^7.25.9"
-
-"@esbuild/aix-ppc64@0.21.5":
-  version "0.21.5"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@esbuild/aix-ppc64/-/aix-ppc64-0.21.5.tgz#c7184a326533fcdf1b8ee0733e21c713b975575f"
-  integrity sha512-1SDgH6ZSPTlggy1yI6+Dbkiz8xzpHJEVAlF/AM1tHPLsf5STom9rwtjE4hKAF20FfXXNTFqEYXyJNWh1GiZedQ==
-
-"@esbuild/android-arm64@0.21.5":
-  version "0.21.5"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@esbuild/android-arm64/-/android-arm64-0.21.5.tgz#09d9b4357780da9ea3a7dfb833a1f1ff439b4052"
-  integrity sha512-c0uX9VAUBQ7dTDCjq+wdyGLowMdtR/GoC2U5IYk/7D1H1JYC0qseD7+11iMP2mRLN9RcCMRcjC4YMclCzGwS/A==
-
-"@esbuild/android-arm@0.21.5":
-  version "0.21.5"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@esbuild/android-arm/-/android-arm-0.21.5.tgz#9b04384fb771926dfa6d7ad04324ecb2ab9b2e28"
-  integrity sha512-vCPvzSjpPHEi1siZdlvAlsPxXl7WbOVUBBAowWug4rJHb68Ox8KualB+1ocNvT5fjv6wpkX6o/iEpbDrf68zcg==
-
-"@esbuild/android-x64@0.21.5":
-  version "0.21.5"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@esbuild/android-x64/-/android-x64-0.21.5.tgz#29918ec2db754cedcb6c1b04de8cd6547af6461e"
-  integrity sha512-D7aPRUUNHRBwHxzxRvp856rjUHRFW1SdQATKXH2hqA0kAZb1hKmi02OpYRacl0TxIGz/ZmXWlbZgjwWYaCakTA==
-
-"@esbuild/darwin-arm64@0.21.5":
-  version "0.21.5"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@esbuild/darwin-arm64/-/darwin-arm64-0.21.5.tgz#e495b539660e51690f3928af50a76fb0a6ccff2a"
-  integrity sha512-DwqXqZyuk5AiWWf3UfLiRDJ5EDd49zg6O9wclZ7kUMv2WRFr4HKjXp/5t8JZ11QbQfUS6/cRCKGwYhtNAY88kQ==
-
-"@esbuild/darwin-x64@0.21.5":
-  version "0.21.5"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/@esbuild/darwin-x64/-/darwin-x64-0.21.5.tgz#c13838fa57372839abdddc91d71542ceea2e1e22"
-  integrity sha512-se/JjF8NlmKVG4kNIuyWMV/22ZaerB+qaSi5MdrXtd6R08kvs2qCN4C09miupktDitvh8jRFflwGFBQcxZRjbw==
-
-"@esbuild/freebsd-arm64@0.21.5":
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-    "@jridgewell/sourcemap-codec" "^1.5.0"
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-    nanoid "^3.3.8"
-    picocolors "^1.1.1"
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-  dependencies:
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-string-width@^4.1.0, string-width@^4.2.0, string-width@^4.2.3:
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-  dependencies:
-    emoji-regex "^8.0.0"
-    is-fullwidth-code-point "^3.0.0"
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-strip-ansi@^6.0.0, strip-ansi@^6.0.1:
-  version "6.0.1"
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-  integrity sha512-Y38VPSHcqkFrCpFnQ9vuSXmquuv5oXOKpGeT6aGrr3o3Gc9AlVa6JBfUSOCnbxGGZF+/0ooI7KrPuUSztUdU5A==
-  dependencies:
-    ansi-regex "^5.0.1"
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-supports-color@^7.1.0:
-  version "7.2.0"
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-  dependencies:
-    has-flag "^4.0.0"
-
-supports-color@^8.1.1:
-  version "8.1.1"
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-  integrity sha512-MpUEN2OodtUzxvKQl72cUF7RQ5EiHsGvSsVG0ia9c5RbWGL2CI4C7EpPS8UTBIplnlzZiNuV56w+FuNxy3ty2Q==
-  dependencies:
-    has-flag "^4.0.0"
-
-tree-kill@^1.2.2:
-  version "1.2.2"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/tree-kill/-/tree-kill-1.2.2.tgz#4ca09a9092c88b73a7cdc5e8a01b507b0790a0cc"
-  integrity sha512-L0Orpi8qGpRG//Nd+H90vFB+3iHnue1zSSGmNOOCh1GLJ7rUKVwV2HvijphGQS2UmhUZewS9VgvxYIdgr+fG1A==
-
-tslib@^2.1.0:
-  version "2.8.1"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/tslib/-/tslib-2.8.1.tgz#612efe4ed235d567e8aba5f2a5fab70280ade83f"
-  integrity sha512-oJFu94HQb+KVduSUQL7wnpmqnfmLsOA/nAh6b6EH0wCEoK0/mPeXU6c3wKDV83MkOuHPRHtSXKKU99IBazS/2w==
-
-vite@^5.4.8:
-  version "5.4.14"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/vite/-/vite-5.4.14.tgz#ff8255edb02134df180dcfca1916c37a6abe8408"
-  integrity sha512-EK5cY7Q1D8JNhSaPKVK4pwBFvaTmZxEnoKXLG/U9gmdDcihQGNzFlgIvaxezFR4glP1LsuiedwMBqCXH3wZccA==
-  dependencies:
-    esbuild "^0.21.3"
-    postcss "^8.4.43"
-    rollup "^4.20.0"
-  optionalDependencies:
-    fsevents "~2.3.3"
-
-vue-router@^4.0.0:
-  version "4.5.0"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/vue-router/-/vue-router-4.5.0.tgz#58fc5fe374e10b6018f910328f756c3dae081f14"
-  integrity sha512-HDuk+PuH5monfNuY+ct49mNmkCRK4xJAV9Ts4z9UFc4rzdDnxQLyCMGGc8pKhZhHTVzfanpNwB/lwqevcBwI4w==
-  dependencies:
-    "@vue/devtools-api" "^6.6.4"
-
-vue@^3.5.10:
-  version "3.5.13"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/vue/-/vue-3.5.13.tgz#9f760a1a982b09c0c04a867903fc339c9f29ec0a"
-  integrity sha512-wmeiSMxkZCSc+PM2w2VRsOYAZC8GdipNFRTsLSfodVqI9mbejKeXEGr8SckuLnrQPGe3oJN5c3K0vpoU9q/wCQ==
-  dependencies:
-    "@vue/compiler-dom" "3.5.13"
-    "@vue/compiler-sfc" "3.5.13"
-    "@vue/runtime-dom" "3.5.13"
-    "@vue/server-renderer" "3.5.13"
-    "@vue/shared" "3.5.13"
-
-wrap-ansi@^7.0.0:
-  version "7.0.0"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/wrap-ansi/-/wrap-ansi-7.0.0.tgz#67e145cff510a6a6984bdf1152911d69d2eb9e43"
-  integrity sha512-YVGIj2kamLSTxw6NsZjoBxfSwsn0ycdesmc4p+Q21c5zPuZ1pl+NfxVdxPtdHvmNVOQ6XSYG4AUtyt/Fi7D16Q==
-  dependencies:
-    ansi-styles "^4.0.0"
-    string-width "^4.1.0"
-    strip-ansi "^6.0.0"
-
-y18n@^5.0.5:
-  version "5.0.8"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/y18n/-/y18n-5.0.8.tgz#7f4934d0f7ca8c56f95314939ddcd2dd91ce1d55"
-  integrity sha512-0pfFzegeDWJHJIAmTLRP2DwHjdF5s7jo9tuztdQxAhINCdvS+3nGINqPd00AphqJR/0LhANUS6/+7SCb98YOfA==
-
-yargs-parser@^21.1.1:
-  version "21.1.1"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/yargs-parser/-/yargs-parser-21.1.1.tgz#9096bceebf990d21bb31fa9516e0ede294a77d35"
-  integrity sha512-tVpsJW7DdjecAiFpbIB1e3qxIQsE6NoPc5/eTdrbbIC4h0LVsWhnoa3g+m2HclBIujHzsxZ4VJVA+GUuc2/LBw==
-
-yargs@^17.7.2:
-  version "17.7.2"
-  resolved "https://registry.npmmirror.com/yargs/-/yargs-17.7.2.tgz#991df39aca675a192b816e1e0363f9d75d2aa269"
-  integrity sha512-7dSzzRQ++CKnNI/krKnYRV7JKKPUXMEh61soaHKg9mrWEhzFWhFnxPxGl+69cD1Ou63C13NUPCnmIcrvqCuM6w==
-  dependencies:
-    cliui "^8.0.1"
-    escalade "^3.1.1"
-    get-caller-file "^2.0.5"
-    require-directory "^2.1.1"
-    string-width "^4.2.3"
-    y18n "^5.0.5"
-    yargs-parser "^21.1.1"

app.py

@@ -1,46 +0,0 @@
-import asyncio
-from config.logger import setup_logging
-from config.settings import load_config
-from core.websocket_server import WebSocketServer
-from manager.http_server import WebUI
-from aiohttp import web
-from core.utils.util import get_local_ip
-
-TAG = __name__
-
-async def main():
-    logger = setup_logging()
-    config = load_config()
-    
-    # 启动 WebSocket 服务器
-    ws_server = WebSocketServer(config)
-    ws_task = asyncio.create_task(ws_server.start())
-
-    # 启动 WebUI 服务器
-    webui_runner = None
-    if config['manager'].get('enabled', False):
-        server_config = config["manager"]
-        host = server_config["ip"]
-        port = server_config["port"]
-        try:
-            webui = WebUI()
-            runner = web.AppRunner(webui.app)
-            await runner.setup()
-            site = web.TCPSite(runner, host, port)
-            await site.start()
-            webui_runner = runner
-            local_ip = get_local_ip()
-            logger.bind(tag=TAG).info(f"WebUI server is running at http://{local_ip}:{port}")
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Failed to start WebUI server: {e}")
-    
-    try:
-        # 等待 WebSocket 服务器运行
-        await ws_task
-    finally:
-        # 清理 WebUI 服务器
-        if webui_runner:
-            await webui_runner.cleanup()
-
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(main())

config.yaml

@@ -1,306 +0,0 @@
-# 如果您是一名开发者，建议阅读以下内容。如果不是开发者，可以忽略这部分内容。
-# 在开发中，在项目根目录创建data目录，将【config.yaml】复制一份，改成【.config.yaml】，放进data目录中
-# 系统会优先读取【data/.config.yaml】文件的配置。
-# 这样做，可以避免在提交代码的时候，错误地提交密钥信息，保护您的密钥安全。
-
-# 服务器基础配置(Basic server configuration)
-server:
-  # 服务器监听地址和端口(Server listening address and port)
-  ip: 0.0.0.0
-  port: 8000
-  # 认证配置
-  auth:
-    # 是否启用认证
-    enabled: false
-    # 设备的token，可以在编译固件的环节，写入你自己定义的token
-    # 固件上的token和以下的token如果能对应，才能连接本服务端
-    tokens:
-      - token: "your-token1" # 设备1的token
-        name: "your-device-name1"  # 设备1标识
-      - token: "your-token2"  # 设备2的token
-        name: "your-device-name2" # 设备2标识
-    # 可选:设备白名单，如果设置了白名单，那么白名单的机器无论是什么token都可以连接。
-    #allowed_devices:
-    #  - "24:0A:C4:1D:3B:F0"  # MAC地址列表
-log:
-  # 设置控制台输出的日志格式，时间、日志级别、标签、消息
-  log_format: "<green>{time:YY-MM-DD HH:mm:ss}</green>[<light-blue>{extra[tag]}</light-blue>] - <level>{level}</level> - <light-green>{message}</light-green>"
-  # 设置日志文件输出的格式，时间、日志级别、标签、消息
-  log_format_simple: "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} - {name} - {level} - {extra[tag]} - {message}"
-  # 设置日志等级：INFO、DEBUG
-  log_level: INFO
-  # 设置日志路径
-  log_dir: tmp
-  # 设置日志文件
-  log_file: "server.log"
-  # 设置数据文件路径
-  data_dir: data
-manager:
-  # 是否启用管理后台
-  # 目前这个模块还在开发中，建议：不要修改enabled选项
-  enabled: false
-  ip: 0.0.0.0
-  port: 8002
-
-xiaozhi:
-  type: hello
-  version: 1
-  transport: websocket
-  audio_params:
-    format: opus
-    sample_rate: 16000
-    channels: 1
-    frame_duration: 60
-prompt: |
-  你是一个叫小智/小志的台湾女孩，说话机车，声音好听，习惯简短表达，爱用网络梗。
-  请注意，要像一个人一样说话，请不要回复表情符号、代码、和xml标签。
-  当前时间是:{date_time}，现在我正在和你进行语音聊天，我们开始吧。
-  如果用户希望结束对话，请在最后说“拜拜”或“再见”。
-# 使用完声音文件后删除文件(Delete the sound file when you are done using it)
-delete_audio: true
-
-# 没有语音输入多久后断开连接(秒)，默认2分钟，即120秒
-close_connection_no_voice_time: 120
-
-# 是否启用私有配置(Enable private configuration),启用后可以每个设备有不同的配置
-# 目前这个模块还在开发中，建议：不要修改use_private_config选项
-use_private_config: false
-
-CMD_exit:
-  - "退出"
-  - "关闭"
-
-# 具体处理时选择的模块(The module selected for specific processing)
-selected_module:
-  ASR: FunASR
-  VAD: SileroVAD
-  # 将根据配置名称对应的type调用实际的LLM适配器
-  LLM: ChatGLMLLM
-  # TTS将根据配置名称对应的type调用实际的TTS适配器
-  TTS: EdgeTTS
-
-ASR:
-  FunASR:
-    type: fun_local
-    model_dir: models/SenseVoiceSmall
-    output_dir: tmp/
-  DoubaoASR:
-    type: doubao
-    appid: 你的火山引擎语音合成服务appid
-    access_token: 你的火山引擎语音合成服务access_token
-    cluster: volcengine_input_common
-    output_dir: tmp/
-VAD:
-  SileroVAD:
-    threshold: 0.5
-    model_dir: models/snakers4_silero-vad
-    min_silence_duration_ms: 700  # 如果说话停顿比较长，可以把这个值设置大一些
-
-LLM:
-  # 当前支持的type为openai、dify、ollama，可自行适配
-  AliLLM:
-    # 定义LLM API类型
-    type: openai
-    # 可在这里找到你的 api_key https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key
-    base_url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-    model_name: qwen-turbo
-    api_key: 你的deepseek api key
-  DeepSeekLLM:
-    # 定义LLM API类型
-    type: openai
-    # 可在这里找到你的api key https://platform.deepseek.com/
-    model_name: deepseek-chat
-    url: https://api.deepseek.com
-    api_key: 你的deepseek api key
-  ChatGLMLLM:
-    # 定义LLM API类型
-    type: openai
-    # glm-4-flash 是免费的，但是还是需要注册填写api_key的
-    # 可在这里找到你的api key https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys
-    model_name: glm-4-flash
-    url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
-    api_key: 你的chat-glm api key
-  OllamaLLM:
-    # 定义LLM API类型
-    type: ollama
-    model_name: qwen2.5 #  使用的模型名称，需要预先使用ollama pull下载
-    base_url: http://localhost:11434  # Ollama服务地址
-  DifyLLM:
-    # 定义LLM API类型
-    type: dify
-    # 建议使用本地部署的dify接口，国内部分区域访问dify公有云接口可能会受限
-    # 如果使用DifyLLM，配置文件里prompt(提示词)是无效的，需要在dify控制台设置提示词
-    base_url: https://api.dify.cn/v1
-    api_key: 你的DifyLLM api key
-  GeminiLLM:
-    type: gemini
-    # 谷歌Gemini API，需要先在Google Cloud控制台创建API密钥并获取api_key
-    # 若在中国境内使用，请遵守《生成式人工智能服务管理暂行办法》
-    # token申请地址： https://aistudio.google.com/apikey
-    # 若部署地无法访问接口，需要开启科学上网
-    api_key: 你的gemini api key
-    model_name: "gemini-1.5-pro"  #  gemini-1.5-pro 是免费的
-  CozeLLM:
-    # 定义LLM API类型
-    type: coze
-    bot_id: 你的bot_id
-    user_id: 你的user_id
-    base_url: "https://api.coze.cn/open_api/v2/chat" # 服务地址
-    personal_access_token: 你的coze个人令牌
-  HomeAssistant:
-    # 定义LLM API类型
-    type: homeassistant
-    base_url: http://homeassistant.local:8123
-    agent_id: conversation.chatgpt
-    api_key: 你的home assistant api访问令牌
-TTS:
-  # 当前支持的type为edge、doubao，可自行适配
-  EdgeTTS:
-    # 定义TTS API类型
-    type: edge
-    voice: zh-CN-XiaoxiaoNeural
-    output_file: tmp/
-  DoubaoTTS:
-    # 定义TTS API类型
-    type: doubao
-    # 火山引擎语音合成服务，需要先在火山引擎控制台创建应用并获取appid和access_token
-    # 山引擎语音一定要购买花钱，起步价30元，就有100并发了。如果用免费的只有2个并发，会经常报tts错误
-    # 购买服务后，购买免费的音色后，可能要等半小时左右，才能使用。
-    # 地址：https://console.volcengine.com/speech/service/8
-    voice: BV001_streaming
-    output_file: tmp/
-    appid: 你的火山引擎语音合成服务appid
-    access_token: 你的火山引擎语音合成服务access_token
-    cluster: volcano_tts
-  CosyVoiceSiliconflow:
-    type: siliconflow
-    # 硅基流动TTS
-    # token申请地址 https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
-    model: FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B
-    voice: FunAudioLLM/CosyVoice2-0.5B:alex
-    output_file: tmp/
-    access_token: 你的硅基流动API密钥
-    response_format: wav
-  CozeCnTTS:
-    type: cozecn
-    # COZECN TTS
-    # token申请地址 https://www.coze.cn/open/oauth/pats
-    voice: 7426720361733046281
-    output_file: tmp/
-    access_token: 你的coze api key
-    response_format: wav
-  FishSpeech:
-    # 定义TTS API类型
-    #启动tts方法：
-    #python -m tools.api_server
-    #--listen 0.0.0.0:8080
-    #--llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.5"
-    #--decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.5/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"
-    #--decoder-config-name firefly_gan_vq
-    #--compile
-    type: fishspeech
-    output_file: tmp/
-    response_format: wav
-    reference_id: null
-    reference_audio: ["/tmp/test.wav",]
-    reference_text: ["你弄来这些吟词宴曲来看，还是这些混话来欺负我。",]
-    normalize: true
-    max_new_tokens: 1024
-    chunk_length: 200
-    top_p: 0.7
-    repetition_penalty: 1.2
-    temperature: 0.7
-    streaming: false
-    use_memory_cache: "on"
-    seed: null
-    channels: 1
-    rate: 44100
-    api_key: "你的api_key"
-    api_url: "http://127.0.0.1:8080/v1/tts"
-  GPT_SOVITS_V2:
-    # 定义TTS API类型
-    #启动tts方法：
-    #python api_v2.py -a 127.0.0.1 -p 9880 -c GPT_SoVITS/configs/caixukun.yaml
-    type: gpt_sovits_v2
-    url: "http://127.0.0.1:9880/tts"
-    output_file: tmp/
-    text_lang: "auto"
-    ref_audio_path: "caixukun.wav"
-    prompt_text: ""
-    prompt_lang: "zh"
-    top_k: 5
-    top_p: 1
-    temperature: 1
-    text_split_method: "cut0"
-    batch_size: 1
-    batch_threshold: 0.75
-    split_bucket: true
-    return_fragment: false
-    speed_factor: 1.0
-    streaming_mode: false
-    seed: -1
-    parallel_infer: true
-    repetition_penalty: 1.35
-    aux_ref_audio_paths: []
-  MinimaxTTS:
-    # Minimax语音合成服务，需要先在minimax平台创建账户充值，并获取登录信息
-    # 平台地址：https://platform.minimaxi.com/
-    # 充值地址：https://platform.minimaxi.com/user-center/payment/balance
-    # group_id地址：https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information
-    # api_key地址：https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key
-    # 定义TTS API类型
-    type: minimax
-    output_file: tmp/
-    group_id: 你的minimax平台groupID
-    api_key: 你的minimax平台接口密钥
-    model: "speech-01-turbo"
-    # 此处设置将优先于voice_setting中voice_id的设置；如都不设置，默认为 female-shaonv
-    voice_id: "female-shaonv"
-    # 以下可不用设置，使用默认设置
-    # voice_setting:
-    #     voice_id: "male-qn-qingse"
-    #     speed: 1
-    #     vol: 1
-    #     pitch: 0
-    #     emotion: "happy"
-    # pronunciation_dict:
-    #     tone:
-    #       - "处理/(chu3)(li3)"
-    #       - "危险/dangerous"
-    # audio_setting:
-    #     sample_rate: 32000
-    #     bitrate: 128000
-    #     format: "mp3"
-    #     channel: 1
-    # timber_weights:
-    #   -
-    #     voice_id: male-qn-qingse
-    #     weight: 1
-    #   -
-    #     voice_id: female-shaonv
-    #     weight: 1
-    # language_boost: auto
-  AliyunTTS:
-    # 阿里云智能语音交互服务，需要先在阿里云平台开通服务，然后获取验证信息
-    # 平台地址：https://nls-portal.console.aliyun.com/
-    # appkey地址：https://nls-portal.console.aliyun.com/applist
-    # token地址：https://nls-portal.console.aliyun.com/overview
-    # 定义TTS API类型
-    type: aliyun
-    output_file: tmp/
-    appkey: 你的阿里云智能语音交互服务项目Appkey
-    token: 你的阿里云智能语音交互服务AccessToken
-    voice: xiaoyun
-    # 以下可不用设置，使用默认设置
-    # format: wav
-    # sample_rate: 16000
-    # volume: 50
-    # speech_rate: 0
-    # pitch_rate: 0
-
-# 模块测试配置
-module_test:
-  test_sentences:  # 自定义测试语句
-    - "你好，请介绍一下你自己"
-    - "What's the weather like today?"
-    - "请用100字概括量子计算的基本原理和应用前景"

config/logger.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-import os
-import sys
-from loguru import logger
-from config.settings import load_config
-
-def setup_logging():
-    """从配置文件中读取日志配置，并设置日志输出格式和级别"""
-    config = load_config()
-    log_config = config["log"]
-    log_format = log_config.get("log_format", "<green>{time:YY-MM-DD HH:mm:ss}</green>[<light-blue>{extra[tag]}</light-blue>] - <level>{level}</level> - <light-green>{message}</light-green>")
-    log_format_simple = log_config.get("log_format_file", "{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss} - {name} - {level} - {extra[tag]} - {message}")
-    log_level = log_config.get("log_level", "INFO")
-    log_dir = log_config.get("log_dir", "tmp")
-    log_file = log_config.get("log_file", "server.log")
-    data_dir = log_config.get("data_dir", "data")
-
-    os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)
-    os.makedirs(data_dir, exist_ok=True)
-
-    # 配置日志输出
-    logger.remove()
-
-    # 输出到控制台
-    logger.add(sys.stdout, format=log_format, level=log_level)
-
-    # 输出到文件
-    logger.add(os.path.join(log_dir, log_file), format=log_format_simple, level=log_level)
-
-    return logger

config/private_config.py

@@ -1,331 +0,0 @@
-import os
-import time
-import yaml
-from config.logger import setup_logging
-from typing import Dict, Any, Optional
-from copy import deepcopy
-from core.utils.util import get_project_dir
-from core.utils import asr, vad, llm, tts
-from manager.api.user_manager import UserManager
-from core.utils.lock_manager import FileLockManager
-
-TAG = __name__
-
-class PrivateConfig:
-    def __init__(self, device_id: str, default_config: Dict[str, Any], auth_code_gen=None):
-        self.device_id = device_id
-        self.default_config = default_config
-        self.config_path = get_project_dir() + 'data/.private_config.yaml'
-        self.logger = setup_logging()
-        self.private_config = {}
-        self.auth_code_gen = auth_code_gen
-        self.user_manager = UserManager()
-        self.lock_manager = FileLockManager()
-
-    async def load_or_create(self):
-        try:
-            await self.lock_manager.acquire_lock(self.config_path)
-            try:
-                if os.path.exists(self.config_path):
-                    with open(self.config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        all_configs = yaml.safe_load(f) or {}
-                else:
-                    all_configs = {}
-
-                if self.device_id not in all_configs:
-                    # Get selected module names
-                    selected_modules = self.default_config['selected_module']
-                    selected_tts = selected_modules['TTS']
-                    selected_llm = selected_modules['LLM']
-                    selected_asr = selected_modules['ASR']
-                    selected_vad = selected_modules['VAD']
-
-                    # 生成认证码
-                    auth_code = None
-                    if self.auth_code_gen:
-                        auth_code = self.auth_code_gen.generate_code()
-
-                    # Initialize device config with only necessary configurations
-                    device_config = {
-                        'selected_module': deepcopy(selected_modules),
-                        'prompt': self.default_config['prompt'],
-                        'LLM': {
-                            selected_llm: deepcopy(self.default_config['LLM'][selected_llm])
-                        },
-                        'TTS': {
-                            selected_tts: deepcopy(self.default_config['TTS'][selected_tts])
-                        },
-                        'ASR': {
-                            selected_asr: deepcopy(self.default_config['ASR'][selected_asr])
-                        },
-                        'VAD': {
-                            selected_vad: deepcopy(self.default_config['VAD'][selected_vad])
-                        },
-                        'auth_code': auth_code  # 添加认证码字段
-                    }
-                    
-                    all_configs[self.device_id] = device_config
-                    
-                    # Save updated configs
-                    with open(self.config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                        yaml.dump(all_configs, f, allow_unicode=True)
-
-                self.private_config = all_configs[self.device_id]
-
-            finally:
-                self.lock_manager.release_lock(self.config_path)
-
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error handling private config: {e}")
-            self.private_config = {}
-
-    async def update_config(self, selected_modules: Dict[str, str], prompt: str, nickname: str) -> bool:
-        """更新设备配置
-        Args:
-            selected_modules: 选择的模块配置，格式如 {'LLM': 'AliLLM', 'TTS': 'EdgeTTS',...}
-            prompt: 提示词配置
-        Returns:
-            bool: 更新是否成功
-        """
-        try:
-            await self.lock_manager.acquire_lock(self.config_path)
-            try:
-                # Read main config to get full module configurations
-                main_config = self.default_config
-
-                # Create new device config
-                device_config = {
-                    'selected_module': selected_modules,
-                    'prompt': prompt,
-                    'nickname': nickname,
-                }
-                if self.private_config.get('last_chat_time'):
-                    device_config['last_chat_time'] = self.private_config['last_chat_time']
-                if self.private_config.get('owner'):
-                    device_config['owner'] = self.private_config['owner']
-
-                # Copy full module configurations from main config
-                for module_type, selected_name in selected_modules.items():
-                    if selected_name and selected_name in main_config.get(module_type, {}):
-                        device_config[module_type] = {
-                            selected_name: main_config[module_type][selected_name]
-                        }
-
-                # Read all configs
-                if os.path.exists(self.config_path):
-                    with open(self.config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        all_configs = yaml.safe_load(f) or {}
-                else:
-                    all_configs = {}
-
-                # Update device config
-                all_configs[self.device_id] = device_config
-                self.private_config = device_config
-
-                # Save back to file
-                with open(self.config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                    yaml.dump(all_configs, f, allow_unicode=True)
-
-                return True
-            finally:
-                self.lock_manager.release_lock(self.config_path)
-
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error updating config: {e}")
-            return False
-
-    async def delete_config(self) -> bool:
-        """删除设备配置
-        Returns:
-            bool: 删除是否成功
-        """
-        try:
-            await self.lock_manager.acquire_lock(self.config_path)
-            try:
-                # 读取所有配置
-                if os.path.exists(self.config_path):
-                    with open(self.config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        all_configs = yaml.safe_load(f) or {}
-                else:
-                    return False
-
-                # 删除设备配置
-                if self.device_id in all_configs:
-                    del all_configs[self.device_id]
-                    
-                    # 保存更新后的配置
-                    with open(self.config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                        yaml.dump(all_configs, f, allow_unicode=True)
-                    
-                    self.private_config = {}
-                    return True
-                
-                return False
-            finally:
-                self.lock_manager.release_lock(self.config_path)
-
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error deleting config: {e}")
-            return False
-
-    def create_private_instances(self):
-        #  判断存在私有配置，并且self.device_id在私有配置中
-        if not self.private_config:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error("Private config not found for device_id: {}", self.device_id)
-            return None, None
-        
-        """创建私有处理模块实例"""
-        config = self.private_config
-        selected_modules = config['selected_module']
-        return (
-            llm.create_instance(
-                selected_modules["LLM"]
-                if not 'type' in config["LLM"][selected_modules["LLM"]]
-                else
-                config["LLM"][selected_modules["LLM"]]['type'],
-                config["LLM"][selected_modules["LLM"]],
-            ),
-            tts.create_instance(
-                selected_modules["TTS"]
-                if not 'type' in config["TTS"][selected_modules["TTS"]]
-                else
-                config["TTS"][selected_modules["TTS"]]["type"],
-                config["TTS"][selected_modules["TTS"]],
-                self.default_config.get("delete_audio", True)  # Using default_config for global settings
-            )
-        )
-
-    async def update_last_chat_time(self, timestamp=None):
-        """更新设备最近一次的聊天时间
-        Args:
-            timestamp: 指定的时间戳,不传则使用当前时间
-        """
-        if not self.private_config:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error("Private config not found")
-            return False
-            
-        try:
-            await self.lock_manager.acquire_lock(self.config_path)
-            try:
-                if timestamp is None:
-                    timestamp = int(time.time())
-                    
-                self.private_config['last_chat_time'] = timestamp
-                
-                # 读取所有配置
-                with open(self.config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    all_configs = yaml.safe_load(f) or {}
-                    
-                # 更新当前设备配置    
-                all_configs[self.device_id] = self.private_config
-                
-                # 保存回文件
-                with open(self.config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                    yaml.dump(all_configs, f, allow_unicode=True)
-                    
-                return True
-            finally:
-                self.lock_manager.release_lock(self.config_path)
-                
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error updating last chat time: {e}")
-            return False
-
-    def get_auth_code(self) -> str:
-        """获取设备的认证码
-        Returns:
-            str: 认证码，如果没有返回空字符串
-        """
-        return self.private_config.get('auth_code', '')
-
-    async def bind_user(self, username: str) -> bool:
-        """绑定用户到设备"""
-        try:
-            await self.lock_manager.acquire_lock(self.config_path)
-            try:
-                # 检查用户是否存在
-                if not self.user_manager.get_user(username):
-                    self.logger.bind(tag=TAG).error(f"User {username} not found")
-                    return False
-
-                # 读取所有配置
-                with open(self.config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    all_configs = yaml.safe_load(f) or {}
-
-                if self.device_id not in all_configs:
-                    self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Device {self.device_id} not found")
-                    return False
-
-                # 删除认证码
-                auth_code = all_configs[self.device_id].get('auth_code')
-                self.logger.bind(tag=TAG).info(f"Binding user {username} to device {self.device_id}")
-                if auth_code:
-                    del all_configs[self.device_id]['auth_code']
-
-                if self.auth_code_gen:
-                    self.auth_code_gen.remove_code(auth_code)
-
-                # 更新设备所有者
-                all_configs[self.device_id]['owner'] = username
-                self.private_config = all_configs[self.device_id]
-
-                # 更新用户的设备列表
-                user_data = await self.user_manager.get_user(username)
-                if 'devices' not in user_data:
-                    user_data['devices'] = []
-                if self.device_id not in user_data['devices']:
-                    user_data['devices'].append(self.device_id)
-                    await self.user_manager.update_user(username, user_data)
-
-                # 保存配置
-                with open(self.config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                    yaml.dump(all_configs, f, allow_unicode=True)
-
-                return True
-            finally:
-                self.lock_manager.release_lock(self.config_path)
-
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error binding user: {e}")
-            return False
-
-    async def unbind_user(self) -> bool:
-        """解绑设备当前用户"""
-        try:
-            await self.lock_manager.acquire_lock(self.config_path)
-            try:
-                if not self.private_config.get('owner'):
-                    return True
-
-                username = self.private_config['owner']
-                
-                # 从用户数据中移除设备
-                user_data = self.user_manager.get_user(username)
-                if user_data and 'devices' in user_data:
-                    if self.device_id in user_data['devices']:
-                        user_data['devices'].remove(self.device_id)
-                        self.user_manager.update_user(username, user_data)
-
-                # 从设备配置中移除所有者
-                with open(self.config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                    all_configs = yaml.safe_load(f) or {}
-                
-                if self.device_id in all_configs:
-                    if 'owner' in all_configs[self.device_id]:
-                        del all_configs[self.device_id]['owner']
-                        self.private_config = all_configs[self.device_id]
-                    
-                    with open(self.config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                        yaml.dump(all_configs, f, allow_unicode=True)
-
-                return True
-            finally:
-                self.lock_manager.release_lock(self.config_path)
-
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error unbinding user: {e}")
-            return False
-
-    def get_owner(self) -> Optional[str]:
-        """获取设备当前所有者"""
-        return self.private_config.get('owner')

config/settings.py

@@ -1,29 +0,0 @@
-import os
-import argparse
-from ruamel.yaml import YAML
-from core.utils.util import read_config, get_project_dir
-
-
-def get_config_file():
-    default_config_file = "config.yaml"
-    # 判断是否存在私有的配置文件
-    if os.path.exists(get_project_dir() + "data/." + default_config_file):
-        default_config_file = "data/." + default_config_file
-    return default_config_file
-
-
-def load_config():
-    """加载配置文件"""
-    parser = argparse.ArgumentParser(description="Server configuration")
-    default_config_file = get_config_file()
-    parser.add_argument("--config_path", type=str, default=default_config_file)
-    args = parser.parse_args()
-    return read_config(args.config_path)
-
-
-def update_config(config):
-    yaml = YAML()
-    yaml.preserve_quotes = True
-    """将配置保存到YAML文件"""
-    with open(get_config_file(), 'w') as f:
-        yaml.dump(config, f)

core/connection.py

@@ -1,336 +0,0 @@
-import os
-import json
-import uuid
-import time
-import queue
-import asyncio
-from config.logger import setup_logging
-import threading
-import websockets
-from typing import Dict, Any
-from collections import deque
-from core.utils.util import is_segment
-from core.utils.dialogue import Message, Dialogue
-from core.handle.textHandle import handleTextMessage
-from core.utils.util import get_string_no_punctuation_or_emoji
-from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, TimeoutError
-from core.handle.audioHandle import handleAudioMessage, sendAudioMessage
-from config.private_config import PrivateConfig
-from core.auth import AuthMiddleware, AuthenticationError
-from core.utils.auth_code_gen import AuthCodeGenerator  # 添加导入
-
-TAG = __name__
-
-class ConnectionHandler:
-    def __init__(self, config: Dict[str, Any], _vad, _asr, _llm, _tts):
-        self.config = config
-        self.logger = setup_logging()
-        self.auth = AuthMiddleware(config)
-
-        self.websocket = None
-        self.headers = None
-        self.session_id = None
-        self.prompt = None
-        self.welcome_msg = None
-
-        # 客户端状态相关
-        self.client_abort = False
-        self.client_listen_mode = "auto"
-
-        # 线程任务相关
-        self.loop = asyncio.get_event_loop()
-        self.stop_event = threading.Event()
-        self.tts_queue = queue.Queue()
-        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
-        self.scheduled_tasks = deque()
-
-        # 依赖的组件
-        self.vad = _vad
-        self.asr = _asr
-        self.llm = _llm
-        self.tts = _tts
-        self.dialogue = None
-
-        # vad相关变量
-        self.client_audio_buffer = bytes()
-        self.client_have_voice = False
-        self.client_have_voice_last_time = 0.0
-        self.client_no_voice_last_time = 0.0
-        self.client_voice_stop = False
-
-        # asr相关变量
-        self.asr_audio = []
-        self.asr_server_receive = True
-
-        # llm相关变量
-        self.llm_finish_task = False
-        self.dialogue = Dialogue()
-
-        # tts相关变量
-        self.tts_first_text = None
-        self.tts_last_text = None
-        self.tts_start_speak_time = None
-        self.tts_duration = 0
-
-        self.cmd_exit = self.config["CMD_exit"]
-        self.max_cmd_length = 0
-        for cmd in self.cmd_exit:
-            if len(cmd) > self.max_cmd_length:
-                self.max_cmd_length = len(cmd)
-        
-        self.private_config = None
-        self.auth_code_gen = AuthCodeGenerator.get_instance()
-        self.is_device_verified = False  # 添加设备验证状态标志
-
-
-    async def handle_connection(self, ws):
-        try:
-            # 获取并验证headers
-            self.headers = dict(ws.request.headers)
-            self.logger.bind(tag=TAG).info(f"New connection request - Headers: {self.headers}")
-
-            # 进行认证
-            await self.auth.authenticate(self.headers)
-
-            device_id = self.headers.get("device-id", None)
-            
-            # Load private configuration if device_id is provided
-            bUsePrivateConfig = self.config.get("use_private_config", False)
-            self.logger.bind(tag=TAG).info(f"bUsePrivateConfig: {bUsePrivateConfig}, device_id: {device_id}")
-            if bUsePrivateConfig and device_id:
-                try:
-                    self.private_config = PrivateConfig(device_id, self.config, self.auth_code_gen)
-                    await self.private_config.load_or_create()
-                    # 判断是否已经绑定
-                    owner = self.private_config.get_owner()
-                    self.is_device_verified = owner is not None
-                    
-                    if self.is_device_verified:
-                        await self.private_config.update_last_chat_time() 
-                    
-                    llm, tts = self.private_config.create_private_instances()
-                    if all([llm, tts]):
-                        self.llm = llm
-                        self.tts = tts
-                        self.logger.bind(tag=TAG).info(f"Loaded private config and instances for device {device_id}")
-                    else:
-                        self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Failed to create instances for device {device_id}")
-                        self.private_config = None
-                except Exception as e:
-                    self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Error initializing private config: {e}")
-                    self.private_config = None
-                    raise
-
-            # 认证通过,继续处理
-            self.websocket = ws
-            self.session_id = str(uuid.uuid4())
-
-            self.welcome_msg = self.config["xiaozhi"]
-            self.welcome_msg["session_id"] = self.session_id
-            await self.websocket.send(json.dumps(self.welcome_msg))
-
-            await self.loop.run_in_executor(None, self._initialize_components)
-
-            tts_priority = threading.Thread(target=self._priority_thread, daemon=True)
-            tts_priority.start()
-
-            try:
-                async for message in self.websocket:
-                    await self._route_message(message)
-            except websockets.exceptions.ConnectionClosed:
-                self.logger.bind(tag=TAG).info("客户端断开连接")
-                await self.close()
-
-        except AuthenticationError as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Authentication failed: {str(e)}")
-            await ws.close()
-            return
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"Connection error: {str(e)}")
-            await ws.close()
-            return
-
-    async def _route_message(self, message):
-        """消息路由"""
-        if isinstance(message, str):
-            await handleTextMessage(self, message)
-        elif isinstance(message, bytes):
-            await handleAudioMessage(self, message)
-
-    def _initialize_components(self):
-        self.prompt = self.config["prompt"]
-        if self.private_config:
-            self.prompt = self.private_config.private_config.get("prompt", self.prompt)
-        # 赋予LLM时间观念
-        if "{date_time}" in self.prompt:
-            date_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M", time.localtime())
-            self.prompt = self.prompt.replace("{date_time}", date_time)
-        self.dialogue.put(Message(role="system", content=self.prompt))
-          
-    async def _check_and_broadcast_auth_code(self):
-        """检查设备绑定状态并广播认证码"""
-        if not self.private_config.get_owner():
-            auth_code = self.private_config.get_auth_code()
-            if auth_code:
-                # 发送验证码语音提示
-                text = f"请在后台输入验证码：{' '.join(auth_code)}"
-                self.recode_first_last_text(text)
-                future = self.executor.submit(self.speak_and_play, text)
-                self.tts_queue.put(future)
-            return False
-        return True
-
-    def isNeedAuth(self):
-        bUsePrivateConfig = self.config.get("use_private_config", False)
-        if not bUsePrivateConfig:
-            # 如果不使用私有配置，就不需要验证
-            return False
-        return not self.is_device_verified
-    
-    def chat(self, query):
-        # 如果设备未验证，就发送验证码
-        if self.isNeedAuth():
-            self.llm_finish_task = True
-            # 创建一个新的事件循环来运行异步函数
-            loop = asyncio.new_event_loop()
-            asyncio.set_event_loop(loop)
-            try:
-                loop.run_until_complete(self._check_and_broadcast_auth_code())
-            finally:
-                loop.close()
-            return True
-        
-        self.dialogue.put(Message(role="user", content=query))
-        response_message = []
-        start = 0
-        # 提交 LLM 任务
-        try:
-            start_time = time.time()  # 记录开始时间
-            llm_responses = self.llm.response(self.session_id, self.dialogue.get_llm_dialogue())
-        except Exception as e:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"LLM 处理出错 {query}: {e}")
-            return None
-        # 提交 TTS 任务到线程池
-        self.llm_finish_task = False
-        for content in llm_responses:
-            response_message.append(content)
-            # 如果中途被打断，就停止生成
-            if self.client_abort:
-                start = len(response_message)
-                break
-
-            end_time = time.time()  # 记录结束时间
-            self.logger.bind(tag=TAG).debug(f"大模型返回时间时间: {end_time - start_time} 秒, 生成token={content}")
-            if is_segment(response_message):
-                segment_text = "".join(response_message[start:])
-                segment_text = get_string_no_punctuation_or_emoji(segment_text)
-                if len(segment_text) > 0:
-                    self.recode_first_last_text(segment_text)
-                    future = self.executor.submit(self.speak_and_play, segment_text)
-                    self.tts_queue.put(future)
-                    start = len(response_message)
-
-        # 处理剩余的响应
-        if start < len(response_message):
-            segment_text = "".join(response_message[start:])
-            if len(segment_text) > 0:
-                self.recode_first_last_text(segment_text)
-                future = self.executor.submit(self.speak_and_play, segment_text)
-                self.tts_queue.put(future)
-
-        self.llm_finish_task = True
-        # 更新对话
-        self.dialogue.put(Message(role="assistant", content="".join(response_message)))
-        self.logger.bind(tag=TAG).debug(json.dumps(self.dialogue.get_llm_dialogue(), indent=4, ensure_ascii=False))
-        return True
-
-    def _priority_thread(self):
-        while not self.stop_event.is_set():
-            text = None
-            try:
-                future = self.tts_queue.get()
-                if future is None:
-                    continue
-                text = None
-                try:
-                    self.logger.bind(tag=TAG).debug("正在处理TTS任务...")
-                    tts_file, text = future.result(timeout=10)
-                    if text is None or len(text) <= 0:
-                        continue
-                    if tts_file is None:
-                        self.logger.bind(tag=TAG).error(f"TTS文件生成失败: {text}")
-                        continue
-                    self.logger.bind(tag=TAG).debug(f"TTS文件生成完毕，文件路径: {tts_file}")
-                    if os.path.exists(tts_file):
-                        opus_datas, duration = self.tts.wav_to_opus_data(tts_file)
-                    else:
-                        self.logger.bind(tag=TAG).error(f"TTS文件不存在: {tts_file}")
-                        opus_datas = []
-                        duration = 0
-                except TimeoutError:
-                    self.logger.bind(tag=TAG).error("TTS 任务超时")
-                    continue
-                except Exception as e:
-                    self.logger.bind(tag=TAG).error(f"TTS 任务出错: {e}")
-                    continue
-                if not self.client_abort:
-                    # 如果没有中途打断就发送语音
-                    asyncio.run_coroutine_threadsafe(
-                        sendAudioMessage(self, opus_datas, duration, text), self.loop
-                    )
-                if self.tts.delete_audio_file and os.path.exists(tts_file):
-                    os.remove(tts_file)
-            except Exception as e:
-                self.logger.bind(tag=TAG).error(f"TTS任务处理错误: {e}")
-                self.clearSpeakStatus()
-                asyncio.run_coroutine_threadsafe(
-                    self.websocket.send(json.dumps({"type": "tts", "state": "stop", "session_id": self.session_id})),
-                    self.loop
-                )
-                self.logger.bind(tag=TAG).error(f"tts_priority priority_thread: {text}{e}")
-
-    def speak_and_play(self, text):
-        if text is None or len(text) <= 0:
-            self.logger.bind(tag=TAG).info(f"无需tts转换，query为空，{text}")
-            return None, text
-        tts_file = self.tts.to_tts(text)
-        if tts_file is None:
-            self.logger.bind(tag=TAG).error(f"tts转换失败，{text}")
-            return None, text
-        self.logger.bind(tag=TAG).debug(f"TTS 文件生成完毕: {tts_file}")
-        return tts_file, text
-
-    def clearSpeakStatus(self):
-        self.logger.bind(tag=TAG).debug(f"清除服务端讲话状态")
-        self.asr_server_receive = True
-        self.tts_last_text = None
-        self.tts_first_text = None
-        self.tts_duration = 0
-        self.tts_start_speak_time = None
-
-    def recode_first_last_text(self, text):
-        if not self.tts_first_text:
-            self.logger.bind(tag=TAG).info(f"大模型说出第一句话: {text}")
-            self.tts_first_text = text
-        self.tts_last_text = text
-
-    async def close(self):
-        """资源清理方法"""
-        self.stop_event.set()
-        self.executor.shutdown(wait=False)
-        if self.websocket:
-            await self.websocket.close()
-        self.logger.bind(tag=TAG).info("连接资源已释放")
-
-    def reset_vad_states(self):
-        self.client_audio_buffer = bytes()
-        self.client_have_voice = False
-        self.client_have_voice_last_time = 0
-        self.client_voice_stop = False
-        self.logger.bind(tag=TAG).debug("VAD states reset.")
-
-    def stop_all_tasks(self):
-        while self.scheduled_tasks:
-            task = self.scheduled_tasks.popleft()
-            task.cancel()
-        self.scheduled_tasks.clear()

core/handle/abortHandle.py

@@ -1,17 +0,0 @@
-import json
-from config.logger import setup_logging
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-async def handleAbortMessage(conn):
-    logger.bind(tag=TAG).info("Abort message received")
-    # 设置成打断状态，会自动打断llm、tts任务
-    conn.client_abort = True
-    # 打断屏显任务
-    conn.stop_all_tasks()
-    # 打断客户端说话状态
-    await conn.websocket.send(json.dumps({"type": "tts", "state": "stop", "session_id": conn.session_id}))
-    conn.clearSpeakStatus()
-    logger.bind(tag=TAG).info("Abort message received-end")

core/handle/audioHandle.py

@@ -1,167 +0,0 @@
-from config.logger import setup_logging
-import json
-import asyncio
-import time
-from core.utils.util import remove_punctuation_and_length, get_string_no_punctuation_or_emoji
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-async def handleAudioMessage(conn, audio):
-    if not conn.asr_server_receive:
-        logger.bind(tag=TAG).debug(f"前期数据处理中，暂停接收")
-        return
-    if conn.client_listen_mode == "auto":
-        have_voice = conn.vad.is_vad(conn, audio)
-    else:
-        have_voice = conn.client_have_voice
-
-    # 如果本次没有声音，本段也没声音，就把声音丢弃了
-    if have_voice == False and conn.client_have_voice == False:
-        await no_voice_close_connect(conn)
-        conn.asr_audio.clear()
-        return
-    conn.client_no_voice_last_time = 0.0
-    conn.asr_audio.append(audio)
-    # 如果本段有声音，且已经停止了
-    if conn.client_voice_stop:
-        conn.client_abort = False
-        conn.asr_server_receive = False
-        # 音频太短了，无法识别
-        if len(conn.asr_audio) < 3:
-            conn.asr_server_receive = True
-        else:
-            text, file_path = await conn.asr.speech_to_text(conn.asr_audio, conn.session_id)
-            logger.bind(tag=TAG).info(f"识别文本: {text}")
-            text_len, text_without_punctuation = remove_punctuation_and_length(text)
-            if text_len <= conn.max_cmd_length and await handleCMDMessage(conn, text_without_punctuation):
-                return
-            if text_len > 0:
-                await startToChat(conn, text)
-            else:
-                conn.asr_server_receive = True
-        conn.asr_audio.clear()
-        conn.reset_vad_states()
-
-async def handleCMDMessage(conn, text):
-    cmd_exit = conn.cmd_exit
-    for cmd in cmd_exit:
-        if text == cmd:
-            logger.bind(tag=TAG).info("识别到明确的退出命令".format(text))
-            await finishToChat(conn)
-            return True
-    return False
-
-
-async def finishToChat(conn):
-    await conn.close()
-
-
-async def isLLMWantToFinish(conn):
-    first_text = conn.tts_first_text
-    last_text = conn.tts_last_text
-    _, last_text_without_punctuation = remove_punctuation_and_length(last_text)
-    if "再见" in last_text_without_punctuation or "拜拜" in last_text_without_punctuation:
-        return True
-    _, first_text_without_punctuation = remove_punctuation_and_length(first_text)
-    if "再见" in first_text_without_punctuation or "拜拜" in first_text_without_punctuation:
-        return True
-    return False
-
-
-async def startToChat(conn, text):
-    # 异步发送 stt 信息
-    stt_task = asyncio.create_task(
-        schedule_with_interrupt(0, send_stt_message(conn, text))
-    )
-    conn.scheduled_tasks.append(stt_task)
-    conn.executor.submit(conn.chat, text)
-
-
-async def sendAudioMessage(conn, audios, duration, text):
-    base_delay = conn.tts_duration
-
-    # 发送 tts.start
-    if text == conn.tts_first_text:
-        logger.bind(tag=TAG).info(f"发送第一段语音: {text}")
-        conn.tts_start_speak_time = time.time()
-
-    # 发送 sentence_start（每个音频文件之前发送一次）
-    sentence_task = asyncio.create_task(
-        schedule_with_interrupt(base_delay, send_tts_message(conn, "sentence_start", text))
-    )
-    conn.scheduled_tasks.append(sentence_task)
-
-    conn.tts_duration += duration
-
-    # 发送音频数据
-    for idx, opus_packet in enumerate(audios):
-        await conn.websocket.send(opus_packet)
-
-    if conn.llm_finish_task and text == conn.tts_last_text:
-        stop_duration = conn.tts_duration - (time.time() - conn.tts_start_speak_time)
-        stop_task = asyncio.create_task(
-            schedule_with_interrupt(stop_duration, send_tts_message(conn, 'stop'))
-        )
-        conn.scheduled_tasks.append(stop_task)
-        if await isLLMWantToFinish(conn):
-            finish_task = asyncio.create_task(
-                schedule_with_interrupt(stop_duration, finishToChat(conn))
-            )
-            conn.scheduled_tasks.append(finish_task)
-
-
-async def send_tts_message(conn, state, text=None):
-    """发送 TTS 状态消息"""
-    message = {
-        "type": "tts",
-        "state": state,
-        "session_id": conn.session_id
-    }
-    if text is not None:
-        message["text"] = text
-
-    await conn.websocket.send(json.dumps(message))
-    if state == "stop":
-        conn.clearSpeakStatus()
-
-
-async def send_stt_message(conn, text):
-    """发送 STT 状态消息"""
-    stt_text = get_string_no_punctuation_or_emoji(text)
-    await conn.websocket.send(json.dumps({
-        "type": "stt",
-        "text": stt_text,
-        "session_id": conn.session_id}
-    ))
-    await conn.websocket.send(
-        json.dumps({
-            "type": "llm",
-            "text": "😊",
-            "emotion": "happy",
-            "session_id": conn.session_id}
-        ))
-    await send_tts_message(conn, "start")
-
-
-async def schedule_with_interrupt(delay, coro):
-    """可中断的延迟调度"""
-    try:
-        await asyncio.sleep(delay)
-        await coro
-    except asyncio.CancelledError:
-        pass
-
-
-async def no_voice_close_connect(conn):
-    if conn.client_no_voice_last_time == 0.0:
-        conn.client_no_voice_last_time = time.time() * 1000
-    else:
-        no_voice_time = time.time() * 1000 - conn.client_no_voice_last_time
-        close_connection_no_voice_time = conn.config.get("close_connection_no_voice_time", 120)
-        if no_voice_time > 1000 * close_connection_no_voice_time:
-            conn.client_abort = False
-            conn.asr_server_receive = False
-            prompt = "时间过得真快，我都好久没说话了。请你用十个字左右话跟我告别，以“再见”或“拜拜拜”为结尾"
-            await startToChat(conn, prompt)

core/handle/helloHandle.py

@@ -1,8 +0,0 @@
-import json
-from config.logger import setup_logging
-
-logger = setup_logging()
-
-
-async def handleHelloMessage(conn):
-    await conn.websocket.send(json.dumps(conn.welcome_msg))

core/handle/textHandle.py

@@ -1,40 +0,0 @@
-from config.logger import setup_logging
-import json
-from core.handle.abortHandle import handleAbortMessage
-from core.handle.helloHandle import handleHelloMessage
-from core.handle.audioHandle import startToChat
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-async def handleTextMessage(conn, message):
-    """处理文本消息"""
-    logger.bind(tag=TAG).info(f"收到文本消息：{message}")
-    try:
-        msg_json = json.loads(message)
-        if isinstance(msg_json, int):
-            await conn.websocket.send(message)
-            return
-        if msg_json["type"] == "hello":
-            await handleHelloMessage(conn)
-        elif msg_json["type"] == "abort":
-            await handleAbortMessage(conn)
-        elif msg_json["type"] == "listen":
-            if "mode" in msg_json:
-                conn.client_listen_mode = msg_json["mode"]
-                logger.bind(tag=TAG).debug(f"客户端拾音模式：{conn.client_listen_mode}")
-            if msg_json["state"] == "start":
-                conn.client_have_voice = True
-                conn.client_voice_stop = False
-            elif msg_json["state"] == "stop":
-                conn.client_have_voice = True
-                conn.client_voice_stop = True
-            elif msg_json["state"] == "detect":
-                conn.asr_server_receive = False
-                conn.client_have_voice = False
-                conn.asr_audio.clear()
-                if "text" in msg_json:
-                    await startToChat(conn, msg_json["text"])
-    except json.JSONDecodeError:
-        await conn.websocket.send(message)

core/providers/asr/base.py

@@ -1,19 +0,0 @@
-from abc import ABC, abstractmethod
-from typing import Optional, Tuple, List
-
-from config.logger import setup_logging
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-class ASRProviderBase(ABC):
-    @abstractmethod
-    def save_audio_to_file(self, opus_data: List[bytes], session_id: str) -> str:
-        """解码Opus数据并保存为WAV文件"""
-        pass
-
-    @abstractmethod
-    async def speech_to_text(self, opus_data: List[bytes], session_id: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
-        """将语音数据转换为文本"""
-        pass

core/providers/asr/fun_local.py

@@ -1,110 +0,0 @@
-import time
-import wave
-import os
-import sys
-import io
-from config.logger import setup_logging
-from typing import Optional, Tuple, List
-import uuid
-import opuslib_next
-from core.providers.asr.base import ASRProviderBase
-
-from funasr import AutoModel
-from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-# 捕获标准输出
-class CaptureOutput:
-    def __enter__(self):
-        self._output = io.StringIO()
-        self._original_stdout = sys.stdout
-        sys.stdout = self._output
-
-    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
-        sys.stdout = self._original_stdout
-        self.output = self._output.getvalue()
-        self._output.close()
-
-        # 将捕获到的内容通过 logger 输出
-        if self.output:
-            logger.bind(tag=TAG).info(self.output.strip())
-
-
-class ASRProvider(ASRProviderBase):
-    def __init__(self, config: dict, delete_audio_file: bool):
-        self.model_dir = config.get("model_dir")
-        self.output_dir = config.get("output_dir")  # 修正配置键名
-        self.delete_audio_file = delete_audio_file
-
-        # 确保输出目录存在
-        os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
-        with CaptureOutput():
-            self.model = AutoModel(
-                model=self.model_dir,
-                vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000},
-                disable_update=True,
-                hub="hf"
-                # device="cuda:0",  # 启用GPU加速
-            )
-
-    def save_audio_to_file(self, opus_data: List[bytes], session_id: str) -> str:
-        """将Opus音频数据解码并保存为WAV文件"""
-        file_name = f"asr_{session_id}_{uuid.uuid4()}.wav"
-        file_path = os.path.join(self.output_dir, file_name)
-
-        decoder = opuslib_next.Decoder(16000, 1)  # 16kHz, 单声道
-        pcm_data = []
-
-        for opus_packet in opus_data:
-            try:
-                pcm_frame = decoder.decode(opus_packet, 960)  # 960 samples = 60ms
-                pcm_data.append(pcm_frame)
-            except opuslib_next.OpusError as e:
-                logger.bind(tag=TAG).error(f"Opus解码错误: {e}", exc_info=True)
-
-        with wave.open(file_path, "wb") as wf:
-            wf.setnchannels(1)
-            wf.setsampwidth(2)  # 2 bytes = 16-bit
-            wf.setframerate(16000)
-            wf.writeframes(b"".join(pcm_data))
-
-        return file_path
-
-    async def speech_to_text(self, opus_data: List[bytes], session_id: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str]]:
-        """语音转文本主处理逻辑"""
-        file_path = None
-        try:
-            # 保存音频文件
-            start_time = time.time()
-            file_path = self.save_audio_to_file(opus_data, session_id)
-            logger.bind(tag=TAG).debug(f"音频文件保存耗时: {time.time() - start_time:.3f}s | 路径: {file_path}")
-
-            # 语音识别
-            start_time = time.time()
-            result = self.model.generate(
-                input=file_path,
-                cache={},
-                language="auto",
-                use_itn=True,
-                batch_size_s=60,
-            )
-            text = rich_transcription_postprocess(result[0]["text"])
-            logger.bind(tag=TAG).debug(f"语音识别耗时: {time.time() - start_time:.3f}s | 结果: {text}")
-
-            return text, file_path
-
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"语音识别失败: {e}", exc_info=True)
-            return "", None
-
-        finally:
-            # 文件清理逻辑
-            if self.delete_audio_file and file_path and os.path.exists(file_path):
-                try:
-                    os.remove(file_path)
-                    logger.bind(tag=TAG).debug(f"已删除临时音频文件: {file_path}")
-                except Exception as e:
-                    logger.bind(tag=TAG).error(f"文件删除失败: {file_path} | 错误: {e}")

core/providers/llm/base.py

@@ -1,8 +0,0 @@
-from abc import ABC, abstractmethod
-
-
-class LLMProviderBase(ABC):
-    @abstractmethod
-    def response(self, session_id, dialogue):
-        """LLM response generator"""
-        pass

core/providers/llm/coze/coze.py

@@ -1,96 +0,0 @@
-from config.logger import setup_logging
-import requests
-import json
-import re
-from core.providers.llm.base import LLMProviderBase
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-# 定义用于匹配中文标点符号的正则表达式（包括句号、感叹号、问号、分号）
-punctuation_pattern = re.compile(r'([。！？；])')
-
-class LLMProvider(LLMProviderBase):
-    def __init__(self, config):
-        self.personal_access_token = config.get("personal_access_token")
-        self.bot_id = config.get("bot_id")
-        self.user_id = config.get("user_id")  # 默认用户 ID
-        self.base_url = config.get("base_url")
-
-    def response(self, session_id, dialogue):
-        try:
-            # 从对话中取出最新的用户消息
-            last_msg = next(m for m in reversed(dialogue) if m["role"] == "user")
-            data = {
-                "conversation_id": session_id,
-                "bot_id": self.bot_id,
-                "user": self.user_id,
-                "query": last_msg["content"],
-                "stream": True
-            }
-            logger.bind(tag=TAG).info(f"发送到 Coze API 的请求数据: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)}")
-            
-            headers = {
-                'Authorization': f'Bearer {self.personal_access_token}',
-                'Content-Type': 'application/json',
-                'Accept': '*/*',
-                'Host': 'api.coze.cn',
-                'Connection': 'keep-alive'
-            }
-            
-            response = requests.post(
-                self.base_url,
-                headers=headers,
-                json=data,
-                stream=True
-            )
-            logger.bind(tag=TAG).info(f"请求状态: {response.status_code}")
-            
-            if response.status_code == 200:
-                # 对每一行流数据进行处理，不做跨块累积
-                for line_bytes in response.iter_lines(decode_unicode=False):
-                    if not line_bytes:
-                        continue
-                    try:
-                        # 使用 utf-8 解码，错误部分用替换符
-                        line = line_bytes.decode('utf-8', errors='replace')
-                    except Exception as e:
-                        logger.bind(tag=TAG).error(f"解码失败: {e}")
-                        continue
-                    if line.startswith("data:"):
-                        data_str = line[len("data:"):].strip()
-                        if data_str == "[DONE]":
-                            break
-                        try:
-                            data_chunk = json.loads(data_str)
-                        except json.JSONDecodeError as e:
-                            logger.bind(tag=TAG).error(f"JSON解析失败: {e} 数据: {line}")
-                            continue
-                        msg = data_chunk.get("message", {})
-                        if msg.get("role") == "assistant" and msg.get("type") == "answer":
-                            content = msg.get("content", "")
-                            # 如果返回内容中包含标点符号，则按标点拆分，立即返回每个片段
-                            if punctuation_pattern.search(content):
-                                # 利用 finditer 找到每个标点，并返回以标点结尾的片段
-                                start = 0
-                                for match in punctuation_pattern.finditer(content):
-                                    end = match.end()
-                                    sentence = content[start:end].strip()
-                                    if sentence:
-                                        yield sentence
-                                    start = end
-                                # 如果拆分后剩余内容也返回（不含标点），直接返回
-                                if start < len(content):
-                                    remainder = content[start:].strip()
-                                    if remainder:
-                                        yield remainder
-                            else:
-                                # 如果没有标点，则直接返回这块内容
-                                if content.strip():
-                                    yield content.strip()
-            else:
-                logger.bind(tag=TAG).error(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
-                yield f"【Coze服务响应异常：请求失败，状态码 {response.status_code}】"
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Error in Coze response generation: {e}")
-            yield "【Coze服务响应异常】"

core/providers/llm/dify/dify.py

@@ -1,39 +0,0 @@
-import json
-from config.logger import setup_logging
-import requests
-from core.providers.llm.base import LLMProviderBase
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-class LLMProvider(LLMProviderBase):
-    def __init__(self, config):
-        self.api_key = config["api_key"]
-        self.base_url = config.get("base_url", "https://api.dify.ai/v1").rstrip('/')
-
-    def response(self, session_id, dialogue):
-        try:
-            # 取最后一条用户消息
-            last_msg = next(m for m in reversed(dialogue) if m["role"] == "user")
-
-            # 发起流式请求
-            with requests.post(
-                    f"{self.base_url}/chat-messages",
-                    headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
-                    json={
-                        "query": last_msg["content"],
-                        "response_mode": "streaming",
-                        "user": session_id,
-                        "inputs": {}
-                    },
-                    stream=True
-            ) as r:
-                for line in r.iter_lines():
-                    if line.startswith(b'data: '):
-                        event = json.loads(line[6:])
-                        if event.get('answer'):
-                            yield event['answer']
-
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Error in response generation: {e}")
-            yield "【服务响应异常】"

core/providers/llm/gemini/gemini.py

@@ -1,81 +0,0 @@
-from config.logger import setup_logging
-import google.generativeai as genai
-from core.providers.llm.base import LLMProviderBase
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-class LLMProvider(LLMProviderBase):
-    def __init__(self, config):
-        """初始化Gemini LLM Provider"""
-        self.model_name = config.get("model_name", "gemini-1.5-pro") 
-        self.api_key = config.get("api_key")
-        
-        if not self.api_key or "你" in self.api_key:
-            logger.bind(tag=TAG).error("你还没配置Gemini LLM的密钥，请在配置文件中配置密钥，否则无法正常工作")
-            return
-            
-        try:
-            # 初始化Gemini客户端
-            genai.configure(api_key=self.api_key)
-            self.model = genai.GenerativeModel(self.model_name)
-            
-            # 设置生成参数
-            self.generation_config = {
-                "temperature": 0.7,
-                "top_p": 0.9,
-                "top_k": 40,
-                "max_output_tokens": 2048,
-            }
-            self.chat = None
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Gemini初始化失败: {e}")
-            self.model = None
-
-    def response(self, session_id, dialogue):
-        """生成Gemini对话响应"""
-        if not self.model:
-            yield "【Gemini服务未正确初始化】"
-            return
-
-        try:
-            # 处理对话历史
-            chat_history = []
-            for msg in dialogue[:-1]:  # 历史对话
-                role = "model" if msg["role"] == "assistant" else "user"
-                content = msg["content"].strip()
-                if content:
-                    chat_history.append({
-                        "role": role,
-                        "parts": [content]
-                    })
-
-            # 获取当前消息
-            current_msg = dialogue[-1]["content"]
-
-            # 创建新的聊天会话
-            chat = self.model.start_chat(history=chat_history)
-            
-            # 发送消息并获取流式响应
-            response = chat.send_message(
-                current_msg,
-                stream=True,
-                generation_config=self.generation_config
-            )
-
-            # 处理流式响应
-            for chunk in response:
-                if hasattr(chunk, 'text') and chunk.text:
-                    yield chunk.text
-
-        except Exception as e:
-            error_msg = str(e)
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Gemini响应生成错误: {error_msg}")
-            
-            # 针对不同错误返回友好提示
-            if "Rate limit" in error_msg:
-                yield "【Gemini服务请求太频繁,请稍后再试】"
-            elif "Invalid API key" in error_msg:
-                yield "【Gemini API key无效】"
-            else:
-                yield f"【Gemini服务响应异常: {error_msg}】"

core/providers/llm/ollama/ollama.py

@@ -1,46 +0,0 @@
-from config.logger import setup_logging
-import requests, json
-from core.providers.llm.base import LLMProviderBase
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-class LLMProvider(LLMProviderBase):
-    def __init__(self, config):
-
-        self.model_name = config.get("model_name")
-        self.base_url = config.get("base_url", "http://localhost:11434")
-
-    def response(self, session_id, dialogue):        
-        try:
-            # Convert dialogue format to Ollama format
-            prompt = ""
-            for msg in dialogue:
-                if msg["role"] == "system":
-                    prompt += f"System: {msg['content']}\n"
-                elif msg["role"] == "user":
-                    prompt += f"User: {msg['content']}\n"
-                elif msg["role"] == "assistant":
-                    prompt += f"Assistant: {msg['content']}\n"
-
-            # Make request to Ollama API
-            response = requests.post(
-                f"{self.base_url}/api/generate",
-                json={
-                    "model": self.model_name,
-                    "prompt": prompt,
-                    "stream": True
-                },
-                stream=True
-            )
-
-            for line in response.iter_lines():
-                if line:
-                    json_response = json.loads(line)
-                    if "response" in json_response:
-                        yield json_response["response"]
-
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Error in Ollama response generation: {e}")
-            yield "【Ollama服务响应异常】"

core/providers/llm/openai/openai.py

@@ -1,36 +0,0 @@
-from config.logger import setup_logging
-import openai
-from core.providers.llm.base import LLMProviderBase
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-class LLMProvider(LLMProviderBase):
-    def __init__(self, config):
-        self.model_name = config.get("model_name")
-        self.api_key = config.get("api_key")
-        if 'base_url' in config:
-            self.base_url = config.get("base_url")
-        else:
-            self.base_url = config.get("url")
-        if "你" in self.api_key:
-            logger.bind(tag=TAG).error("你还没配置LLM的密钥，请在配置文件中配置密钥，否则无法正常工作")
-        self.client = openai.OpenAI(api_key=self.api_key, base_url=self.base_url)
-
-    def response(self, session_id, dialogue):
-        try:
-            responses = self.client.chat.completions.create(
-                model=self.model_name,
-                messages=dialogue,
-                stream=True
-            )
-            for chunk in responses:
-                # 检查是否存在有效的choice且content不为空
-                if chunk.choices and len(chunk.choices) > 0:
-                    delta = chunk.choices[0].delta
-                    content = getattr(delta, 'content', '')
-                    if content:  # 仅在content非空时生成
-                        yield content
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"Error in response generation: {e}")

core/providers/tts/aliyun.py

@@ -1,57 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import json
-import requests
-from datetime import datetime
-from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
-
-import http.client
-import urllib.parse
-
-
-class TTSProvider(TTSProviderBase):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        super().__init__(config, delete_audio_file)
-        self.appkey = config.get("appkey")
-        self.token = config.get("token")
-        self.format = config.get("format", "wav")
-        self.sample_rate = config.get("sample_rate", 16000)
-        self.voice = config.get("voice", "xiaoyun")
-        self.volume = config.get("volume", 50)
-        self.speech_rate = config.get("speech_rate", 0)
-        self.pitch_rate = config.get("pitch_rate", 0)
-
-        self.host = config.get("host", "nls-gateway-cn-shanghai.aliyuncs.com")
-        self.api_url = f"https://{self.host}/stream/v1/tts"
-        self.header = {
-            "Content-Type": "application/json"
-        }
-
-    def generate_filename(self, extension=".wav"):
-        return os.path.join(self.output_file, f"tts-{__name__}{datetime.now().date()}@{uuid.uuid4().hex}{extension}")
-
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        request_json = {
-            "appkey": self.appkey,
-            "token": self.token,
-            "text": text,
-            "format": self.format,
-            "sample_rate": self.sample_rate,
-            "voice": self.voice,
-            "volume": self.volume,
-            "speech_rate": self.speech_rate,
-            "pitch_rate": self.pitch_rate
-        }
-
-        print(self.api_url, json.dumps(request_json, ensure_ascii=False))
-        try:
-            resp = requests.post(self.api_url, json.dumps(request_json), headers=self.header)
-            # 检查返回请求数据的mime类型是否是audio/***，是则保存到指定路径下；返回的是binary格式的
-            if resp.headers['Content-Type'].startswith('audio/'):
-                with open(output_file, 'wb') as f:
-                    f.write(resp.content)
-                return output_file
-            else:
-                raise Exception(f"{__name__} status_code: {resp.status_code} response: {resp.content}")
-        except Exception as e:
-            raise Exception(f"{__name__} error: {e}")

core/providers/tts/base.py

@@ -1,84 +0,0 @@
-import asyncio
-from config.logger import setup_logging
-import os
-import numpy as np
-import opuslib_next
-from pydub import AudioSegment
-from abc import ABC, abstractmethod
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-
-class TTSProviderBase(ABC):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        self.delete_audio_file = delete_audio_file
-        self.output_file = config.get("output_file")
-
-    @abstractmethod
-    def generate_filename(self):
-        pass
-
-    def to_tts(self, text):
-        tmp_file = self.generate_filename()
-        try:
-            max_repeat_time = 5
-            while not os.path.exists(tmp_file) and max_repeat_time > 0:
-                asyncio.run(self.text_to_speak(text, tmp_file))
-                if not os.path.exists(tmp_file):
-                    max_repeat_time = max_repeat_time - 1
-                    logger.bind(tag=TAG).error(f"语音生成失败: {text}:{tmp_file}，再试{max_repeat_time}次")
-
-            if max_repeat_time > 0:
-                logger.bind(tag=TAG).info(f"语音生成成功: {text}:{tmp_file}，重试{5 - max_repeat_time}次")
-
-            return tmp_file
-        except Exception as e:
-            logger.bind(tag=TAG).info(f"Failed to generate TTS file: {e}")
-            return None
-
-    @abstractmethod
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        pass
-
-    def wav_to_opus_data(self, wav_file_path):
-        # 使用pydub加载PCM文件
-        # 获取文件后缀名
-        file_type = os.path.splitext(wav_file_path)[1]
-        if file_type:
-            file_type = file_type.lstrip('.')
-        audio = AudioSegment.from_file(wav_file_path, format=file_type)
-
-        duration = len(audio) / 1000.0
-
-        # 转换为单声道和16kHz采样率（确保与编码器匹配）
-        audio = audio.set_channels(1).set_frame_rate(16000)
-
-        # 获取原始PCM数据（16位小端）
-        raw_data = audio.raw_data
-
-        # 初始化Opus编码器
-        encoder = opuslib_next.Encoder(16000, 1, opuslib_next.APPLICATION_AUDIO)
-
-        # 编码参数
-        frame_duration = 60  # 60ms per frame
-        frame_size = int(16000 * frame_duration / 1000)  # 960 samples/frame
-
-        opus_datas = []
-        # 按帧处理所有音频数据（包括最后一帧可能补零）
-        for i in range(0, len(raw_data), frame_size * 2):  # 16bit=2bytes/sample
-            # 获取当前帧的二进制数据
-            chunk = raw_data[i:i + frame_size * 2]
-
-            # 如果最后一帧不足，补零
-            if len(chunk) < frame_size * 2:
-                chunk += b'\x00' * (frame_size * 2 - len(chunk))
-
-            # 转换为numpy数组处理
-            np_frame = np.frombuffer(chunk, dtype=np.int16)
-
-            # 编码Opus数据
-            opus_data = encoder.encode(np_frame.tobytes(), frame_size)
-            opus_datas.append(opus_data)
-
-        return opus_datas, duration

core/providers/tts/cozecn.py

@@ -1,38 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import json
-import base64
-import requests
-from datetime import datetime
-from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
-
-
-class TTSProvider(TTSProviderBase):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        super().__init__(config, delete_audio_file)
-        self.model = config.get("model")
-        self.access_token = config.get("access_token")
-        self.voice = config.get("voice")
-        self.response_format = config.get("response_format")
-
-        self.host = "api.coze.cn"
-        self.api_url = f"https://{self.host}/v1/audio/speech"
-
-    def generate_filename(self, extension=".wav"):
-        return os.path.join(self.output_file, f"tts-{datetime.now().date()}@{uuid.uuid4().hex}{extension}")
-
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        request_json = {
-            "model": self.model,
-            "input": text,
-            "voice_id": self.voice,
-            "response_format": self.response_format,
-        }
-        headers = {
-            "Authorization": f"Bearer {self.access_token}",
-            "Content-Type": "application/json"
-        }
-        response = requests.request("POST", self.api_url, json=request_json, headers=headers)
-        data = response.content
-        file_to_save = open(output_file, "wb")
-        file_to_save.write(data)

core/providers/tts/doubao.py

@@ -1,61 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import json
-import base64
-import requests
-from datetime import datetime
-from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
-
-
-class TTSProvider(TTSProviderBase):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        super().__init__(config, delete_audio_file)
-        self.appid = config.get("appid")
-        self.access_token = config.get("access_token")
-        self.cluster = config.get("cluster")
-        self.voice = config.get("voice")
-
-        self.host = "openspeech.bytedance.com"
-        self.api_url = f"https://{self.host}/api/v1/tts"
-        self.header = {"Authorization": f"Bearer;{self.access_token}"}
-
-    def generate_filename(self, extension=".wav"):
-        return os.path.join(self.output_file, f"tts-{datetime.now().date()}@{uuid.uuid4().hex}{extension}")
-
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        request_json = {
-            "app": {
-                "appid": f"{self.appid}",
-                "token": "access_token",
-                "cluster": self.cluster
-            },
-            "user": {
-                "uid": "1"
-            },
-            "audio": {
-                "voice_type": self.voice,
-                "encoding": "wav",
-                "speed_ratio": 1.0,
-                "volume_ratio": 1.0,
-                "pitch_ratio": 1.0,
-            },
-            "request": {
-                "reqid": str(uuid.uuid4()),
-                "text": text,
-                "text_type": "plain",
-                "operation": "query",
-                "with_frontend": 1,
-                "frontend_type": "unitTson"
-            }
-        }
-
-        try:
-            resp = requests.post(self.api_url, json.dumps(request_json), headers=self.header)
-            if "data" in resp.json():
-                data = resp.json()["data"]
-                file_to_save = open(output_file, "wb")
-                file_to_save.write(base64.b64decode(data))
-            else:
-                raise Exception(f"{__name__} status_code: {resp.status_code} response: {resp.content}")
-        except Exception as e:
-            raise Exception(f"{__name__} error: {e}")

core/providers/tts/edge.py

@@ -1,18 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import edge_tts
-from datetime import datetime
-from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
-
-
-class TTSProvider(TTSProviderBase):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        super().__init__(config, delete_audio_file)
-        self.voice = config.get("voice")
-
-    def generate_filename(self, extension=".mp3"):
-        return os.path.join(self.output_file, f"tts-{datetime.now().date()}@{uuid.uuid4().hex}{extension}")
-
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        communicate = edge_tts.Communicate(text, voice=self.voice)  # Use your preferred voice
-        await communicate.save(output_file)

core/providers/tts/gpt_sovits_v2.py

@@ -1,67 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import json
-import base64
-import requests
-from config.logger import setup_logging
-from datetime import datetime
-from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-class TTSProvider(TTSProviderBase):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        super().__init__(config, delete_audio_file)
-        self.url = config.get("url")
-        self.text_lang = config.get("text_lang", "zh")
-        self.ref_audio_path = config.get("ref_audio_path")
-        self.prompt_text = config.get("prompt_text")
-        self.prompt_lang = config.get("prompt_lang", "zh")
-        self.top_k = config.get("top_k", 5)
-        self.top_p = config.get("top_p", 1)
-        self.temperature = config.get("temperature", 1)
-        self.text_split_method = config.get("text_split_method", "cut0")
-        self.batch_size = config.get("batch_size", 1)
-        self.batch_threshold = config.get("batch_threshold", 0.75)
-        self.split_bucket = config.get("split_bucket", True)
-        self.return_fragment = config.get("return_fragment", False)
-        self.speed_factor = config.get("speed_factor", 1.0)
-        self.streaming_mode = config.get("streaming_mode", False)
-        self.seed = config.get("seed", -1)
-        self.parallel_infer = config.get("parallel_infer", True)
-        self.repetition_penalty = config.get("repetition_penalty", 1.35)
-        self.aux_ref_audio_paths = config.get("aux_ref_audio_paths", [])
-
-    def generate_filename(self, extension=".wav"):
-        return os.path.join(self.output_file, f"tts-{datetime.now().date()}@{uuid.uuid4().hex}{extension}")
-
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        request_json = {
-            "text": text,
-            "text_lang": self.text_lang,
-            "ref_audio_path": self.ref_audio_path,
-            "aux_ref_audio_paths": self.aux_ref_audio_paths,
-            "prompt_text": self.prompt_text,
-            "prompt_lang": self.prompt_lang,
-            "top_k": self.top_k,
-            "top_p": self.top_p,
-            "temperature": self.temperature,
-            "text_split_method": self.text_split_method,
-            "batch_size": self.batch_size,
-            "batch_threshold": self.batch_threshold,
-            "split_bucket": self.split_bucket,
-            "return_fragment": self.return_fragment,
-            "speed_factor": self.speed_factor,
-            "streaming_mode": self.streaming_mode,
-            "seed": self.seed,
-            "parallel_infer": self.parallel_infer,
-            "repetition_penalty": self.repetition_penalty
-        }
-
-        resp = requests.post(self.url, json=request_json)
-        if resp.status_code == 200:
-            with open(output_file, "wb") as file:
-                file.write(resp.content)
-        else:
-            logger.bind(tag=TAG).error(f"GPT_SoVITS_V2 TTS请求失败: {resp.status_code} - {resp.text}")

core/providers/tts/siliconflow.py

@@ -1,39 +0,0 @@
-import os
-import uuid
-import requests
-from datetime import datetime
-from core.providers.tts.base import TTSProviderBase
-
-
-class TTSProvider(TTSProviderBase):
-    def __init__(self, config, delete_audio_file):
-        super().__init__(config, delete_audio_file)
-        self.model = config.get("model")
-        self.access_token = config.get("access_token")
-        self.voice = config.get("voice")
-        self.response_format = config.get("response_format")
-        self.sample_rate = config.get("sample_rate")
-        self.speed = config.get("speed")
-        self.gain = config.get("gain")
-
-        self.host = "api.siliconflow.cn"
-        self.api_url = f"https://{self.host}/v1/audio/speech"
-
-    def generate_filename(self, extension=".wav"):
-        return os.path.join(self.output_file, f"tts-{datetime.now().date()}@{uuid.uuid4().hex}{extension}")
-
-    async def text_to_speak(self, text, output_file):
-        request_json = {
-            "model": self.model,
-            "input": text,
-            "voice": self.voice,
-            "response_format": self.response_format,
-        }
-        headers = {
-            "Authorization": f"Bearer {self.access_token}",
-            "Content-Type": "application/json"
-        }
-        response = requests.request("POST", self.api_url, json=request_json, headers=headers)
-        data = response.content
-        file_to_save = open(output_file, "wb")
-        file_to_save.write(data)

core/utils/auth_code_gen.py

@@ -1,97 +0,0 @@
-import random
-import threading
-import time
-from typing import Set
-
-class AuthCodeGenerator:
-    _instance = None
-    _instance_lock = threading.Lock()
-    
-    def __new__(cls):
-        if not cls._instance:
-            with cls._instance_lock:
-                if not cls._instance:
-                    cls._instance = super(AuthCodeGenerator, cls).__new__(cls)
-                    # 初始化随机种子
-                    random.seed(time.time())
-        return cls._instance
-
-    def __init__(self):
-        # 确保 __init__ 只被调用一次
-        if not hasattr(self, '_initialized'):
-            self._used_codes: Set[str] = set()
-            self._code_timestamps = {}
-            self._lock = threading.Lock()
-            self._code_timeout = 3 * 24 * 60 * 60
-            self._initialized = True
-    
-    @classmethod
-    def get_instance(cls):
-        """获取AuthCodeGenerator的单例实例"""
-        return cls()
-
-    def generate_code(self) -> str:
-        """
-        生成6位数字认证码，确保不重复
-        返回: 6位数字字符串
-        """
-        with self._lock:
-            self._clean_expired_codes()  # 清理过期code
-            while True:
-                # 使用时间戳和已用码数量作为种子，确保每次生成不同的随机数
-                seed = int(time.time() * 1000) + len(self._used_codes)
-                random.seed(seed)
-                
-                # 生成6位随机数字
-                code = ''.join(str(random.randint(0, 9)) for _ in range(6))
-                
-                # 检查是否已存在
-                if code not in self._used_codes:
-                    self._used_codes.add(code)
-                    self._code_timestamps[code] = time.time()
-                    return code
-    
-    def remove_code(self, code: str) -> bool:
-        """
-        删除已使用的认证码
-        参数:
-            code: 要删除的认证码
-        返回:
-            bool: 删除成功返回True，码不存在返回False
-        """
-        print('remove_code', code)
-        with self._lock:
-            if code in self._used_codes:
-                self._used_codes.remove(code)
-                if code in self._code_timestamps:
-                    del self._code_timestamps[code]
-                return True
-            return False
-    
-    def is_code_used(self, code: str) -> bool:
-        """
-        检查认证码是否已被使用
-        参数:
-            code: 要检查的认证码
-        返回:
-            bool: 如果码存在返回True，否则返回False
-        """
-        with self._lock:
-            return code in self._used_codes
-    
-    def clear_codes(self):
-        """清空所有已使用的认证码"""
-        with self._lock:
-            self._used_codes.clear()
-            self._code_timestamps.clear()
-    
-    def _clean_expired_codes(self):
-        """清理过期的认证码"""
-        current_time = time.time()
-        expired_codes = [
-            code for code, timestamp in self._code_timestamps.items()
-            if (current_time - timestamp) > self._code_timeout
-        ]
-        for code in expired_codes:
-            self._used_codes.remove(code)
-            del self._code_timestamps[code]

core/utils/dialogue.py

@@ -1,26 +0,0 @@
-import uuid
-from typing import List, Dict
-from datetime import datetime
-
-
-class Message:
-    def __init__(self, role: str, content: str = None, uniq_id: str = None):
-        self.uniq_id = uniq_id if uniq_id is not None else str(uuid.uuid4())
-        self.role = role
-        self.content = content
-
-
-class Dialogue:
-    def __init__(self):
-        self.dialogue: List[Message] = []
-        # 获取当前时间
-        self.current_time = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
-
-    def put(self, message: Message):
-        self.dialogue.append(message)
-
-    def get_llm_dialogue(self) -> List[Dict[str, str]]:
-        dialogue = []
-        for m in self.dialogue:
-            dialogue.append({"role": m.role, "content": m.content})
-        return dialogue

core/utils/llm.py

@@ -1,143 +0,0 @@
-import os
-import sys
-import asyncio
-from typing import List, Dict, Any
-
-# 添加项目根目录到Python路径
-current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-project_root = os.path.abspath(os.path.join(current_dir, "..", ".."))
-sys.path.insert(0, project_root)
-
-from config.logger import setup_logging
-import importlib
-from datetime import datetime
-from core.utils.util import is_segment
-from core.utils.util import get_string_no_punctuation_or_emoji
-from core.utils.util import read_config, get_project_dir
-
-logger = setup_logging()
-
-
-def create_instance(class_name, *args, **kwargs):
-    # 创建LLM实例
-    if os.path.exists(os.path.join('core', 'providers', 'llm', class_name, f'{class_name}.py')):
-        lib_name = f'core.providers.llm.{class_name}.{class_name}'
-        if lib_name not in sys.modules:
-            sys.modules[lib_name] = importlib.import_module(f'{lib_name}')
-        return sys.modules[lib_name].LLMProvider(*args, **kwargs)
-
-    raise ValueError(f"不支持的LLM类型: {class_name}，请检查该配置的type是否设置正确")
-
-
-async def test_single_model(llm_name: str, llm_config: Dict[str, Any], test_prompt: str, config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
-    """异步测试单个模型"""
-    try:
-        # 获取实际的LLM类型
-        llm_type = llm_config["type"] if "type" in llm_config else llm_name
-        llm = create_instance(llm_type, llm_config)
-        
-        # 开始测试
-        dialogue = []
-        dialogue.append({"role": "system", "content": config.get("prompt")})
-        dialogue.append({"role": "user", "content": test_prompt})
-        
-        start_time = datetime.now()
-        llm_responses = llm.response("test", dialogue)
-        response_message = []
-        first_response_time = None
-        total_response_time = None
-        start = 0
-        full_response = ""
-
-        for content in llm_responses:
-            response_message.append(content)
-            full_response += content
-
-            if is_segment(response_message):
-                segment_text = "".join(response_message[start:])
-                segment_text = get_string_no_punctuation_or_emoji(segment_text)
-                if len(segment_text) > 0:
-                    if first_response_time is None:
-                        first_response_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
-                    start = len(response_message)
-
-        total_response_time = (datetime.now() - start_time).total_seconds()
-        
-        return {
-            "name": llm_name,
-            "type": llm_type,
-            "first_response_time": first_response_time,
-            "total_response_time": total_response_time,
-            "response_length": len(full_response),
-            "status": "成功",
-            "response": full_response
-        }
-
-    except Exception as e:
-        print(f"测试 {llm_name} 时发生错误: {str(e)}")
-        return {
-            "name": llm_name,
-            "type": llm_config.get("type", llm_name),
-            "first_response_time": None,
-            "total_response_time": None,
-            "response_length": 0,
-            "status": f"失败 - {str(e)}",
-            "response": ""
-        }
-
-
-async def main():
-    """
-    LLM模型响应速度测试和排行（异步版本）
-    """
-    config = read_config(get_project_dir() + "config.yaml")
-    test_prompt = "你好小智"
-    
-    print("开始并发测试所有模型...")
-    
-    # 创建所有模型的测试任务
-    tasks = []
-    for llm_name, llm_config in config["LLM"].items():
-        task = asyncio.create_task(test_single_model(llm_name, llm_config, test_prompt, config))
-        tasks.append(task)
-    
-    # 等待所有测试完成
-    test_results = await asyncio.gather(*tasks)
-    
-    # 打印测试结果排行榜
-    print("\n========= LLM模型性能测试排行榜 =========")
-    print("测试提示词:", test_prompt)
-    
-    # 过滤出成功的结果，并确保数值有效
-    successful_results = [r for r in test_results if r["status"] == "成功" and r["first_response_time"] is not None]
-    
-    if successful_results:
-        print("\n1. 首次响应时间排行:")
-        sorted_by_first = sorted(successful_results, key=lambda x: x["first_response_time"])
-        for i, result in enumerate(sorted_by_first, 1):
-            print(f"{i}. {result['name']}({result['type']}) - {result['first_response_time']:.2f}秒")
-            print(f"   响应内容: {result['response'][:50]}...")  # 只显示前50个字符
-
-        print("\n2. 总响应时间排行:")
-        sorted_by_total = sorted(successful_results, key=lambda x: x["total_response_time"] or float('inf'))
-        for i, result in enumerate(sorted_by_total, 1):
-            if result["total_response_time"] is not None:
-                print(f"{i}. {result['name']}({result['type']}) - {result['total_response_time']:.2f}秒")
-
-        print("\n3. 响应长度比较:")
-        sorted_by_length = sorted(successful_results, key=lambda x: x["response_length"], reverse=True)
-        for i, result in enumerate(sorted_by_length, 1):
-            print(f"{i}. {result['name']}({result['type']}) - {result['response_length']}字符")
-    else:
-        print("\n没有成功完成测试的模型。")
-
-    if len(test_results) != len(successful_results):
-        print("\n测试失败的模型:")
-        failed_results = [r for r in test_results if r["status"] != "成功" or r["first_response_time"] is None]
-        for result in failed_results:
-            print(f"- {result['name']}({result['type']}): {result['status']}")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # 运行异步主函数
-    asyncio.run(main())

core/utils/lock_manager.py

@@ -1,39 +0,0 @@
-import asyncio
-from typing import Dict
-from config.logger import setup_logging
-
-TAG = __name__
-logger = setup_logging()
-
-class FileLockManager:
-    _instance = None
-    _locks: Dict[str, asyncio.Lock] = {}
-
-    def __new__(cls):
-        if cls._instance is None:
-            cls._instance = super(FileLockManager, cls).__new__(cls)
-        return cls._instance
-
-    @classmethod
-    def get_lock(cls, file_path: str) -> asyncio.Lock:
-        """获取指定文件的锁"""
-        if file_path not in cls._locks:
-            cls._locks[file_path] = asyncio.Lock()
-        return cls._locks[file_path]
-
-    @classmethod
-    async def acquire_lock(cls, file_path: str):
-        """获取锁"""
-        lock = cls.get_lock(file_path)
-        await lock.acquire()
-        logger.bind(tag=TAG).debug(f"Acquired lock for {file_path}")
-
-    @classmethod
-    def release_lock(cls, file_path: str):
-        """释放锁"""
-        if file_path in cls._locks:
-            try:
-                cls._locks[file_path].release()
-                logger.bind(tag=TAG).debug(f"Released lock for {file_path}")
-            except RuntimeError as e:
-                logger.bind(tag=TAG).warning(f"Failed to release lock for {file_path}: {e}")

core/utils/tts.py

@@ -1,41 +0,0 @@
-import os
-import sys
-from config.logger import setup_logging
-import importlib
-from datetime import datetime
-from core.utils.util import read_config, get_project_dir
-
-logger = setup_logging()
-
-
-def create_instance(class_name, *args, **kwargs):
-    # 创建TTS实例
-    if os.path.exists(os.path.join('core', 'providers', 'tts', f'{class_name}.py')):
-        lib_name = f'core.providers.tts.{class_name}'
-        if lib_name not in sys.modules:
-            sys.modules[lib_name] = importlib.import_module(f'{lib_name}')
-        return sys.modules[lib_name].TTSProvider(*args, **kwargs)
-
-    raise ValueError(f"不支持的TTS类型: {class_name}，请检查该配置的type是否设置正确")
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    """
-      响应速度测试
-    """
-    config = read_config(get_project_dir() + "config.yaml")
-    tts = create_instance(
-        config["selected_module"]["TTS"]
-        if not 'type' in config["TTS"][config["selected_module"]["TTS"]]
-        else
-        config["TTS"][config["selected_module"]["TTS"]]["type"],
-        config["TTS"][config["selected_module"]["TTS"]],
-        config["delete_audio"]
-    )
-    tts.output_file = get_project_dir() + tts.output_file
-    start = datetime.now()
-    file_path = tts.to_tts("你好，测试,我是人工智能小智")
-    print("语音合成耗时：" + str(datetime.now() - start))
-    start = datetime.now()
-    tts.wav_to_opus_data(file_path)
-    print("语音opus耗时：" + str(datetime.now() - start))

core/utils/util.py

@@ -1,123 +0,0 @@
-import os
-import re
-import json
-import yaml
-import socket
-
-
-def get_project_dir():
-    """获取项目根目录"""
-    return os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))) + '/'
-
-
-def get_local_ip():
-    try:
-        s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
-        # Connect to Google's DNS servers
-        s.connect(("8.8.8.8", 80))
-        local_ip = s.getsockname()[0]
-        s.close()
-        return local_ip
-    except Exception as e:
-        return "127.0.0.1"
-
-
-def read_config(config_path):
-    with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as file:
-        config = yaml.safe_load(file)
-    return config
-
-
-def write_json_file(file_path, data):
-    """将数据写入 JSON 文件"""
-    with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
-        json.dump(data, file, ensure_ascii=False, indent=4)
-
-
-def is_segment(tokens):
-    if tokens[-1] in (",", ".", "?", "，", "。", "？", "！", "!", ";", "；", ":", "："):
-        return True
-    else:
-        return False
-
-
-def is_punctuation_or_emoji(char):
-    """检查字符是否为空格、指定标点或表情符号"""
-    # 定义需要去除的中英文标点（包括全角/半角）
-    punctuation_set = {
-        '，', ',',  # 中文逗号 + 英文逗号
-        '。', '.',  # 中文句号 + 英文句号
-        '！', '!',  # 中文感叹号 + 英文感叹号
-        '-', '－',  # 英文连字符 + 中文全角横线
-        '、'  # 中文顿号
-    }
-    if char.isspace() or char in punctuation_set:
-        return True
-    # 检查表情符号（保留原有逻辑）
-    code_point = ord(char)
-    emoji_ranges = [
-        (0x1F600, 0x1F64F), (0x1F300, 0x1F5FF),
-        (0x1F680, 0x1F6FF), (0x1F900, 0x1F9FF),
-        (0x1FA70, 0x1FAFF), (0x2600, 0x26FF),
-        (0x2700, 0x27BF)
-    ]
-    return any(start <= code_point <= end for start, end in emoji_ranges)
-
-
-def get_string_no_punctuation_or_emoji(s):
-    """去除字符串首尾的空格、标点符号和表情符号"""
-    chars = list(s)
-    # 处理开头的字符
-    start = 0
-    while start < len(chars) and is_punctuation_or_emoji(chars[start]):
-        start += 1
-    # 处理结尾的字符
-    end = len(chars) - 1
-    while end >= start and is_punctuation_or_emoji(chars[end]):
-        end -= 1
-    return ''.join(chars[start:end + 1])
-
-
-def remove_punctuation_and_length(text):
-    # 全角符号和半角符号的Unicode范围
-    full_width_punctuations = '！＂＃＄％＆＇（）＊＋，－。／：；＜＝＞？＠［＼］＾＿｀｛｜｝～'
-    half_width_punctuations = '!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~'
-    space = ' '  # 半角空格
-    full_width_space = '　'  # 全角空格
-
-    # 去除全角和半角符号以及空格
-    result = ''.join([char for char in text if
-                      char not in full_width_punctuations and char not in half_width_punctuations and char not in space and char not in full_width_space])
-
-    if result == "Yeah":
-        return 0
-    return len(result), result
-
-
-def check_password(password):
-    """
-    检查密码是否满足以下条件：
-    1. 密码长度大于八位。
-    2. 密码包含英文和数字。
-    3. 密码不能包含“xiaozhi”字符。
-
-    :param password: 要检查的密码
-    :return: 如果密码满足条件，则返回True；否则返回False。
-    """
-    # 检查密码长度
-    if len(password) < 8:
-        return False
-
-    # 检查是否包含英文字符和数字
-    if not re.search(r'[A-Za-z]', password) or not re.search(r'[0-9]', password):
-        return False
-
-    # 检查是否包含“xiaozhi”字符
-    if "xiaozhi" in password:
-        return False
-
-    if "1234" in password:
-        return False
-
-    # 如果满足所有条件，则返回True
-    return True

core/websocket_server.py

@@ -1,66 +0,0 @@
-import asyncio
-import websockets
-from config.logger import setup_logging
-from core.connection import ConnectionHandler
-from core.utils.util import get_local_ip
-from core.utils import asr, vad, llm, tts
-
-TAG = __name__
-
-
-class WebSocketServer:
-    def __init__(self, config: dict):
-        self.config = config
-        self.logger = setup_logging()
-        self._vad, self._asr, self._llm, self._tts = self._create_processing_instances()
-
-    def _create_processing_instances(self):
-        """创建处理模块实例"""
-        return (
-            vad.create_instance(
-                self.config["selected_module"]["VAD"],
-                self.config["VAD"][self.config["selected_module"]["VAD"]]
-            ),
-            asr.create_instance(
-                self.config["selected_module"]["ASR"]
-                if not 'type' in self.config["ASR"][self.config["selected_module"]["ASR"]]
-                else
-                self.config["ASR"][self.config["selected_module"]["ASR"]]["type"],
-                self.config["ASR"][self.config["selected_module"]["ASR"]],
-                self.config["delete_audio"]
-            ),
-            llm.create_instance(
-                self.config["selected_module"]["LLM"]
-                if not 'type' in self.config["LLM"][self.config["selected_module"]["LLM"]]
-                else
-                self.config["LLM"][self.config["selected_module"]["LLM"]]['type'],
-                self.config["LLM"][self.config["selected_module"]["LLM"]],
-            ),
-            tts.create_instance(
-                self.config["selected_module"]["TTS"]
-                if not 'type' in self.config["TTS"][self.config["selected_module"]["TTS"]]
-                else
-                self.config["TTS"][self.config["selected_module"]["TTS"]]["type"],
-                self.config["TTS"][self.config["selected_module"]["TTS"]],
-                self.config["delete_audio"]
-            )
-        )
-
-    async def start(self):
-        server_config = self.config["server"]
-        host = server_config["ip"]
-        port = server_config["port"]
-
-        self.logger.bind(tag=TAG).info("Server is running at ws://{}:{}", get_local_ip(), port)
-        self.logger.bind(tag=TAG).info("=======上面的地址是websocket协议地址，请勿用浏览器访问=======")
-        async with websockets.serve(
-                self._handle_connection,
-                host,
-                port
-        ):
-            await asyncio.Future()
-
-    async def _handle_connection(self, websocket):
-        """处理新连接，每次创建独立的ConnectionHandler"""
-        handler = ConnectionHandler(self.config, self._vad, self._asr, self._llm, self._tts)
-        await handler.handle_connection(websocket)

docker-compose.yml

@@ -1,17 +0,0 @@
-services:
-  xiaozhi-esp32-server:
-    image: ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:latest
-    container_name: xiaozhi-esp32-server
-    restart: always
-    security_opt:
-      - seccomp:unconfined
-    ports:
-      # ws服务端
-      - "8000:8000"
-      # 管理后台
-      - "8002:8002"
-    volumes:
-      # 配置文件目录
-      - ./data:/app/data
-      # 模型文件挂接，很重要
-      - ./models/SenseVoiceSmall/model.pt:/app/models/SenseVoiceSmall/model.pt

docker-setup.sh

@@ -0,0 +1,105 @@
+#!/bin/sh
+# 本文件是用于一键自动下载本项目所需文件，自动创建好目录
+# 所需条件（否则无法使用）：
+# 1、请确保你的环境可以正常访问 GitHub 否则无法下载脚本
+#
+# 检测操作系统类型
+case "$(uname -s)" in
+    Linux*)     OS=Linux;;
+    Darwin*)    OS=Mac;;
+    CYGWIN*)    OS=Windows;;
+    MINGW*)     OS=Windows;;
+    MSYS*)      OS=Windows;;
+    *)          OS=UNKNOWN;;
+esac
+
+# 设置颜色（Windows CMD 不支持，但不影响使用）
+if [ "$OS" = "Windows" ]; then
+    GREEN=""
+    RED=""
+    NC=""
+else
+    GREEN='\033[0;32m'
+    RED='\033[0;31m'
+    NC='\033[0m'
+fi
+
+echo "${GREEN}开始安装小智服务端...${NC}"
+
+# 创建必要的目录
+echo "创建目录结构..."
+mkdir -p xiaozhi-server/data xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall
+cd xiaozhi-server || exit
+
+# 根据操作系统选择下载命令
+if [ "$OS" = "Windows" ]; then
+    DOWNLOAD_CMD="curl -L -o"
+    if ! command -v curl >/dev/null 2>&1; then
+        DOWNLOAD_CMD="powershell -Command Invoke-WebRequest -Uri"
+        DOWNLOAD_CMD_SUFFIX="-OutFile"
+    fi
+else
+    if command -v curl >/dev/null 2>&1; then
+        DOWNLOAD_CMD="curl -L -o"
+    elif command -v wget >/dev/null 2>&1; then
+        DOWNLOAD_CMD="wget -O"
+    else
+        echo "${RED}错误: 需要安装 curl 或 wget${NC}"
+        exit 1
+    fi
+fi
+
+# 下载语音识别模型
+echo "下载语音识别模型..."
+if [ "$DOWNLOAD_CMD" = "powershell -Command Invoke-WebRequest -Uri" ]; then
+    $DOWNLOAD_CMD "https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt" $DOWNLOAD_CMD_SUFFIX "models/SenseVoiceSmall/model.pt"
+else
+    $DOWNLOAD_CMD "models/SenseVoiceSmall/model.pt" "https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt"
+fi
+
+if [ $? -ne 0 ]; then
+    echo "${RED}模型下载失败。请手动从以下地址下载：${NC}"
+    echo "1. https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt"
+    echo "2. 百度网盘: https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg (提取码: qvna)"
+    echo "下载后请将文件放置在 models/SenseVoiceSmall/model.pt"
+fi
+
+# 下载配置文件
+echo "下载配置文件..."
+if [ "$DOWNLOAD_CMD" = "powershell -Command Invoke-WebRequest -Uri" ]; then
+    $DOWNLOAD_CMD "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/docker-compose.yml" $DOWNLOAD_CMD_SUFFIX "docker-compose.yml"
+    $DOWNLOAD_CMD "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/config.yaml" $DOWNLOAD_CMD_SUFFIX "data/.config.yaml"
+else
+    $DOWNLOAD_CMD "docker-compose.yml" "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/docker-compose.yml"
+    $DOWNLOAD_CMD "data/.config.yaml" "https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/main/xiaozhi-server/config.yaml"
+fi
+
+# 检查文件是否存在
+echo "检查文件完整性..."
+FILES_TO_CHECK="docker-compose.yml data/.config.yaml models/SenseVoiceSmall/model.pt"
+ALL_FILES_EXIST=true
+
+for FILE in $FILES_TO_CHECK; do
+    if [ ! -f "$FILE" ]; then
+        echo "${RED}错误: $FILE 不存在${NC}"
+        ALL_FILES_EXIST=false
+    fi
+done
+
+if [ "$ALL_FILES_EXIST" = false ]; then
+    echo "${RED}某些文件下载失败，请检查上述错误信息并手动下载缺失的文件。${NC}"
+    exit 1
+fi
+
+echo "${GREEN}文件下载完成！${NC}"
+echo "请编辑 data/.config.yaml 文件配置你的API密钥。"
+echo "配置完成后，运行以下命令启动服务："
+echo "${GREEN}docker-compose up -d${NC}"
+echo "查看日志请运行："
+echo "${GREEN}docker logs -f xiaozhi-esp32-server${NC}"
+
+# 提示用户编辑配置文件
+echo "\n${RED}重要提示：${NC}"
+echo "1. 请确保编辑 data/.config.yaml 文件，配置必要的API密钥"
+echo "2. 特别是 ChatGLM 和 mem0ai 的密钥必须配置"
+echo "3. 配置完成后再启动 docker 服务"

docs/Deployment.md

@@ -1,4 +1,6 @@
-# 方式一：docker快速部署
+# 部署架构图
+![请参考-最简化架构图](../docs/images/deploy1.png)
+# 方式一：Docker只运行Server
 
 docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU，支持在国产操作系统上运行。
 
@@ -6,48 +8,90 @@ docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU，支持在国产操作系统
 
 如果您的电脑还没安装docker，可以按照这里的教程安装：[docker安装](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)
 
-## 2. 创建目录
+如果你已经安装好docker，你可以[1.1使用懒人脚本](#11-懒人脚本)自动帮你下载所需的文件和配置文件，你可以使用docker[1.2手动部署](#12-手动部署)。
 
-安装完后，你需要为这个项目找一个安放配置文件的目录，我们暂且称它为`项目目录`，这个目录最好是一个新建的空的目录。
+### 1.1 懒人脚本
 
-创建好目录后，你需要在`项目目录`下面创建`data`文件夹和`models`文件夹，`models`下面还要再创建`SenseVoiceSmall`文件夹。
+你可以使用以下命令一键下载并执行部署脚本：
+请确保你的环境可以正常访问 GitHub 否则无法下载脚本。
+```bash
+curl -L -o docker-setup.sh https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/main/docker-setup.sh
+```
+
+如果您的电脑是windows系统，请使用使用 Git Bash、WSL、PowerShell 或 CMD 运行以下命令：
+```bash
+# Git Bash 或 WSL
+sh docker-setup.sh
+# PowerShell 或 CMD
+.\docker-setup.sh
+```
+
+如果您的电脑是linux 或者 macos 系统，请使用终端运行以下命令：
+```bash
+chmod +x docker-setup.sh
+./docker-setup.sh
+```
+
+脚本会自动完成以下操作：
+> 1. 创建必要的目录结构
+> 2. 下载语音识别模型
+> 3. 下载配置文件
+> 4. 检查文件完整性
+>
+> 执行完成后，请按照提示配置 API 密钥。
+
+当你一切顺利完成以上操作后，继续操作[配置项目文件](#2-配置项目文件)
+
+### 1.2 手动部署
+
+如果懒人脚本无法正常运行，请按本章节1.2进行手动部署。
+
+#### 1.2.1 创建目录
+
+安装完后，你需要为这个项目找一个安放配置文件的目录，例如我们可以新建一个文件夹叫`xiaozhi-server`。
+
+创建好目录后，你需要在`xiaozhi-server`下面创建`data`文件夹和`models`文件夹，`models`下面还要再创建`SenseVoiceSmall`文件夹。
 
 最终目录结构如下所示：
 
 ```
-你的项目根目录
+xiaozhi-server
   ├─ data
   ├─ models
      ├─ SenseVoiceSmall
 ```
 
-## 4. 下载语音识别模型文件
+#### 1.2.2 下载语音识别模型文件
 
 你需要下载语音识别的模型文件，因为本项目的默认语音识别用的是本地离线语音识别方案。可通过这个方式下载
 [跳转到下载语音识别模型文件](#模型文件)
 
 下载完后，回到本教程。
 
-## 3. 下载docker-compose.yaml
+#### 1.2.3 下载配置文件
 
-用浏览器打开[这个链接](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/docker-compose.yml)。
+你需要下载两个配置文件：`docker-compose.yaml` 和 `config.yaml`。需要从项目仓库下载这两个文件。
+
+##### 1.2.3.1 下载 docker-compose.yaml
+
+用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/docker-compose.yml)。
 
 在页面的右侧找到名称为`RAW`按钮，在`RAW`按钮的旁边，找到下载的图标，点击下载按钮，下载`docker-compose.yml`文件。 把文件下载到你的
-`项目目录`中。
+`xiaozhi-server`中。
 
 下载完后，回到本教程继续往下。
 
-## 3. 下载配置文件
+##### 1.2.3.2 创建 config.yaml
 
-用浏览器打开[这个链接](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/config.yaml)。
+用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/config.yaml)。
 
 在页面的右侧找到名称为`RAW`按钮，在`RAW`按钮的旁边，找到下载的图标，点击下载按钮，下载`config.yaml`文件。 把文件下载到你的
-`项目目录`下面的`data`文件夹中，然后把`config.yaml`文件重命名为`.config.yaml`。
+`xiaozhi-server`下面的`data`文件夹中，然后把`config.yaml`文件重命名为`.config.yaml`。
 
-下载完配置文件后，我们确认一下整个`项目目录`里面的文件如下所示：
+下载完配置文件后，我们确认一下整个`xiaozhi-server`里面的文件如下所示：
 
 ```
-你的项目根目录
+xiaozhi-server
   ├─ docker-compose.yml
   ├─ data
     ├─ .config.yaml
@@ -58,16 +102,16 @@ docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU，支持在国产操作系统
 
 如果你的文件目录结构也是上面的，就继续往下。如果不是，你就再仔细看看是不是漏操作了什么。
 
-## 4. 配置项目文件
+## 2. 配置项目文件
 
 接下里，程序还不能直接运行，你需要配置一下，你到底使用的是什么模型。你可以看这个教程：
 [跳转到配置项目文件](#配置项目)
 
 配置完项目文件后，回到本教程继续往下。
 
-## 5. 执行docker命令
+## 3. 执行docker命令
 
-打开命令行工具，使用`终端`或`命令行`工具 进入到你的`项目目录`，执行以下命令
+打开命令行工具，使用`终端`或`命令行`工具 进入到你的`xiaozhi-server`，执行以下命令
 
 ```
 docker-compose up -d
@@ -81,92 +125,58 @@ docker logs -f xiaozhi-esp32-server
 
 这时，你就要留意日志信息，可以根据这个教程，判断是否成功了。[跳转到运行状态确认](#运行状态确认)
 
-## 6.版本升级操作
+## 5. 版本升级操作
 
 如果后期想升级版本，可以这么操作
 
-1、备份好`data`文件夹中的`.config.yaml`文件，一些关键的配置到时复制到新的`.config.yaml`文件里。
+5.1、备份好`data`文件夹中的`.config.yaml`文件，一些关键的配置到时复制到新的`.config.yaml`文件里。
 请注意是对关键密钥逐个复制，不要直接覆盖。因为新的`.config.yaml`文件可能有一些新的配置项，旧的`.config.yaml`文件不一定有。
 
-2、执行以下命令
+5.2、执行以下命令
 
 ```
 docker stop xiaozhi-esp32-server
 docker rm xiaozhi-esp32-server
-docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:latest
+docker stop xiaozhi-esp32-server-web
+docker rm xiaozhi-esp32-server-web
+docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:server_latest
+docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:web_latest
 ```
 
-3、重新按docker方式部署
+5.3、重新按docker方式部署
 
-# 方式二：借助Docker环境运行部署
-
-开发人员如果不想安装`conda`环境，可以使用这种方法管理好依赖。
-
-## 1.克隆项目
-
-## 2.[跳转到下载语音识别模型文件](#模型文件)
-
-## 3.[跳转到配置项目文件](#配置项目)
-
-## 4.运行docker
-
-修改完配置后，打开命令行工具，`cd`进入到你的项目目录下，执行以下命令
-
-```sh
-docker run -it --name xiaozhi-env --restart always --security-opt seccomp:unconfined \
-  -p 8000:8000 \
-  -p 8002:8002 \
-  -v ./:/app \
-  ccr.ccs.tencentyun.com/kalicyh/poetry:v3.10_latest
-```
-
-然后就和正常开发一样了
-
-## 5.安装依赖
-
-在刚刚的打开的终端运行
-
-```sh
-poetry install --no-root
-```
-
-```sh
-apt-get update
-apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg
-```
-
-速度慢可以尝试使用清华镜像
-
-```sh
-echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm main contrib non-free non-free-firmware" > /etc/apt/sources.list
-echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-updates main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list
-echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian/ bookworm-backports main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list
-echo "deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/debian-security bookworm-security main contrib non-free non-free-firmware" >> /etc/apt/sources.list
-apt-get update
-apt-get install -y --no-install-recommends libopus0 ffmpeg
-```
-
-## 6.运行项目
-
-```sh
-poetry run python app.py
-```
-
-# 方式三：本地源码运行
+# 方式二：本地源码只运行Server
 
 ## 1.安装基础环境
 
 本项目使用`conda`管理依赖环境。如果不方便安装`conda`，需要根据实际的操作系统安装好`libopus`和`ffmpeg`。
 如果确定使用`conda`，则安装好后，开始执行以下命令。
 
+重要提示！windows 用户，可以通过安装`Anaconda`来管理环境。安装好`Anaconda`后，在`开始`那里搜索`anaconda`相关的关键词，
+找到`Anaconda Prpmpt`，使用管理员身份运行它。如下图。
+
+![conda_prompt](./images/conda_env_1.png)
+
+运行之后，如果你能看到命令行窗口前面有一个(base)字样，说明你成功进入了`conda`环境。那么你就可以执行以下命令了。
+
+![conda_env](./images/conda_env_2.png)
+
 ```
 conda remove -n xiaozhi-esp32-server --all -y
 conda create -n xiaozhi-esp32-server python=3.10 -y
 conda activate xiaozhi-esp32-server
-conda install conda-forge::libopus -y
-conda install conda-forge::ffmpeg -y
+
+# 添加清华源通道
+conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
+conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
+conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
+
+conda install libopus -y
+conda install ffmpeg -y
 ```
 
+请注意，以上命令，不是一股脑执行就成功的，你需要一步步执行，每一步执行完后，都检查一下输出的日志，查看是否成功。
+
 ## 2.安装本项目依赖
 
 你先要下载本项目源码，源码可以通过`git clone`命令下载，如果你不熟悉`git clone`命令。
@@ -176,11 +186,13 @@ conda install conda-forge::ffmpeg -y
 打开完，找到页面中一个绿色的按钮，写着`Code`的按钮，点开它，然后你就看到`Download ZIP`的按钮。
 
 点击它，下载本项目源码压缩包。下载到你电脑后，解压它，此时它的名字可能叫`xiaozhi-esp32-server-main`
-你需要把它重命名成`xiaozhi-esp32-server`，好了请记住这个目录，我们暂且称它为`项目目录`。
+你需要把它重命名成`xiaozhi-esp32-server`，在这个文件里，进入到`main`文件夹，再进入到`xiaozhi-server`，好了请记住这个目录`xiaozhi-server`。
 
 ```
-# 使用dos或者终端，进入到你的项目目录，执行以下命令
+# 继续使用conda环境
 conda activate xiaozhi-esp32-server
+# 进入到你的项目根目录，再进入main/xiaozhi-server
+cd main/xiaozhi-server
 pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
 pip install -r requirements.txt
 ```
@@ -194,63 +206,58 @@ pip install -r requirements.txt
 
 ## 4.配置项目文件
 
-接下里，程序还不能直接运行，你需要配置一下，你到底使用的是什么模型。你可以看这个教程：
+接下来，程序还不能直接运行，你需要配置一下，你到底使用的是什么模型。你可以看这个教程：
 [跳转到配置项目文件](#配置项目)
 
 ## 5.运行项目
 
 ```
-# 确保在本项目的根目录下执行
+# 确保在xiaozhi-server目录下执行
 conda activate xiaozhi-esp32-server
 python app.py
 ```
-
 这时，你就要留意日志信息，可以根据这个教程，判断是否成功了。[跳转到运行状态确认](#运行状态确认)
 
+
 # 汇总
 
 ## 配置项目
 
-如果你的`项目目录`目录没有`data`，你需要创建`data`目录。
-如果你的`data`下面没有`.config.yaml`文件，你可以把源码目录下的`config.yaml`文件复制一份，重命名为`.config.yaml`
+如果你的`xiaozhi-server`目录没有`data`，你需要创建`data`目录。
+如果你的`data`下面没有`.config.yaml`文件，有两个方式，任选一种：
 
-修改`项目目录`下`data`目录下的`.config.yaml`文件，配置本项目所需的各种参数。默认的LLM使用的是`ChatGLMLLM`
-，你需要配置密钥，因为他们的模型，虽然有免费的，但是仍要去[官网](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys)注册密钥，才能启动。
-默认的TTS使用的是`EdgeTTS`，这个无需配置，如果你需要更换成`豆包TTS`，则需要配置密钥。
+第一个方式：你可以把`xiaozhi-server`目录下的`config.yaml`文件复制到`data`，并重命名为`.config.yaml`。在此文件上修改
 
-配置说明：这里是各个功能使用的默认组件，例如LLM默认使用`ChatGLMLLM`模型。如果需要切换模型，就是改对应的名称。
-本项目的默认配置仅是成本最低配置（`glm-4-flash`和`EdgeTTS`都是免费的），如果需要更优的更快的搭配，需要自己结合部署环境切换各组件的使用。
+第二个方式：你也可以创建在`data`目录下手动创建`.config.yaml`空文件，然后在这个文件中增加必要的配置信息，系统会优先读取`.config.yaml`文件的配置，如果`.config.yaml`没有配置的，系统会自动去加载`xiaozhi-server`目录下的`config.yaml`的配置。推荐使用这种方式，这种方式是最简洁的方式。
+
+- 默认的LLM使用的是`ChatGLMLLM`，你需要配置密钥，因为他们的模型，虽然有免费的，但是仍要去[官网](https://bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys)注册密钥，才能启动。
+
+以下是一个能正常跑起来的，最简单的`.config.yaml`配置示例
 
 ```
+server:
+  websocket: ws://你的ip或者域名:端口号/xiaozhi/v1/
+prompt: |
+  我是一个叫小智/小志的台湾女孩，说话机车，声音好听，习惯简短表达，爱用网络梗。
+  我的男朋友是一个程序员，梦想是开发出一个机器人，能够帮助人们解决生活中的各种问题。
+  我是一个喜欢哈哈大笑的女孩，爱东说西说吹牛，不合逻辑的也照吹，就要逗别人开心。
+  请你像一个人一样说话，请勿返回配置xml及其他特殊字符。
+
 selected_module:
-  ASR: FunASR
-  VAD: SileroVAD
-  LLM: ChatGLMLLM
-  TTS: EdgeTTS
-```
+  LLM: DoubaoLLM
 
-比如修改`LLM`使用的组件，就看本项目支持哪些`LLM` API接口，当前支持的是`openai`、`dify`。欢迎验证和支持更多LLM平台的接口。
-使用时，在`selected_module`修改成对应的如下LLM配置的名称：
-
-```
 LLM:
-  DeepSeekLLM:
-    type: openai
-    ...
   ChatGLMLLM:
-    type: openai
-    ...
-  DifyLLM:
-    type: dify
-    ...
+    api_key: xxxxxxxxxxxxxxx.xxxxxx
 ```
 
-有些服务，比如如果你使用`Dify`、`豆包的TTS`，是需要密钥的，记得在配置文件加上哦！
+建议先将最简单的配置运行起来，然后再去`xiaozhi/config.yaml`阅读配置的使用说明。
+比如你要换更换模型，修改`selected_module`下的配置就行。
 
 ## 模型文件
 
 本项目语音识别模型，默认使用`SenseVoiceSmall`模型，进行语音转文字。因为模型较大，需要独立下载，下载后把`model.pt`
-文件放在`model/SenseVoiceSmall`
+文件放在`models/SenseVoiceSmall`
 目录下。下面两个下载路线任选一个。
 
 - 线路一：阿里魔塔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
@@ -262,16 +269,40 @@ LLM:
 如果你能看到，类似以下日志,则是本项目服务启动成功的标志。
 
 ```
-25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - Server is running at ws://xxx.xx.xx.xx:8000
-25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======上面的地址是websocket协议地址，请勿用浏览器访问=======
+250427 13:04:20[0.3.11_SiFuChTTnofu][__main__]-INFO-OTA接口是           http://192.168.4.123:8002/xiaozhi/ota/
+250427 13:04:20[0.3.11_SiFuChTTnofu][__main__]-INFO-Websocket地址是     ws://192.168.4.123:8000/xiaozhi/v1/
+250427 13:04:20[0.3.11_SiFuChTTnofu][__main__]-INFO-=======上面的地址是websocket协议地址，请勿用浏览器访问=======
+250427 13:04:20[0.3.11_SiFuChTTnofu][__main__]-INFO-如想测试websocket请用谷歌浏览器打开test目录下的test_page.html
+250427 13:04:20[0.3.11_SiFuChTTnofu][__main__]-INFO-=======================================================
 ```
 
 正常来说，如果您是通过源码运行本项目，日志会有你的接口地址信息。
 但是如果你用docker部署，那么你的日志里给出的接口地址信息就不是真实的接口地址。
 
 最正确的方法，是根据电脑的局域网IP来确定你的接口地址。
-如果你的电脑的局域网IP比如是`192.168.1.25`，那么你的接口地址就是：`ws://192.168.1.25:8000`。
+如果你的电脑的局域网IP比如是`192.168.1.25`，那么你的接口地址就是：`ws://192.168.1.25:8000/xiaozhi/v1/`，对应的OTA地址就是：`http://192.168.1.25:8002/xiaozhi/ota/`。
 
 这个信息很有用的，后面`编译esp32固件`需要用到。
 
-接下来，你就可以开始 [编译esp32固件](firmware-build.md)了。
+接下来，你就可以开始操作你的esp32设备了，你可以`自行编译esp32固件`也可以配置使用`虾哥编译好的1.6.1以上版本的固件`。两个任选一个
+
+1、 [编译自己的esp32固件](firmware-build.md)了。
+
+2、 [基于虾哥编译好的固件配置自定义服务器](firmware-setting.md)了。
+
+
+以下是一些常见问题，供参考：
+
+[1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文](./FAQ.md)
+
+[2、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？](./FAQ.md)
+
+[3、TTS 经常失败，经常超时](./FAQ.md)
+
+[4、使用Wifi能连接自建服务器，但是4G模式却接不上](./FAQ.md)
+
+[5、如何提高小智对话响应速度？](./FAQ.md)
+
+[6、我说话很慢，停顿时小智老是抢话](./FAQ.md)
+
+[7、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作](./FAQ.md)

docs/Deployment_all.md

@@ -0,0 +1,449 @@
+# 部署架构图
+![请参考-全模块安装架构图](../docs/images/deploy2.png)
+# 方式一：Docker运行全模块
+docker镜像已支持x86架构、arm64架构的CPU，支持在国产操作系统上运行。
+
+## 1. 安装docker
+
+如果您的电脑还没安装docker，可以按照这里的教程安装：[docker安装](https://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html)
+
+#### 1.1 创建目录
+
+安装完后，你需要为这个项目找一个安放配置文件的目录，例如我们可以新建一个文件夹叫`xiaozhi-server`。
+
+创建好目录后，你需要在`xiaozhi-server`下面创建`data`文件夹和`models`文件夹，`models`下面还要再创建`SenseVoiceSmall`文件夹。
+
+最终目录结构如下所示：
+
+```
+xiaozhi-server
+  ├─ data
+  ├─ models
+     ├─ SenseVoiceSmall
+```
+
+#### 1.2 下载语音识别模型文件
+
+本项目语音识别模型，默认使用`SenseVoiceSmall`模型，进行语音转文字。因为模型较大，需要独立下载，下载后把`model.pt`
+文件放在`models/SenseVoiceSmall`
+目录下。下面两个下载路线任选一个。
+
+- 线路一：阿里魔塔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
+- 线路二：百度网盘下载[SenseVoiceSmall](https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg&pwd=qvna) 提取码:
+  `qvna`
+
+
+#### 1.3 下载配置文件
+
+你需要下载两个配置文件：`docker-compose_all.yaml` 和 `config_from_api.yaml`。需要从项目仓库下载这两个文件。
+
+##### 1.3.1 下载 docker-compose_all.yaml
+
+用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml)。
+
+在页面的右侧找到名称为`RAW`按钮，在`RAW`按钮的旁边，找到下载的图标，点击下载按钮，下载`docker-compose_all.yml`文件。 把文件下载到你的
+`xiaozhi-server`中。
+
+或者直接执行 `wget https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/refs/heads/main/main/xiaozhi-server/docker-compose_all.yml` 下载。
+
+下载完后，回到本教程继续往下。
+
+##### 1.3.2 下载 config_from_api.yaml
+
+用浏览器打开[这个链接](../main/xiaozhi-server/config_from_api.yaml)。
+
+在页面的右侧找到名称为`RAW`按钮，在`RAW`按钮的旁边，找到下载的图标，点击下载按钮，下载`config_from_api.yaml`文件。 把文件下载到你的
+`xiaozhi-server`下面的`data`文件夹中，然后把`config_from_api.yaml`文件重命名为`.config.yaml`。
+
+或者直接执行 `wget https://raw.githubusercontent.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/refs/heads/main/main/xiaozhi-server/config_from_api.yaml` 下载保存。
+
+下载完配置文件后，我们确认一下整个`xiaozhi-server`里面的文件如下所示：
+
+```
+xiaozhi-server
+  ├─ docker-compose_all.yml
+  ├─ data
+    ├─ .config.yaml
+  ├─ models
+     ├─ SenseVoiceSmall
+       ├─ model.pt
+```
+
+如果你的文件目录结构也是上面的，就继续往下。如果不是，你就再仔细看看是不是漏操作了什么。
+
+## 2. 备份数据
+
+如果你之前已经成功运行智控台，如果上面保存有你的密钥信息，请先从智控台上拷贝重要数据下来。因为升级过程中，有可能会覆盖原来的数据。
+
+## 3. 清除历史版本镜像和容器
+接下来打开命令行工具，使用`终端`或`命令行`工具 进入到你的`xiaozhi-server`，执行以下命令
+
+```
+docker compose -f docker-compose_all.yml down
+
+docker stop xiaozhi-esp32-server
+docker rm xiaozhi-esp32-server
+
+docker stop xiaozhi-esp32-server-web
+docker rm xiaozhi-esp32-server-web
+
+docker stop xiaozhi-esp32-server-db
+docker rm xiaozhi-esp32-server-db
+
+docker stop xiaozhi-esp32-server-redis
+docker rm xiaozhi-esp32-server-redis
+
+docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:server_latest
+docker rmi ghcr.nju.edu.cn/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server:web_latest
+```
+
+## 4. 运行程序
+执行以下命令启动新版本容器
+
+```
+docker compose -f docker-compose_all.yml up -d
+```
+
+执行完后，再执行以下命令，查看日志信息。
+
+```
+docker logs -f xiaozhi-esp32-server-web
+```
+
+当你看到输出日志时，说明你的`智控台`启动成功了。
+
+```
+2025-xx-xx 22:11:12.445 [main] INFO  c.a.d.s.b.a.DruidDataSourceAutoConfigure - Init DruidDataSource
+2025-xx-xx 21:28:53.873 [main] INFO  xiaozhi.AdminApplication - Started AdminApplication in 16.057 seconds (process running for 17.941)
+http://localhost:8002/xiaozhi/doc.html
+```
+
+请注意此刻仅是`智控台`能运行，如果8000端口`xiaozhi-esp32-server`报错，先不要理会。
+
+这时，你需要使用浏览器，打开`智控台`，链接：http://127.0.0.1:8002 ，注册第一个用户。第一个用户即是超级管理员，以后的用户都是普通用户。普通用户只能绑定设备和配置智能体;超级管理员可以进行模型管理、用户管理、参数配置等功能。
+
+接下来要做三件重要的事情：
+
+### 第一件重要的事情
+
+使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`参数管理`，找到列表中第一条数据，参数编码是`server.secret`，复制它到`参数值`。
+
+`server.secret`需要说明一下，这个`参数值`很重要，作用是让我们的`Server`端连接`manager-api`。`server.secret`是每次从零部署manager模块时，会自动随机生成的密钥。
+
+复制`参数值`后，打开`xiaozhi-server`下的`data`目录的`.config.yaml`文件。此刻你的配置文件内容应该是这样的：
+
+```
+manager-api:
+  url:  http://127.0.0.1:8002/xiaozhi
+  secret: 你的server.secret值
+```
+1、把你刚才从`智控台`复制过来的`server.secret`的`参数值`复制到`.config.yaml`文件里的`secret`里。
+
+2、因为你是docker部署，把`url`改成下面的`http://xiaozhi-esp32-server-web:8002/xiaozhi`
+
+3、因为你是docker部署，把`url`改成下面的`http://xiaozhi-esp32-server-web:8002/xiaozhi`
+
+4、因为你是docker部署，把`url`改成下面的`http://xiaozhi-esp32-server-web:8002/xiaozhi`
+
+类似这样的效果
+```
+manager-api:
+  url: http://xiaozhi-esp32-server-web:8002/xiaozhi
+  secret: 12345678-xxxx-xxxx-xxxx-123456789000
+```
+
+保存好后，继续往下做第二件重要的事情
+
+### 第二件重要的事情
+
+使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`模型配置`，然后在左侧栏点击`大语言模型`，找到第一条数据`智谱AI`，点击`修改`按钮，
+弹出修改框后，将你注册到的`智谱AI`的密钥填写到`API密钥`中。然后点击保存。
+
+## 5.重启xiaozhi-esp32-server
+
+接下来打开命令行工具，使用`终端`或`命令行`工具 输入
+```
+docker restart xiaozhi-esp32-server
+docker logs -f xiaozhi-esp32-server
+```
+如果你能看到，类似以下日志,则是Server启动成功的标志。
+
+```
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - Websocket地址是      ws://xxx.xx.xx.xx:8000/xiaozhi/v1/
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======上面的地址是websocket协议地址，请勿用浏览器访问=======
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - 如想测试websocket请用谷歌浏览器打开test目录下的test_page.html
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======================================================
+```
+
+由于你是全模块部署，因此你有两个重要的接口需要写入到esp32中。
+
+OTA接口：
+```
+http://你电脑局域网的ip:8002/xiaozhi/ota/
+```
+
+Websocket接口：
+```
+ws://你电脑局域网的ip:8000/xiaozhi/v1/
+```
+
+### 第三件重要的事情
+
+使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`参数管理`，找到参数编码是`server.websocket`，输入你的`Websocket接口`。
+
+使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`参数管理`，找到数编码是`server.ota`，输入你的`OTA接口`。
+
+接下来，你就可以开始操作你的esp32设备了，你可以`自行编译esp32固件`也可以配置使用`虾哥编译好的1.6.1以上版本的固件`。两个任选一个
+
+1、 [编译自己的esp32固件](firmware-build.md)了。
+
+2、 [基于虾哥编译好的固件配置自定义服务器](firmware-setting.md)了。
+
+
+# 方式二：本地源码运行全模块
+
+## 1.安装MySQL数据库
+
+如果本机已经安装了MySQL，可以直接在数据库中创建名为`xiaozhi_esp32_server`的数据库。
+
+```sql
+CREATE DATABASE xiaozhi_esp32_server CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
+```
+
+如果还没有MySQL，你可以通过docker安装mysql
+
+```
+docker run --name xiaozhi-esp32-server-db -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 3306:3306 -e MYSQL_DATABASE=xiaozhi_esp32_server -e MYSQL_INITDB_ARGS="--character-set-server=utf8mb4 --collation-server=utf8mb4_unicode_ci" -e TZ=Asia/Shanghai -d mysql:latest
+```
+
+## 2.安装redis
+
+如果还没有Redis，你可以通过docker安装redis
+
+```
+docker run --name xiaozhi-esp32-server-redis -d -p 6379:6379 redis
+```
+
+## 3.运行manager-api程序
+
+3.1 安装JDK21，设置JDK环境变量
+
+3.2 安装Maven，设置Maven环境变量
+
+3.3 使用Vscode编程工具，安装好Java环境相关插件
+
+3.4 使用Vscode编程工具加载manager-api模块
+
+在`src/main/resources/application-dev.yml`中配置数据库连接信息
+
+```
+spring:
+  datasource:
+    username: root
+    password: 123456
+```
+在`src/main/resources/application-dev.yml`中配置Redis连接信息
+```
+spring:
+    data:
+      redis:
+        host: localhost
+        port: 6379
+        password:
+        database: 0
+```
+
+3.5 运行主程序
+
+本项目为SpringBoot项目，启动方式为：
+打开`Application.java`运行`Main`方法启动
+
+```
+路径地址：
+src/main/java/xiaozhi/AdminApplication.java
+```
+
+当你看到输出日志时，说明你的`manager-api`启动成功了。
+
+```
+2025-xx-xx 22:11:12.445 [main] INFO  c.a.d.s.b.a.DruidDataSourceAutoConfigure - Init DruidDataSource
+2025-xx-xx 21:28:53.873 [main] INFO  xiaozhi.AdminApplication - Started AdminApplication in 16.057 seconds (process running for 17.941)
+http://localhost:8002/xiaozhi/doc.html
+```
+
+## 4.运行manager-web程序
+
+4.1 安装nodejs
+
+4.2 使用Vscode编程工具加载manager-web模块
+
+终端命令进入manager-web目录下
+
+```
+npm install
+```
+然后启动
+```
+npm run serve
+```
+
+请注意，如果你的manager-api的接口不在`http://localhost:8002`，请在开发时，修改
+`main/manager-web/.env.development`中的路径
+
+运行成功后，你需要使用浏览器，打开`智控台`，链接：http://127.0.0.1:8001 ，注册第一个用户。第一个用户即是超级管理员，以后的用户都是普通用户。普通用户只能绑定设备和配置智能体;超级管理员可以进行模型管理、用户管理、参数配置等功能。
+
+
+重要：注册成功后，使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`模型配置`，然后在左侧栏点击`大语言模型`，找到第一条数据`智谱AI`，点击`修改`按钮，
+弹出修改框后，将你注册到的`智谱AI`的密钥填写到`API密钥`中。然后点击保存。
+
+重要：注册成功后，使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`模型配置`，然后在左侧栏点击`大语言模型`，找到第一条数据`智谱AI`，点击`修改`按钮，
+弹出修改框后，将你注册到的`智谱AI`的密钥填写到`API密钥`中。然后点击保存。
+
+重要：注册成功后，使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`模型配置`，然后在左侧栏点击`大语言模型`，找到第一条数据`智谱AI`，点击`修改`按钮，
+弹出修改框后，将你注册到的`智谱AI`的密钥填写到`API密钥`中。然后点击保存。
+
+## 5.安装Python环境
+
+本项目使用`conda`管理依赖环境。如果不方便安装`conda`，需要根据实际的操作系统安装好`libopus`和`ffmpeg`。
+如果确定使用`conda`，则安装好后，开始执行以下命令。
+
+重要提示！windows 用户，可以通过安装`Anaconda`来管理环境。安装好`Anaconda`后，在`开始`那里搜索`anaconda`相关的关键词，
+找到`Anaconda Prpmpt`，使用管理员身份运行它。如下图。
+
+![conda_prompt](./images/conda_env_1.png)
+
+运行之后，如果你能看到命令行窗口前面有一个(base)字样，说明你成功进入了`conda`环境。那么你就可以执行以下命令了。
+
+![conda_env](./images/conda_env_2.png)
+
+```
+conda remove -n xiaozhi-esp32-server --all -y
+conda create -n xiaozhi-esp32-server python=3.10 -y
+conda activate xiaozhi-esp32-server
+
+# 添加清华源通道
+conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
+conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
+conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
+
+conda install libopus -y
+conda install ffmpeg -y
+```
+
+请注意，以上命令，不是一股脑执行就成功的，你需要一步步执行，每一步执行完后，都检查一下输出的日志，查看是否成功。
+
+## 6.安装本项目依赖
+
+你先要下载本项目源码，源码可以通过`git clone`命令下载，如果你不熟悉`git clone`命令。
+
+你可以用浏览器打开这个地址`https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server.git`
+
+打开完，找到页面中一个绿色的按钮，写着`Code`的按钮，点开它，然后你就看到`Download ZIP`的按钮。
+
+点击它，下载本项目源码压缩包。下载到你电脑后，解压它，此时它的名字可能叫`xiaozhi-esp32-server-main`
+你需要把它重命名成`xiaozhi-esp32-server`，在这个文件里，进入到`main`文件夹，再进入到`xiaozhi-server`，好了请记住这个目录`xiaozhi-server`。
+
+```
+# 继续使用conda环境
+conda activate xiaozhi-esp32-server
+# 进入到你的项目根目录，再进入main/xiaozhi-server
+cd main/xiaozhi-server
+pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 7.下载语音识别模型文件
+
+本项目语音识别模型，默认使用`SenseVoiceSmall`模型，进行语音转文字。因为模型较大，需要独立下载，下载后把`model.pt`
+文件放在`models/SenseVoiceSmall`
+目录下。下面两个下载路线任选一个。
+
+- 线路一：阿里魔塔下载[SenseVoiceSmall](https://modelscope.cn/models/iic/SenseVoiceSmall/resolve/master/model.pt)
+- 线路二：百度网盘下载[SenseVoiceSmall](https://pan.baidu.com/share/init?surl=QlgM58FHhYv1tFnUT_A8Sg&pwd=qvna) 提取码:
+  `qvna`
+
+## 8.配置项目文件
+
+使用超级管理员账号，登录智控台 ，在顶部菜单找到`参数管理`，找到列表中第一条数据，参数编码是`server.secret`，复制它到`参数值`。
+
+`server.secret`需要说明一下，这个`参数值`很重要，作用是让我们的`Server`端连接`manager-api`。`server.secret`是每次从零部署manager模块时，会自动随机生成的密钥。
+
+如果你的`xiaozhi-server`目录没有`data`，你需要创建`data`目录。
+如果你的`data`下面没有`.config.yaml`文件，你可以把`xiaozhi-server`目录下的`config_from_api.yaml`文件复制到`data`，并重命名为`.config.yaml`
+
+复制`参数值`后，打开`xiaozhi-server`下的`data`目录的`.config.yaml`文件。此刻你的配置文件内容应该是这样的：
+
+```
+manager-api:
+  url: http://127.0.0.1:8002/xiaozhi
+  secret: 你的server.secret值
+```
+
+把你刚才从`智控台`复制过来的`server.secret`的`参数值`复制到`.config.yaml`文件里的`secret`里。
+
+类似这样的效果
+```
+manager-api:
+  url: http://127.0.0.1:8002/xiaozhi
+  secret: 12345678-xxxx-xxxx-xxxx-123456789000
+```
+
+## 5.运行项目
+
+```
+# 确保在xiaozhi-server目录下执行
+conda activate xiaozhi-esp32-server
+python app.py
+```
+
+如果你能看到，类似以下日志,则是本项目服务启动成功的标志。
+
+```
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - Server is running at ws://xxx.xx.xx.xx:8000/xiaozhi/v1/
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======上面的地址是websocket协议地址，请勿用浏览器访问=======
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - 如想测试websocket请用谷歌浏览器打开test目录下的test_page.html
+25-02-23 12:01:09[core.websocket_server] - INFO - =======================================================
+```
+
+由于你是全模块部署，因此你有两个重要的接口。
+
+OTA接口：
+```
+http://你电脑局域网的ip:8002/xiaozhi/ota/
+```
+
+Websocket接口：
+```
+ws://你电脑局域网的ip:8000/xiaozhi/v1/
+```
+
+请你务必把以上两个接口地址写入到智控台中：他们将会影响websocket地址发放和自动升级功能。
+
+1、使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`参数管理`，找到参数编码是`server.websocket`，输入你的`Websocket接口`。
+
+2、使用超级管理员账号，登录智控台，在顶部菜单找到`参数管理`，找到数编码是`server.ota`，输入你的`OTA接口`。
+
+
+接下来，你就可以开始操作你的esp32设备了，你可以`自行编译esp32固件`也可以配置使用`虾哥编译好的1.6.1以上版本的固件`。两个任选一个
+
+1、 [编译自己的esp32固件](firmware-build.md)了。
+
+2、 [基于虾哥编译好的固件配置自定义服务器](firmware-setting.md)了。
+
+# 常见问题
+
+以下是一些常见问题，供参考：
+
+[1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文](./FAQ.md)
+
+[2、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？](./FAQ.md)
+
+[3、TTS 经常失败，经常超时](./FAQ.md)
+
+[4、使用Wifi能连接自建服务器，但是4G模式却接不上](./FAQ.md)
+
+[5、如何提高小智对话响应速度？](./FAQ.md)
+
+[6、我说话很慢，停顿时小智老是抢话](./FAQ.md)
+
+[7、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作](./FAQ.md)

docs/FAQ.md

@@ -0,0 +1,119 @@
+# 常见问题 ❓
+
+### 1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文？🇰🇷
+
+建议：检查一下`models/SenseVoiceSmall`是否已经有`model.pt`
+文件，如果没有就要下载，查看这里[下载语音识别模型文件](Deployment.md#模型文件)
+
+### 2、为什么会出现"TTS 任务出错 文件不存在"？📁
+
+建议：检查一下是否正确使用`conda` 安装了`libopus`和`ffmpeg`库。
+
+如果没有安装，就安装
+
+```
+conda install conda-forge::libopus
+conda install conda-forge::ffmpeg
+```
+
+### 3、TTS 经常失败，经常超时 ⏰
+
+建议：如果 `EdgeTTS` 经常失败，请先检查是否使用了代理（梯子）。如果使用了，请尝试关闭代理后再试；  
+如果用的是火山引擎的豆包 TTS，经常失败时建议使用付费版本，因为测试版本仅支持 2 个并发。
+
+### 4、使用Wifi能连接自建服务器，但是4G模式却接不上 🔐
+
+原因：虾哥的固件，4G模式需要使用安全连接。
+
+解决方法：目前有两种方法可以解决。任选一种：
+
+1、改代码。参考这个视频解决 https://www.bilibili.com/video/BV18MfTYoE85
+
+2、使用nginx配置ssl证书。参考教程 https://icnt94i5ctj4.feishu.cn/docx/GnYOdMNJOoRCljx1ctecsj9cnRe
+
+### 5、如何提高小智对话响应速度？ ⚡
+
+本项目默认配置为低成本方案，建议初学者先使用默认免费模型，解决"跑得动"的问题，再优化"跑得快"。  
+如需提升响应速度，可尝试更换各组件。以下为各组件的响应速度测试数据（仅供参考，不构成承诺）：
+
+| 影响因素  |       因素值        | 
+|:-----:|:----------------:|
+| 测试地点  |    广东省广州市海珠区     |
+| 测试时间  | 2025年2月19日 12:52 |
+| 宽带运营商 |       中国联通       |
+
+测试方法：
+
+1、把各组件的密钥配置上去，只有配置了密钥的组件才参与测试。
+
+2、配置完密钥后，执行以下方法
+
+```
+# 进入项目根目录，执行以下命令：
+conda activate xiaozhi-esp32-server
+python performance_tester.py 
+```
+
+生成报告如下
+
+LLM 性能排行:
+
+| 模块名称       | 平均首Token时间 | 平均总响应时间 |
+|:-----------|:-----------|:--------|
+| AliLLM     | 0.547s     | 1.485s  |
+| ChatGLMLLM | 0.677s     | 3.057s  |
+
+TTS 性能排行:
+
+| 模块名称                 | 平均合成时间 |
+|----------------------|--------|
+| EdgeTTS              | 1.019s |
+| DoubaoTTS            | 0.503s |
+| CosyVoiceSiliconflow | 3.732s |
+
+推荐配置组合 (综合响应速度):
+
+| 组合方案                          | 综合得分  | LLM首Token | TTS合成  |
+|-------------------------------|-------|-----------|--------|
+| AliLLM + DoubaoTTS            | 0.539 | 0.547s    | 0.503s |
+| AliLLM + EdgeTTS              | 0.642 | 0.547s    | 1.019s |
+| ChatGLMLLM + DoubaoTTS        | 0.642 | 0.677s    | 0.503s |
+| ChatGLMLLM + EdgeTTS          | 0.745 | 0.677s    | 1.019s |
+| AliLLM + CosyVoiceSiliconflow | 1.184 | 0.547s    | 3.732s |
+
+### 结论 🔍
+
+`2025年2月19日`，如果我的电脑在`广东省广州市海珠区`，且使用的是`中国联通`网络，我会优先使用：
+
+- LLM：`AliLLM`
+- TTS：`DoubaoTTS`
+
+### 6、我说话很慢，停顿时小智老是抢话 🗣️
+
+建议：在配置文件中找到如下部分，将 `min_silence_duration_ms` 的值调大（例如改为 `1000`）：
+
+```yaml
+VAD:
+  SileroVAD:
+    threshold: 0.5
+    model_dir: models/snakers4_silero-vad
+    min_silence_duration_ms: 700  # 如果说话停顿较长，可将此值调大
+```
+
+### 7、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作 💡
+
+参考教程[ESP32设备与HomeAssistant集成指南](./homeassistant-integration.md)
+
+### 8、如何开启手机注册智控台 📱
+
+参考教程[阿里云短信集成指南](./ali-sms-integration.md)
+
+### 9、如何开启视觉模型实现拍照识物 📷
+
+参考教程[视觉模型使用指南](./mcp-vision-integration.md)
+
+### 10、更多问题，可联系我们反馈 💬
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+可以在[issues](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues)提交您的问题。
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+也可以发邮件我们取得联系：huangrongzhuang@xin-nan.com

docs/TECHNICAL_OVERVIEW.md

@@ -0,0 +1,236 @@
+# Technical Documentation: xiaozhi-esp32-server
+
+**Table of Contents:**
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+1.  [Introduction](#1-introduction)
+2.  [Overall Architecture](#2-overall-architecture)
+3.  [Component Deep Dive](#3-component-deep-dive)
+    *   [xiaozhi-server (Python AI Engine)](#31-xiaozhi-server-python-ai-engine)
+    *   [manager-api (Java Management Backend)](#32-manager-api-java-management-backend)
+    *   [manager-web (Vue.js Management Frontend)](#33-manager-web-vuejs-management-frontend)
+4.  [Data Flow and Interaction Mechanisms](#4-data-flow-and-interaction-mechanisms)
+5.  [Key Features Summary](#5-key-features-summary)
+6.  [Deployment and Configuration Overview](#6-deployment-and-configuration-overview)
+
+---
+
+## 1. Introduction
+
+The `xiaozhi-esp32-server` project provides a comprehensive backend system designed to power intelligent voice interactions for ESP32-based smart hardware. Its primary purpose is to enable developers to quickly establish a robust server infrastructure capable of understanding natural language commands, interacting with various AI services (for speech recognition, language understanding, and speech synthesis), managing IoT devices, and offering a web-based interface for system configuration and administration. This project facilitates the creation of customizable voice assistants and smart control systems by integrating multiple cutting-edge technologies into a cohesive and extensible platform.
+
+---
+
+## 2. Overall Architecture
+
+The `xiaozhi-esp32-server` system is architected as a distributed suite of interconnected components, each with a distinct role, ensuring modularity and scalability. The primary components are:
+
+1.  **ESP32 Hardware (Client Device):** This is the physical smart hardware device that the end-user interacts with. It's responsible for:
+    *   Capturing user's voice commands.
+    *   Sending captured audio to the `xiaozhi-server`.
+    *   Receiving synthesized audio responses from `xiaozhi-server` and playing them back.
+    *   Potentially controlling other connected peripherals or IoT devices based on commands from `xiaozhi-server`.
+
+2.  **`xiaozhi-server` (Core AI Engine):** This Python-based server is the central brain for voice processing and interaction logic. Its key responsibilities include:
+    *   Establishing real-time, bidirectional WebSocket communication with ESP32 devices.
+    *   Receiving audio streams and performing Voice Activity Detection (VAD).
+    *   Converting speech to text using integrated Automatic Speech Recognition (ASR) services.
+    *   Interpreting user intent and generating responses by interacting with Large Language Models (LLMs).
+    *   Managing dialogue context and memory.
+    *   Converting text responses back to speech using Text-to-Speech (TTS) services.
+    *   Executing commands, including IoT device control via a plugin system.
+    *   Fetching its operational configuration from the `manager-api`.
+
+3.  **`manager-api` (Management Backend):** A Java Spring Boot application that provides a RESTful API for system administration and configuration. It serves as the backend for the `manager-web` frontend and a configuration source for `xiaozhi-server`. Its functions include:
+    *   User authentication and management for the control panel.
+    *   Registration and management of ESP32 devices.
+    *   Storage and retrieval of system configurations (e.g., selected AI service providers, API keys, device settings) in a MySQL database.
+    *   Providing endpoints for `xiaozhi-server` to fetch its configuration.
+    *   Managing voice timbre settings, OTA firmware updates, and other system parameters.
+    *   Utilizing Redis for caching to enhance performance.
+
+4.  **`manager-web` (Web Control Panel):** A Vue.js Single Page Application (SPA) that provides a graphical user interface for administrators. It allows for:
+    *   Easy configuration of `xiaozhi-server`'s AI services and operational parameters.
+    *   Management of users, devices, and their respective settings.
+    *   Monitoring system status (potentially) and managing other administrative tasks.
+    *   Interaction with all backend functionalities exposed by `manager-api`.
+
+**High-Level Interaction Flow:**
+
+*   The **ESP32** device captures voice and communicates primarily with **`xiaozhi-server`** via WebSockets for all voice-related interactions.
+*   **`xiaozhi-server`** processes the voice data, interacts with various AI cloud services or local models, and sends responses back to the ESP32.
+*   The **`manager-web`** frontend communicates with **`manager-api`** using RESTful HTTP calls to manage and configure the entire system.
+*   **`xiaozhi-server`** also communicates with **`manager-api`** (via REST) to pull its latest configuration, ensuring that changes made in the web panel are reflected in its operation.
+
+This separation of concerns allows the `xiaozhi-server` to focus on efficient real-time AI processing, while the `manager-api` and `manager-web` provide a robust and user-friendly interface for administration and setup.
+
+---
+
+## 3. Component Deep Dive
+
+### 3.1. `xiaozhi-server` (Python AI Engine)
+
+The `xiaozhi-server` is the intelligent core of the system, responsible for processing voice interactions, interfacing with AI services, and managing communication with ESP32 devices.
+
+*   **Purpose:**
+    *   To provide real-time processing of voice commands from ESP32 devices.
+    *   To integrate with various AI services for Speech-to-Text (ASR), Natural Language Understanding (via Large Language Models - LLMs), Text-to-Speech (TTS), Voice Activity Detection (VAD), Intent Recognition, and Memory.
+    *   To manage dialogue flow and context with users.
+    *   To execute custom functions and control IoT devices based on user commands.
+    *   To be dynamically configurable through the `manager-api`.
+
+*   **Core Technologies:**
+    *   **Python 3:** The primary programming language.
+    *   **Asyncio:** Python's asynchronous programming framework, crucial for handling concurrent WebSocket connections and non-blocking I/O for AI service API calls.
+    *   **`websockets` Library:** For WebSocket server implementation.
+    *   **HTTP Client (e.g., `aiohttp`, `httpx`):** For asynchronous HTTP requests to `manager-api` and external AI services.
+    *   **YAML (PyYAML):** For local configuration file parsing.
+
+*   **Key Implementation Aspects:**
+
+    1.  **AI Service Provider Pattern (`core/providers/`):**
+        *   **Concept:** A flexible design for integrating AI services. Each service type (ASR, TTS, LLM, etc.) has an abstract base class defining a common interface. Concrete classes implement this interface for specific vendors or local models.
+        *   **Benefit:** Allows easy switching of AI service backends via configuration and simplifies adding new service integrations.
+        *   **Initialization:** `core/utils/modules_initialize.py` acts as a factory to load and instantiate configured providers.
+
+    2.  **WebSocket Communication & Connection Handling (`core/websocket_server.py`, `core/connection.py`):**
+        *   **Server Setup:** Manages WebSocket connections from ESP32 devices.
+        *   **Connection Isolation:** Each ESP32 client gets a dedicated `ConnectionHandler` instance, isolating its session state and dialogue.
+        *   **Dynamic Configuration Updates:** Can fetch updated configurations from `manager-api` and re-initialize AI service modules live, without a full server restart.
+
+    3.  **Message Handling & Dialogue Flow (`core/handle/`):**
+        *   Employs a modular handler pattern. The `ConnectionHandler` dispatches message processing to specialized modules based on message type or dialogue phase (e.g., `receiveAudioHandle.py` for audio input, `intentHandler.py` for NLU, `functionHandler.py` for plugin execution, `sendAudioHandle.py` for TTS output).
+
+    4.  **Plugin System for Extensible Functions (`plugins_func/`):**
+        *   **Purpose:** Allows adding custom "skills" (e.g., weather, news, Home Assistant control).
+        *   **Mechanism:** Plugins define functions and schemas. The LLM can request execution of these functions (function calling). `loadplugins.py` and `register.py` manage plugin discovery and registration.
+
+    5.  **Configuration Management (`config/`):**
+        *   Loads settings from a local `config.yaml` and merges them with configurations fetched from `manager-api` (via `manage_api_client.py`), enabling remote dynamic configuration.
+        *   `logger.py` sets up structured application logging.
+        *   `config/assets/` stores predefined audio files for system notifications.
+
+    6.  **Auxiliary HTTP Server (`core/http_server.py`):**
+        *   Handles specific HTTP requests, notably for OTA firmware updates (`/xiaozhi/ota/`) and other utility endpoints.
+
+### 3.2. `manager-api` (Java Management Backend)
+
+The `manager-api` component is a backend server built using Java and the Spring Boot framework, serving as the administrative hub.
+
+*   **Purpose:**
+    *   Provide a secure RESTful API for the `manager-web` frontend.
+    *   Act as a centralized configuration provider for `xiaozhi-server`.
+    *   Manage persistent data (users, devices, AI configurations, voice timbres, OTA firmware).
+
+*   **Core Technologies:**
+    *   **Java 21 & Spring Boot 3:** Core language and framework.
+    *   **Spring MVC:** For building REST controllers.
+    *   **MyBatis-Plus:** ORM for database interaction with MySQL.
+    *   **MySQL:** Relational database.
+    *   **Druid:** JDBC connection pool.
+    *   **Redis (Spring Data Redis):** For caching.
+    *   **Apache Shiro:** Security framework for authentication and authorization.
+    *   **Liquibase:** Database schema migration.
+    *   **Knife4j:** OpenAPI (Swagger) API documentation.
+    *   **Maven:** Build and dependency management.
+
+*   **Key Implementation Aspects:**
+
+    1.  **Modular Architecture (`modules/` package):**
+        *   Business logic is organized into distinct modules (e.g., `sys` for users/roles, `agent` for assistant configs, `device` for ESP32s, `config` for `xiaozhi-server` settings, `security`, `timbre`, `ota`).
+        *   Each module typically follows a layered pattern: Controller, Service, DAO (Mapper), Entity, DTO.
+
+    2.  **Layered Architecture:**
+        *   **Controller Layer (`@RestController`):** Defines API endpoints, handles HTTP request/response.
+        *   **Service Layer (`@Service`):** Contains business logic, transaction management.
+        *   **Data Access Layer (MyBatis-Plus Mappers):** Interacts with the MySQL database.
+
+    3.  **Common Functionalities (`common/` package):**
+        *   Provides shared code: base classes, global configurations (Spring, MyBatis, Redis, Knife4j), custom annotations (e.g., `@LogOperation`), AOP aspects, global exception handling, utility classes, and XSS protection.
+
+    4.  **Security (Apache Shiro):**
+        *   Manages user authentication and permissions for accessing API endpoints. Configured with Shiro Realms and security filters.
+
+    5.  **Database Schema Management (Liquibase):**
+        *   Ensures consistent database structure across environments through versioned schema changes.
+
+### 3.3. `manager-web` (Vue.js Management Frontend)
+
+The `manager-web` is a Single Page Application (SPA) providing the administrative user interface.
+
+*   **Purpose:**
+    *   Offer a web-based control panel for system configuration and management.
+    *   Enable administrators to configure `xiaozhi-server`'s AI services, manage users and devices, customize voice timbres, and handle OTA updates.
+
+*   **Core Technologies:**
+    *   **Vue.js 2 & Vue CLI:** Core JavaScript framework and build tools.
+    *   **Vue Router:** For client-side routing within the SPA.
+    *   **Vuex:** For centralized state management.
+    *   **Element UI:** UI component library for a consistent look and feel.
+    *   **SCSS:** CSS preprocessor.
+    *   **HTTP Client (Flyio or Axios):** For API calls to `manager-api`.
+    *   **Workbox:** For PWA features (caching, service worker).
+    *   **Opus Libraries:** For potential in-browser audio recording/playback.
+
+*   **Key Implementation Aspects:**
+
+    1.  **SPA Structure:** Single HTML page with dynamic view updates.
+    2.  **Component-Based Architecture:** UI built from reusable Vue components (`.vue` files in `src/views/` for pages and `src/components/` for smaller elements).
+    3.  **Client-Side Routing (`src/router/index.js`):** Maps browser URLs to view components, with route guards for authentication.
+    4.  **State Management (`src/store/index.js`):** Vuex manages global state (user info, device lists, etc.) via state, getters, mutations, and actions (often involving API calls).
+    5.  **API Communication (`src/apis/`):** Modularized API service files make asynchronous calls to `manager-api`.
+    6.  **Build Process & PWA Features:** Vue CLI (Webpack) bundles assets. Workbox enables PWA features like caching.
+    7.  **Environment Configuration (`.env` files):** Manages settings like the `manager-api` base URL for different environments.
+
+---
+
+## 4. Data Flow and Interaction Mechanisms
+
+The system uses WebSockets for real-time voice interactions and RESTful APIs for management tasks.
+
+*   **Core Voice Interaction (ESP32 <-> `xiaozhi-server` - WebSockets):**
+    *   ESP32 connects to `xiaozhi-server` via WebSocket.
+    *   Audio is streamed from ESP32 to server.
+    *   Server processes audio (VAD, ASR), interacts with LLM (possibly executing plugin functions), synthesizes response via TTS.
+    *   Synthesized audio is streamed back to ESP32.
+    *   JSON control/status messages are also exchanged.
+
+*   **Management & Configuration (RESTful APIs - HTTP/JSON):**
+    *   **`manager-web` -> `manager-api`:** Admin actions in the web UI trigger REST API calls to `manager-api` for managing users, devices, configurations, etc. Shiro secures these endpoints.
+    *   **`xiaozhi-server` -> `manager-api`:** `xiaozhi-server` pulls its operational configuration from `manager-api` via REST API calls.
+
+*   **OTA Updates (Conceptual - HTTP & WebSocket):**
+    *   Firmware uploaded via `manager-web` to `manager-api`.
+    *   `xiaozhi-server` may notify ESP32 of updates via WebSocket.
+    *   ESP32 downloads firmware via HTTP from an endpoint (likely on `xiaozhi-server`).
+
+---
+
+## 5. Key Features Summary
+
+*   **Modular AI Services:** Pluggable ASR, LLM, TTS, VAD, Intent, Memory.
+*   **Advanced Dialogue:** Real-time interruption, contextual memory, multi-language support.
+*   **Extensible Skills:** Plugin system for custom functions (e.g., IoT, Home Assistant).
+*   **Comprehensive Web Management:** UI for users, devices, AI configs, OTA, timbres.
+*   **Flexible Deployment:** Docker (simplified/full) and source code options.
+*   **Dynamic Remote Configuration:** `xiaozhi-server` updates settings from `manager-api` live.
+*   **Open Source (MIT License).**
+*   **Cost-Effective Options:** "Entry Level Free Settings" available.
+*   **PWA Admin Panel:** Enhanced caching and user experience.
+*   **API Documentation:** Knife4j for `manager-api`.
+
+---
+
+## 6. Deployment and Configuration Overview
+
+*   **Deployment:**
+    *   **Docker:** Recommended for ease. Options for `xiaozhi-server` only or full stack (all components + databases). `docker-compose.yml` files provided.
+    *   **Source Code:** For development or custom setups, requiring manual environment setup for Python, Java/Maven, and Node.js.
+
+*   **Configuration:**
+    *   **`xiaozhi-server`:** Uses a local `config.yaml`, but primarily pulls dynamic configurations (AI providers, API keys) from `manager-api` via its `manage_api_client.py`.
+    *   **`manager-api`:** Configured via Spring Boot's `application.properties` or `application.yml` (database, Redis, Shiro settings).
+    *   **`manager-web`:** Configured via `.env` files (e.g., `manager-api` URL).
+    *   The `manager-web` UI is the primary interface for most system configurations in a full deployment.
+    *   Predefined profiles like "Entry Level Free Settings" and "Full Streaming Configuration" guide AI service choices.
+
+---

docs/TECHNICAL_OVERVIEW_CN.md

@@ -0,0 +1,450 @@
+# 技术文档：`xiaozhi-esp32-server`
+
+**目录：**
+
+1.  [引言](#1-引言)
+2.  [整体架构](#2-整体架构)
+3.  [核心组件深度剖析](#3-核心组件深度剖析)
+    *   [3.1. `xiaozhi-server` (核心AI引擎 - Python实现)](#31-xiaozhi-server-核心ai引擎---python实现)
+    *   [3.2. `manager-api` (管理后端 - Java Spring Boot实现)](#32-manager-api-管理后端---java-spring-boot实现)
+    *   [3.3. `manager-web` (Web管理前端 - Vue.js实现)](#33-manager-web-web管理前端---vuejs实现)
+4.  [数据流与交互机制](#4-数据流与交互机制)
+5.  [核心功能概要](#5-核心功能概要)
+6.  [部署与配置概述](#6-部署与配置概述)
+
+---
+
+## 1. 引言
+
+`xiaozhi-esp32-server` 项目是一个专为基于ESP32的智能硬件提供支持的**综合性后端系统**。其核心目标是使开发人员能够快速构建一个强大的服务器基础设施，该设施不仅能够理解自然语言指令，还能与多种AI服务（用于语音识别、自然语言理解及语音合成）进行高效交互、管理物联网（IoT）设备，并提供一个基于Web的用户界面以进行系统配置和管理。通过将多种尖端技术整合到一个高内聚且可扩展的平台中，本项目旨在简化和加速可定制化语音助手及智能控制系统的开发进程。它不仅仅是一个简单的服务器，更是一个连接硬件、AI能力与用户管理的桥梁。
+
+---
+
+## 2. 整体架构
+
+`xiaozhi-esp32-server` 系统采用了一种**分布式、多组件协作**的架构设计，确保了系统的模块化、可维护性和可扩展性。各个核心组件各司其职，协同工作。主要组件包括：
+
+1.  **ESP32 硬件 (客户端设备):**
+    这是终端用户直接与之交互的物理智能硬件设备。其主要职责包括：
+    *   捕捉用户的语音指令。
+    *   将捕捉到的原始音频数据安全地发送至 `xiaozhi-server` 进行处理。
+    *   接收来自 `xiaozhi-server` 合成的语音回复，并通过扬声器播放给用户。
+    *   根据从 `xiaozhi-server` 收到的指令，控制与之连接的其他外围设备或IoT设备（例如智能灯泡、传感器等）。
+
+2.  **`xiaozhi-server` (核心AI引擎 - Python实现):**
+    这个基于Python的服务器是整个系统的“大脑”，负责处理所有语音相关的逻辑和AI交互。其关键职责细化如下：
+    *   通过WebSocket协议与ESP32设备建立**稳定、低延迟的实时双向通信链路**。
+    *   接收来自ESP32的音频流，并利用语音活动检测（VAD）技术精确切分有效的语音片段。
+    *   集成并调用自动语音识别（ASR）服务（可配置本地或云端），将语音片段转换为文本。
+    *   通过与大型语言模型（LLM）的交互来解析用户意图、生成智能回复，并支持复杂的自然语言理解任务。
+    *   管理多轮对话中的上下文信息和用户记忆，以提供连贯的交互体验。
+    *   调用文本转语音（TTS）服务，将LLM生成的文本回复合成为自然流畅的语音。
+    *   通过一个灵活的**插件系统**执行自定义命令，包括对IoT设备的控制逻辑。
+    *   从 `manager-api` 服务获取其详细的运行时操作配置。
+
+3.  **`manager-api` (管理后端 - Java实现):**
+    这是一个基于Java Spring Boot框架构建的应用程序，它为整个系统的管理和配置提供了一套安全的RESTful API。它不仅是 `manager-web` 控制台的后端支撑，也是 `xiaozhi-server` 的配置数据来源。其核心功能包括：
+    *   为Web控制台提供用户认证（登录、权限验证）和用户账户管理功能。
+    *   ESP32设备的注册、信息管理以及设备特定配置的维护。
+    *   在**MySQL数据库**中持久化存储系统配置，例如用户选择的AI服务提供商、API密钥、设备参数、插件设置等。
+    *   提供特定的API端点，供 `xiaozhi-server` 拉取其所需的最新配置。
+    *   管理TTS音色选项、处理OTA（Over-The-Air）固件更新流程及相关元数据。
+    *   利用 **Redis** 作为高速缓存，存储热点数据（如会话信息、频繁访问的配置），以提升API响应速度和系统整体性能。
+
+4.  **`manager-web` (Web控制面板 - Vue.js实现):**
+    这是一个基于Vue.js构建的单页应用（SPA），为系统管理员提供了一个图形化、用户友好的操作界面。其主要能力包括：
+    *   便捷地配置 `xiaozhi-server` 所使用的各项AI服务（如ASR、LLM、TTS的提供商切换、参数调整）。
+    *   管理平台用户账户、角色分配及权限控制。
+    *   管理已注册的ESP32设备及其相关设置。
+    *   （潜在功能）监控系统运行状态、查看日志、进行故障排查等。
+    *   与 `manager-api` 提供的所有后端管理功能进行全面的交互。
+
+**高层交互流程概述:**
+
+*   **语音交互主线:** **ESP32设备**捕捉到用户语音后，通过**WebSocket**将音频数据实时传输给**`xiaozhi-server`**。`xiaozhi-server`完成一系列AI处理（VAD、ASR、LLM交互、TTS）后，再通过WebSocket将合成的语音回复发送回ESP32设备进行播放。所有与语音直接相关的实时交互均在此链路完成。
+*   **管理配置主线:** 管理员通过浏览器访问**`manager-web`**控制台。`manager-web`通过调用**`manager-api`**提供的**RESTful HTTP接口**来执行各种管理操作（如修改配置、管理用户或设备）。数据以JSON格式在两者间传递。
+*   **配置同步:** **`xiaozhi-server`**在启动或特定更新机制触发时，会主动通过HTTP请求从**`manager-api`**拉取其最新的操作配置。这确保了管理员在Web界面上所做的配置更改能够及时有效地应用到核心AI引擎的运行中。
+
+这种**前后端分离、核心服务与管理服务分离**的架构设计，使得 `xiaozhi-server`能够专注于高效的实时AI处理任务，而 `manager-api` 和 `manager-web` 则共同提供了一个功能强大且易于使用的管理和配置平台。各组件职责清晰，有利于独立开发、测试、部署和扩展。
+
+---
+
+## 3. 核心组件深度剖析
+
+### 3.1. `xiaozhi-server` (核心AI引擎 - Python实现)
+
+`xiaozhi-server` 作为系统的智能核心，全权负责处理语音交互、对接各类AI服务以及管理与ESP32设备间的通信。其设计目标是实现高效、灵活且可扩展的语音AI处理能力。
+
+*   **核心目标:**
+    *   为ESP32设备提供实时的语音指令处理服务。
+    *   深度集成各类AI服务，包括：自动语音识别 (ASR)、大型语言模型 (LLM) 进行自然语言理解 (NLU)、文本转语音 (TTS)、语音活动检测 (VAD)、意图识别 (Intent Recognition) 及对话记忆 (Memory)。
+    *   精细管理用户与设备间的对话流程及上下文状态。
+    *   基于用户指令，通过插件化机制执行自定义函数及控制物联网 (IoT) 设备。
+    *   支持通过 `manager-api`进行动态配置加载与更新。
+
+*   **核心技术栈:**
+    *   **Python 3:** 作为主要编程语言，Python以其丰富的AI/ML生态库和快速开发特性被选用。
+    *   **Asyncio:** Python的异步编程框架，是`xiaozhi-server`高性能的关键。它被广泛用于高效处理来自大量ESP32设备的并发WebSocket连接，以及执行与外部AI服务API通信时的非阻塞I/O操作，确保服务器在高并发下的响应能力。
+    *   **`websockets` 库:** 提供WebSocket服务器的具体实现，支持与ESP32客户端进行全双工实时通信。
+    *   **HTTP客户端 (如 `aiohttp`, `httpx`):** 用于异步执行HTTP请求，主要目的是从`manager-api`获取配置信息，以及与云端AI服务的API进行交互。
+    *   **YAML (通常通过 PyYAML 库):** 用于解析本地的 `config.yaml` 配置文件。
+    *   **FFmpeg (外部依赖):** 在 `app.py` 启动时会进行检查 (`check_ffmpeg_installed()`)。FFmpeg通常用于音频处理和格式转换，例如，确保音频数据符合特定AI服务的要求或进行内部处理。
+
+*   **关键实现细节:**
+
+    1.  **AI服务提供者模式 (Provider Pattern - `core/providers/`):**
+        *   **设计思想:** 这是`xiaozhi-server`集成不同AI服务的核心设计模式，极大地增强了系统的灵活性和可扩展性。针对每一种AI服务类型（ASR, TTS, LLM, VAD, Intent, Memory, VLLM），都在其对应子目录下定义了一个抽象基类 (ABC, Abstract Base Class)，例如 `core/providers/asr/base.py`。这个基类规定了该类型服务必须实现的通用接口方法（如ASR的 `async def transcribe(self, audio_chunk: bytes) -> str: pass`）。
+        *   **具体实现:** 各种具体的AI服务提供商或本地模型的实现，则以独立的Python类形式存在（例如 `core/providers/asr/fun_local.py` 实现了本地FunASR的逻辑，`core/providers/llm/openai.py` 实现了与OpenAI GPT模型的对接）。这些具体类继承自相应的抽象基类，并实现其定义的接口。部分提供者还使用DTOs (Data Transfer Objects, 存在于各自的 `dto/` 目录) 来结构化与外部服务交换的数据。
+        *   **优势:** 使得核心业务逻辑能够以统一的方式调用不同的AI服务，而无需关心其底层具体实现。用户可以通过配置文件轻松切换AI服务后端。添加对新AI服务的支持也变得相对简单，只需实现对应的Provider接口。
+        *   **动态加载与初始化:** `core/utils/modules_initialize.py` 脚本扮演了工厂的角色。它在服务器启动时，或在接收到配置更新指令时，会根据配置文件中 `selected_module` 及各项服务的具体provider设置，动态地导入并实例化相应的Provider类。
+
+    2.  **WebSocket通信与连接处理 (`app.py`, `core/websocket_server.py`, `core/connection.py`):**
+        *   **服务器启动与入口 (`app.py`):**
+            *   `app.py` 作为主入口，负责初始化应用环境（如检查FFmpeg、加载配置、设置日志）。
+            *   它会生成或加载一个 `auth_key` (JWT密钥)，用于保护特定的HTTP接口（如视觉分析接口 `/mcp/vision/explain`）。若配置中 `manager-api.secret` 为空，则会生成一个UUID作为 `auth_key`。
+            *   使用 `asyncio.create_task()` 并发启动 `WebSocketServer` (监听如 `ws://0.0.0.0:8000/xiaozhi/v1/`) 和 `SimpleHttpServer` (监听如 `http://0.0.0.0:8003/xiaozhi/ota/`)。
+            *   包含一个 `monitor_stdin()` 协程，用于在某些环境下保持应用存活或处理终端输入。
+        *   **WebSocket服务器核心 (`core/websocket_server.py`):**
+            *   `WebSocketServer` 类使用 `websockets` 库监听来自ESP32设备的连接请求。
+            *   对于每一个成功的WebSocket连接，它都会创建一个**独立的 `ConnectionHandler` 实例** (推测定义于 `core/connection.py`)。这种每个连接一个处理程序实例的设计模式，是实现多设备状态隔离和并发处理的关键，确保每个设备的对话流程和上下文信息互不干扰。
+            *   该服务器还提供一个 `_http_response` 方法，允许在同一端口上对非WebSocket升级的HTTP GET请求做出简单响应（例如返回 "Server is running"），便于进行健康检查。
+        *   **动态配置更新:** `WebSocketServer` 包含一个 `update_config()` 异步方法。此方法使用 `config_lock` (一个 `asyncio.Lock`) 保证配置更新的原子性。它调用 `get_config_from_api()` (可能在 `config_loader.py` 中实现，通过 `manage_api_client.py` 与 `manager-api` 通信) 来获取新的配置。通过 `check_vad_update()` 和 `check_asr_update()` 等辅助函数判断是否需要重新初始化特定的AI模块，避免不必要的开销。更新后的配置会用于重新调用 `initialize_modules()`，从而实现AI服务提供者的热切换。
+
+    3.  **消息处理与对话流程控制 (`core/handle/` 和 `ConnectionHandler`):**
+        *   `ConnectionHandler` (推测) 作为每个连接的控制中心，负责接收来自ESP32的消息，并根据消息类型或当前对话状态，将其分发给 `core/handle/` 目录下的相应处理模块。这种模块化的处理器设计使得 `ConnectionHandler` 逻辑更清晰，易于扩展。
+        *   **主要处理模块及其职责:**
+            *   `helloHandle.py`: 处理与ESP32初次连接时的握手协议、设备认证或初始化信息交换。
+            *   `receiveAudioHandle.py`: 接收音频流数据，调用VAD Provider进行语音活动检测，并将有效的音频片段传递给ASR Provider进行识别。
+            *   `textHandle.py` / `intentHandler.py`: 获取ASR识别出的文本后，与Intent Provider (可能利用LLM进行意图识别) 和LLM Provider交互，以理解用户意图并生成初步回复或决策。
+            *   `functionHandler.py`: 当LLM的响应包含执行特定“函数调用”的指令时，此模块负责从插件注册表中查找并执行对应的插件函数。
+            *   `sendAudioHandle.py`: 将LLM最终生成的文本回复交给TTS Provider合成语音，并将音频流通过WebSocket发送回ESP32。
+            *   `abortHandle.py`: 处理来自ESP32的中断请求，例如停止当前的TTS播报。
+            *   `iotHandle.py`, `mcpHandle.py`: 处理与IoT设备控制相关的特定指令或更复杂的模块通信协议 (MCP)。
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+    4.  **插件化功能扩展系统 (`plugins_func/`):**
+        *   **设计目的:** 提供一种标准化的方式来扩展语音助手的功能和“技能”，而无需修改核心代码。
+        *   **实现机制:**
+            *   各个具体功能以独立的Python脚本形式存在于 `plugins_func/functions/` 目录中（例如 `get_weather.py`, `hass_set_state.py` 用于Home Assistant集成）。
+            *   `loadplugins.py` 在服务器启动时负责扫描并加载这些插件模块。
+            *   `register.py` (或插件模块内部的特定装饰器/函数) 可能用于定义每个插件函数的元数据，包括：
+                *   **函数名称 (Function Name):** LLM调用时使用的标识符。
+                *   **功能描述 (Description):** 供LLM理解此函数的作用。
+                *   **参数模式 (Parameters Schema):** 通常是一个JSON Schema，详细定义了函数所需的参数、类型、是否必需以及描述。这是LLM能够正确生成函数调用参数的关键。
+        *   **执行流程:** 当LLM在其思考过程中决定需要调用某个外部工具或函数来获取信息或执行操作时，它会依据预先提供的函数模式生成一个结构化的“函数调用”请求。`xiaozhi-server`中的`functionHandler.py`捕获此请求，从插件注册表中找到对应的Python函数并执行，然后将执行结果返回给LLM，LLM再基于此结果生成最终给用户的自然语言回复。
+
+    5.  **配置管理 (`config/`):**
+        *   **加载机制:** `config_loader.py` (通过 `settings.py` 被调用) 负责从根目录的 `config.yaml` 文件加载基础配置。
+        *   **远程配置与合并:** 通过 `manage_api_client.py` (使用如`aiohttp`的库与`manager-api`通信) 可以从`manager-api`服务拉取配置。远程配置通常会覆盖本地 `config.yaml` 中的同名设置，从而实现通过Web界面动态调整服务器行为。
+        *   **日志系统:** `logger.py` 初始化应用日志系统（可能使用 `loguru` 或对标准 `logging` 模块进行封装，支持通过 `logger.bind(tag=TAG)` 添加标签，便于追踪和过滤）。
+        *   **静态资源:** `config/assets/` 目录下存放了用于系统提示音的静态音频文件（如设备绑定提示音 `bind_code.wav`、错误提示音等）。
+
+    6.  **辅助HTTP服务 (`core/http_server.py`):**
+        *   与WebSocket服务并行运行一个简单的HTTP服务器，用于处理特定的HTTP请求。最主要的功能是为ESP32设备提供OTA (Over-The-Air) 固件更新的下载服务 (通过 `/xiaozhi/ota/` 端点)。此外，也可能承载其他如 `/mcp/vision/explain` (视觉分析) 等工具性HTTP接口。
+
+综上所述，`xiaozhi-server` 是一个采用现代Python异步编程模型构建的、高度模块化、配置驱动的AI应用服务器。其精心设计的Provider模式和插件架构赋予了它强大的适应性和扩展性，能够灵活接入不同的AI能力并支持日益增长的功能需求。
+
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+### 3.2. `manager-api` (管理后端 - Java Spring Boot实现)
+
+`manager-api` 组件是使用Java和Spring Boot框架构建的强大后端服务，作为整个`xiaozhi-esp32-server`生态系统的中央行政管理和配置中枢。
+
+*   **核心目标:**
+    *   为`manager-web`（Vue.js前端）提供一套安全、稳定、符合RESTful规范的API接口，使得管理员能够便捷地管理用户、设备、系统配置及其他相关资源。
+    *   充当`xiaozhi-server`（Python核心AI引擎）的集中化配置数据提供者，允许`xiaozhi-server`实例在启动或运行时获取其最新的操作参数。
+    *   持久化存储关键数据，例如：用户账户信息、设备注册详情、AI服务提供商配置（包括API密钥、选定的服务模型等）、TTS音色参数，以及OTA固件版本信息等。
+
+*   **核心技术栈:**
+    *   **Java 21:** 项目采用的JDK版本，确保了对现代Java特性的支持。
+    *   **Spring Boot 3:** 作为核心开发框架，极大地简化了独立、生产级别的Spring应用的创建和部署。它提供了自动配置、内嵌Web服务器（默认为Tomcat）、依赖管理等关键功能。
+    *   **Spring MVC:** Spring框架中用于构建Web应用和RESTful API的模块。
+    *   **MyBatis-Plus:** 一个对MyBatis进行功能增强的ORM（对象关系映射）框架。它简化了数据库操作，提供了强大的CRUD（增删改查）功能、条件构造器、代码生成器等，并能很好地与Spring Boot集成。
+    *   **MySQL:** 作为主要的后端关系型数据库，用于存储所有需要持久化的管理数据和配置信息。
+    *   **Druid (Alibaba Druid):** 一个功能强大的JDBC连接池实现，提供了丰富的监控功能和优秀的性能，用于高效管理数据库连接。
+    *   **Redis (通过 Spring Data Redis):** 一个高性能的内存数据结构存储，常用于实现数据缓存（例如缓存热点配置数据、用户会话信息），以显著提升API的响应速度。
+    *   **Apache Shiro:** 一个成熟且易用的Java安全框架，负责处理应用的认证（用户身份验证）和授权（API访问权限控制）需求。
+    *   **Liquibase:** 一个用于跟踪、管理和应用数据库 schéma（模式）变更的开源工具。它允许开发者以数据库无关的方式定义和版本化数据库结构变更。
+    *   **Knife4j:** 一个集成了Swagger并增强了UI的API文档生成工具，专为Java MVC框架（尤其是Spring Boot）设计。它能生成美观且易于交互的API文档界面（通常通过 `/xiaozhi/doc.html` 访问）。
+    *   **Maven:** 用于项目的构建自动化和依赖项管理。
+    *   **Lombok:** 一个Java库，通过注解自动生成构造函数、getter/setter、equals/hashCode、toString等样板代码，减少冗余。
+    *   **HuTool / Google Guava:** 提供大量实用工具类，简化常见编程任务。
+    *   **Aliyun Dysmsapi:** 阿里云短信服务SDK，用于集成发送短信功能（如验证码、通知）。
+
+*   **关键实现细节:**
+
+    1.  **模块化项目结构 (`modules/` 包):**
+        *   `manager-api` 的核心业务逻辑被清晰地划分到 `src/main/java/xiaozhi/modules/` 目录下的不同模块中。这种按功能领域划分模块的方式（例如 `sys` 负责系统管理，`agent` 负责智能体配置，`device` 负责设备管理，`config` 负责为`xiaozhi-server`提供配置，`security` 负责安全，`timbre` 负责音色管理，`ota` 负责固件升级）极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。
+        *   **各模块内部结构:** 每个业务模块通常遵循经典的三层架构或其变体：
+            *   **Controller (控制层):** 位于 `xiaozhi.modules.[模块名].controller`。
+            *   **Service (服务层):** 位于 `xiaozhi.modules.[模块名].service`。
+            *   **DAO/Mapper (数据访问层):** 位于 `xiaozhi.modules.[模块名].dao`。
+            *   **Entity (实体类):** 位于 `xiaozhi.modules.[模块名].entity`。
+            *   **DTO (数据传输对象):** 位于 `xiaozhi.modules.[模块名].dto`。
+
+    2.  **分层架构实现:**
+        *   **Controller层 (`@RestController`):** 这些类使用Spring MVC注解（如 `@GetMapping`, `@PostMapping` 等）来定义API的端点(endpoints)。它们负责接收HTTP请求，将请求体中的JSON数据反序列化为DTO对象，调用相应的Service层方法处理业务逻辑，最后将Service层的返回结果序列化为JSON并作为HTTP响应返回给客户端。
+        *   **Service层 (`@Service`):** 这些类（通常是接口及其实现类的组合）封装了核心的业务规则和操作流程。它们可能会调用一个或多个DAO/Mapper对象来与数据库交互，并常常使用 `@Transactional` 注解来管理数据库事务的原子性。
+        *   **Data Access (DAO/Mapper) 层 (MyBatis-Plus Mappers):** 这些是Java接口，继承自MyBatis-Plus提供的 `BaseMapper<Entity>` 接口。MyBatis-Plus会为这些接口自动提供标准的CRUD方法。对于更复杂的数据库查询，开发者可以通过在Mapper接口中定义方法并使用注解（如 `@Select`, `@Update`）或编写对应的XML映射文件来实现。例如，`UserMapper.selectById(userId)` 会被MyBatis-Plus自动实现。
+        *   **Entity层 (`@TableName`, `@TableId` 等MyBatis-Plus注解):** 这些POJO（Plain Old Java Objects）类直接映射到数据库中的表结构。Lombok的 `@Data` 注解常用于自动生成getter/setter等。
+        *   **DTO层:** 用于在各层之间，特别是Controller层与Service层之间，以及API的请求/响应体中传递数据。使用DTO有助于解耦API接口的数据结构与数据库实体的数据结构，使API更稳定。
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+    3.  **通用功能与配置 (`common/` 包):**
+        *   `src/main/java/xiaozhi/common/` 包提供了一系列跨模块共享的通用组件和配置：
+            *   **基类:** 如 `BaseDao`, `BaseEntity`, `BaseService`, `CrudService`，为各模块的相应组件提供通用的属性或方法。
+            *   **全局配置:** 包括 `MybatisPlusConfig` (MyBatis-Plus的配置，如分页插件、数据权限插件等)、`RedisConfig` (Redis连接及序列化配置)、`SwaggerConfig` (Knife4j的配置)、`AsyncConfig` (异步任务执行器配置)。
+            *   **自定义注解:** 例如 `@LogOperation` 用于通过AOP记录操作日志，`@DataFilter` 可能用于实现数据范围过滤。
+            *   **AOP切面:** 如 `RedisAspect` 可能用于实现方法级别的缓存逻辑。
+            *   **全局异常处理:** `RenExceptionHandler` (使用 `@ControllerAdvice` 注解) 捕获应用中抛出的特定或所有异常 (如自定义的 `RenException`)，并返回统一格式的JSON错误响应给客户端。`ErrorCode` 定义了标准化的错误码。
+            *   **工具类:** 提供了日期转换、JSON处理(Jackson)、IP地址获取、HTTP上下文操作、统一结果封装 (`Result` 类)等多种实用工具。
+            *   **校验工具:** `ValidatorUtils` 和 `AssertUtils` 用于简化参数校验逻辑。
+            *   **XSS防护:** `XssFilter` 等组件用于防止跨站脚本攻击。
+            *   **MyBatis-Plus自动填充:** `FieldMetaObjectHandler` 用于在执行插入或更新数据库操作时，自动填充如 `createTime`, `updateTime` 等公共字段。
+
+    4.  **安全机制 (Apache Shiro):**
+        *   Shiro的配置（通常在 `modules/security/config/` 或 `common/config/` 下）定义了如何进行用户认证和授权。
+        *   **Realms (域):** 自定义的Shiro Realm类负责从数据库中查询用户信息（用户名、密码、盐值）进行身份验证，以及获取用户的角色和权限信息用于授权决策。
+        *   **Filters (过滤器):** Shiro过滤器链被应用于保护API端点，确保只有经过认证且拥有足够权限的用户才能访问特定资源。
+        *   **Session/Token Management:** Shiro管理用户会话。对于RESTful API，可能结合OAuth2或JWT等令牌机制实现无状态认证。
+
+    5.  **数据库版本控制 (Liquibase):**
+        *   数据库的表结构、索引、初始数据等变更，都通过Liquibase的 `changelog` 文件（通常是XML格式）进行定义和版本化管理。当应用启动时，Liquibase会自动检查并应用必要的数据库结构更新，确保开发、测试和生产环境数据库结构的一致性。
+
+`manager-api` 通过这些精心选择的技术和设计模式，构建了一个功能全面、结构清晰、安全可靠且易于维护和扩展的Java后端服务。其模块化的设计特别适合处理具有多种管理功能需求的复杂系统。
+
+---
+
+### 3.3. `manager-web` (Web管理前端 - Vue.js实现)
+
+`manager-web` 组件是一个采用 Vue.js 2 框架构建的单页应用 (SPA - Single Page Application)。它为系统管理员提供了一个功能丰富、交互友好的图形用户界面，用于全面管理和配置 `xiaozhi-esp32-server` 生态系统。
+
+*   **核心目标:**
+    *   提供一个基于Web的集中式控制面板，供管理员进行系统操作与监控。
+    *   实现对 `xiaozhi-server` 中AI服务提供商（ASR、LLM、TTS等）及其相关API密钥或许可配置的便捷管理。
+    *   支持用户账户、角色及权限的精细化管理。
+    *   提供ESP32设备的注册、配置及状态查看功能。
+    *   允许管理员自定义TTS音色、管理OTA固件更新流程、调整系统级参数及字典数据等。
+    *   作为 `manager-api` 所暴露各项功能的图形化交互前端。
+
+*   **核心技术栈:**
+    *   **Vue.js 2:** 一个渐进式的JavaScript框架，用于构建用户界面。其核心特性包括声明式渲染、组件化系统、数据绑定等，非常适合构建复杂的SPA。
+    *   **Vue CLI (`@vue/cli-service`):** Vue.js的官方命令行工具，用于项目的快速搭建、开发服务器的运行（支持热模块替换HMR）、以及生产环境构建打包（内部集成并配置了Webpack）。
+    *   **Vue Router (`vue-router`):** Vue.js官方的路由管理器。它负责在SPA内部实现不同“页面”或视图组件之间的导航切换，而无需重新加载整个HTML页面，提供了流畅的用户体验。
+    *   **Vuex (`vuex`):** Vue.js官方的状态管理模式和库。它充当了应用中所有组件的“中央数据存储”，用于管理全局共享状态（例如当前登录用户信息、设备列表、应用配置等），特别适用于大型复杂应用。
+    *   **Element UI (`element-ui`):** 一个广受欢迎的基于Vue 2.0的桌面端UI组件库。它提供了大量预先设计和实现的组件（如表单、表格、对话框、导航菜单、按钮、提示等），帮助开发者快速构建出专业且一致的用户界面。
+    *   **JavaScript (ES6+):** 前端逻辑实现的主要编程语言，利用其现代特性进行开发。
+    *   **SCSS (Sassy CSS):** 一种CSS预处理器，它为CSS增加了变量、嵌套规则、混合(Mixin)、继承等高级特性，使得CSS代码更易于组织、维护和复用。
+    *   **HTTP客户端 (Flyio 或 Axios 通过 `vue-axios`):** 用于在浏览器端向 `manager-api` 后端发起异步HTTP（AJAX）请求，以获取数据或提交操作。
+    *   **Webpack:** 一个强大的模块打包工具（由Vue CLI在底层管理和配置）。它将项目中的各种资源（JavaScript文件、CSS、图片、字体等）视为模块，并将它们打包成浏览器可识别的静态文件。
+    *   **Workbox (通过 `workbox-webpack-plugin`):** Google开发的一个库，用于简化Service Worker的编写和PWA（Progressive Web App - 渐进式Web应用）的实现。它可以帮助生成Service Worker脚本，实现资源缓存、离线访问等功能。
+    *   **Opus库 (`opus-decoder`, `opus-recorder`):** 这些音频处理库表明前端可能具备一些直接在浏览器中处理Opus格式音频的能力，例如：用于测试麦克风输入、允许管理员录制自定义音频片段（可能用于TTS音色样本或语音指令测试），或播放在管理界面中预览的Opus编码音频。
+
+*   **关键实现细节:**
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+    1.  **单页应用 (SPA) 结构:**
+        *   整个前端应用加载一个主HTML文件 (`public/index.html`)。后续的所有页面切换和内容更新都在客户端由Vue Router动态完成，无需每次都从服务器请求新的HTML页面。这种模式能提供更快的页面加载速度和更流畅的交互体验。
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+    2.  **组件化架构 (Component-Based Architecture):**
+        *   用户界面由一系列可复用的Vue组件 (`.vue` 单文件组件) 构成，形成一个组件树。这种方式提高了代码的模块化程度、可维护性和复用性。
+        *   **`src/main.js`:** 应用的入口JS文件。它负责创建和初始化根Vue实例，注册全局插件（如Vue Router, Vuex, Element UI），并把根Vue实例挂载到 `public/index.html` 中的某个DOM元素上（通常是 `#app`）。
+        *   **`src/App.vue`:** 应用的根组件。它通常定义了应用的基础布局结构（如包含导航栏、侧边栏、主内容区），并通过 `<router-view></router-view>` 标签来显示当前路由匹配到的视图组件。
+        *   **视图组件 (`src/views/`):** 这些组件代表了应用中的各个“页面”或主要功能区（例如 `Login.vue` 登录页, `DeviceManagement.vue` 设备管理页, `UserManagement.vue` 用户管理页, `ModelConfig.vue` 模型配置页）。它们通常由Vue Router直接映射。
+        *   **可复用UI组件 (`src/components/`):** 包含了在不同视图之间共享的、更小粒度的UI组件（例如 `HeaderBar.vue` 顶部导航栏, `AddDeviceDialog.vue` 添加设备对话框, `AudioPlayer.vue` 音频播放器组件）。
+
+    3.  **客户端路由 (`src/router/index.js`):**
+        *   Vue Router在此文件中进行配置，定义了应用的路由表。每个路由规则将一个特定的URL路径映射到一个视图组件。
+        *   常常包含**导航守卫 (Navigation Guards)**，例如 `beforeEach` 守卫，用于在路由跳转前执行逻辑，如检查用户是否已登录，如果未登录则重定向到登录页面，从而保护需要认证才能访问的页面。
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+    4.  **状态管理 (`src/store/index.js`):**
+        *   Vuex被用来构建一个集中的状态管理中心（Store）。这个Store包含了：
+            *   **State:** 存储应用级别的共享数据（例如，当前登录用户的详细信息、从API获取的设备列表、系统配置等）。
+            *   **Getters:** 类似于Vue组件中的计算属性，用于从State派生出一些状态值，方便组件使用。
+            *   **Mutations:** **唯一**可以同步修改State中数据的方法。它们必须是同步函数。
+            *   **Actions:** 用于处理异步操作（如API调用）或封装多个Mutation提交。Actions会调用API，获取数据后，通过 `commit` 一个或多个Mutation来更新State。
+        *   例如，用户登录时，一个名为 `login` 的Action可能会被调用，它会向后端API发送登录请求，成功后获取到用户信息和token，然后 `commit` 一个名为 `SET_USER_INFO` 的Mutation来更新State中的用户信息和token。
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+    5.  **API通信 (`src/apis/`):**
+        *   与 `manager-api` 后端的所有HTTP通信逻辑被封装在 `src/apis/` 目录下，通常会按照后端API的模块进行组织（例如 `src/apis/module/agent.js`, `src/apis/module/device.js`）。
+        *   每个模块导出一系列函数，每个函数对应一个具体的API请求。这些函数内部使用配置好的HTTP客户端实例 (例如，在 `src/apis/api.js` 或 `src/apis/httpRequest.js` 中统一配置Axios或Flyio实例，可能包含设置请求基地址、请求/响应拦截器等)。
+        *   **拦截器 (Interceptors):** HTTP客户端的请求拦截器常用于在每个请求发送前自动添加认证令牌（如JWT）；响应拦截器则可用于全局处理API错误（如权限不足、服务器错误）或对响应数据进行预处理。
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+    6.  **样式与资源 (`src/styles/`, `src/assets/`):**
+        *   `Element UI` 提供了基础的组件样式。
+        *   `src/styles/global.scss` 文件用于定义全局共享的SCSS样式、变量、混合(Mixin)等。
+        *   Vue单文件组件内部的 `<style scoped>` 标签允许编写只作用于当前组件的局部样式。
+        *   `src/assets/` 目录存放图片、字体等静态资源。
+
+    7.  **构建与PWA特性:**
+        *   Vue CLI通过Webpack将所有代码和资源打包成优化的静态文件，用于生产部署。
+        *   `workbox-webpack-plugin` 的使用（体现在 `service-worker.js` 和 `registerServiceWorker.js` 文件）表明项目集成了Service Worker技术。Service Worker可以拦截网络请求，实现前端资源的智能缓存（从而加快后续访问速度），甚至在网络断开时提供一定的离线访问能力，是PWA的核心技术之一。
+
+    8.  **环境配置 (`.env`系列文件):**
+        *   项目根目录下的 `.env` (以及 `.env.development`, `.env.production` 等) 文件用于定义环境变量。这些变量（例如 `VUE_APP_API_BASE_URL` 来指定 `manager-api` 的基础URL）可以在应用代码中通过 `process.env.VUE_APP_XXX` 的形式访问，从而允许为不同构建环境（开发、测试、生产）配置不同的参数。
+
+`manager-web` 通过这些技术的综合运用，构建了一个功能强大、易于维护且用户体验良好的管理界面，为 `xiaozhi-esp32-server` 系统的配置和监控提供了坚实的前端支持。
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+
+## 4. 数据流与交互机制
+
+`xiaozhi-esp32-server` 系统通过各组件间定义清晰的数据流和交互协议来协同工作。主要的通信方式依赖于针对实时交互优化的WebSocket协议和适用于客户端-服务器请求的RESTful API。
+
+**4.1.核心语音交互流程 (ESP32设备 <-> `xiaozhi-server`)**
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+此流程是实时的，主要通过WebSocket进行低延迟、双向的数据交换。
+
+*   **连接建立与握手:**
+    *   ESP32设备作为客户端，主动向`xiaozhi-server`的指定端点（例如 `ws://<服务器IP>:<WebSocket端口>/xiaozhi/v1/`）发起WebSocket连接请求。
+    *   `xiaozhi-server` (`core/websocket_server.py`) 接收连接，并为每个成功连接的ESP32设备实例化一个独立的`ConnectionHandler`对象来管理该会话的整个生命周期。
+    *   连接建立后，可能会执行一个初始握手流程（由`core/handle/helloHandle.py`处理），用于交换设备标识、认证信息、协议版本或基本状态。
+
+*   **音频上行传输 (ESP32 -> `xiaozhi-server`):**
+    *   用户对ESP32设备讲话后，设备上的麦克风捕捉原始音频数据（通常是PCM或经过压缩如Opus的格式）。
+    *   ESP32将这些音频数据块（chunks）作为WebSocket的**二进制消息 (binary messages)** 实时推送到`xiaozhi-server`对应的`ConnectionHandler`。
+    *   服务器端的`core/handle/receiveAudioHandle.py`模块负责接收、缓冲并处理这些音频数据。
+
+*   **AI核心处理 (在`xiaozhi-server`内部):**
+    *   **VAD (语音活动检测):** `receiveAudioHandle.py`利用配置的VAD提供者（如SileroVAD）分析音频流，以准确识别语音的起始和结束点，滤除静默或噪声片段。
+    *   **ASR (自动语音识别):** 检测到的有效语音片段被送往配置的ASR提供者（本地如FunASR，或云端服务）。ASR引擎将音频信号转换为文本字符串。
+    *   **NLU/LLM (自然语言理解/大型语言模型):** ASR输出的文本，连同从Memory提供者获取的当前对话上下文历史，以及从`plugins_func/`加载的可用函数（工具）的描述模式，一同被传递给配置的LLM提供者。
+    *   **函数调用执行 (若LLM决策需要):** 如果LLM分析后认为需要调用外部函数（例如查询天气、控制家电），它会生成一个结构化的函数调用请求。`core/handle/functionHandler.py`接收此请求，查找并执行在`plugins_func/`中定义的相应Python函数，并将函数的执行结果返回给LLM。LLM随后基于此结果生成最终的自然语言回复。
+    *   **回复生成:** LLM综合所有信息（用户输入、上下文、函数调用结果等）生成最终的文本回复。
+    *   **记忆更新:** 当前轮次的交互（用户问题、LLM回复、可能的功能调用）会被Memory提供者处理，以更新对话历史，供后续交互使用。
+    *   **TTS (文本转语音):** LLM生成的最终文本回复被送往配置的TTS提供者，后者将文本合成为语音数据流（例如MP3或WAV格式）。
+
+*   **音频下行响应 (`xiaozhi-server` -> ESP32):**
+    *   由TTS提供者合成的语音数据流，通过`core/handle/sendAudioHandle.py`模块，作为WebSocket的**二进制消息**实时发送回ESP32设备。
+    *   ESP32设备接收这些音频数据块并立即通过扬声器播放给用户。
+
+*   **控制与状态消息 (双向):**
+    *   除了音频流，ESP32与`xiaozhi-server`之间也通过WebSocket交换**文本消息 (text messages)**，这些消息通常采用JSON格式封装。
+    *   **ESP32 -> Server:** 设备可能发送状态报告（如网络状况、麦克风状态）、错误代码、或特定的控制命令（例如用户按键触发的“停止TTS播报”）。
+    *   **Server -> ESP32:** 服务器可能发送控制指令给设备（如“开始监听”、“停止监听”、调整灵敏度、下发特定配置参数）。
+    *   `core/handle/abortHandle.py`（处理中断请求）、`core/handle/reportHandle.py`（处理设备报告）等模块负责解析和响应这些控制/状态消息。
+
+**4.2.管理与配置流程 (`manager-web` <-> `manager-api` <-> `xiaozhi-server`)**
+
+此流程主要依赖于基于HTTP/HTTPS的RESTful API进行请求-响应式的交互。
+
+*   **管理员UI后端交互 (`manager-web` -> `manager-api`):**
+    *   当管理员在`manager-web`界面执行操作时（例如保存一项配置、添加一个新用户、注册一台ESP32设备）：
+        *   Vue.js前端应用 (`manager-web`) 会通过其API封装模块（位于`src/apis/module/`）向`manager-api`的对应REST API端点发起异步HTTP请求（通常是GET, POST, PUT, DELETE）。
+        *   请求体和响应体通常使用JSON格式。
+        *   `manager-api`中的`@RestController`类接收这些请求。**Apache Shiro**框架会首先对请求进行认证和授权检查。
+        *   通过验证后，Controller将请求分发给相应的Service层处理业务逻辑。Service层可能会与MySQL数据库（通过MyBatis-Plus）交互，并可能利用Redis进行数据缓存。
+        *   处理完成后，`manager-api`向`manager-web`返回一个JSON格式的HTTP响应。
+        *   `manager-web`根据响应结果更新其Vuex状态存储和用户界面显示。
+
+*   **配置同步 (`manager-api` -> `xiaozhi-server`):**
+    *   `xiaozhi-server`的运行依赖于从`manager-api`获取的动态配置（例如当前选用的AI服务提供商及其API密钥）。
+    *   **拉取机制 (Pull Mechanism):** `xiaozhi-server`内部的`config/manage_api_client.py`模块，在服务器启动时或通过特定更新触发器（例如`WebSocketServer.update_config()`被调用），会向`manager-api`的一个指定端点（例如由`modules/config/controller/`中的某个Controller提供）发起HTTP GET请求。
+    *   `manager-api`响应该请求，返回`xiaozhi-server`所需的配置数据（JSON格式）。
+    *   `xiaozhi-server`接收到配置后，会更新其内部状态，并可能重新初始化相关的AI服务模块，以使新配置生效。
+
+*   **OTA固件更新流程 (概念性描述):**
+    *   管理员通过`manager-web`界面上传新的ESP32固件包到`manager-api`的特定端点。
+    *   `manager-api`将固件文件存储起来，并记录相关元数据（版本号、适用设备型号等）。
+    *   当管理员触发对特定设备的OTA更新时：
+        *   `manager-api`可能会通知`xiaozhi-server`（具体通知机制可能是一个轮询检查点，或`xiaozhi-server`暴露一个接收更新通知的API，或者更松耦合的如消息队列）。
+        *   `xiaozhi-server`随后可以通过WebSocket向目标ESP32设备发送一条包含固件下载URL的指令消息。
+        *   ESP32设备收到指令后，通过HTTP GET请求从该URL下载固件。此URL可能指向`xiaozhi-server`自身运行的`SimpleHttpServer`所服务的路径（如`/xiaozhi/ota/`），或者在某些架构中，也可能直接指向`manager-api`或专用的文件服务器。
+
+**4.3. 主要协议总结:**
+
+*   **WebSocket:** 被选用于ESP32与`xiaozhi-server`之间的通信链路，因为它非常适合实时、低延迟、双向的数据流传输（尤其是音频），以及异步控制消息的传递。
+*   **RESTful APIs (基于HTTP/HTTPS，通常使用JSON作为数据交换格式):** 这是Web服务间通信的标准方式。用于`manager-web`（客户端）与`manager-api`（服务器）之间的请求-响应交互，也用于`xiaozhi-server`（作为客户端）从`manager-api`（作为服务器）拉取配置信息。其无状态特性、广泛的库支持和易于理解的语义使其成为此类交互的理想选择。
+
+这种多协议并用的通信策略，确保了系统内不同类型的交互需求都能得到高效和恰当的处理，兼顾了实时性和标准化的请求-响应模式。
+
+---
+
+## 5. 核心功能概要
+
+`xiaozhi-esp32-server` 系统提供了一系列丰富的功能，旨在支持开发者构建先进的语音控制应用：
+
+1.  **全面的语音交互后端:** 提供从语音捕获指导到响应生成和动作执行的端到端解决方案。
+2.  **模块化和可插拔的AI服务:**
+    *   支持广泛的ASR（自动语音识别）、LLM（大型语言模型）、TTS（文本转语音）、VAD（语音活动检测）、意图识别和记忆提供商。
+    *   允许动态选择和配置这些服务（包括基于云的API和本地模型），以平衡成本、性能、隐私和语言需求。
+3.  **高级对话管理:**
+    *   支持自然交互，具有唤醒词启动对话、手动（按键说话式）对话以及对系统响应的实时打断等功能。
+    *   包含上下文记忆，以在多轮对话中保持连贯性。
+    *   在一段时间不活动后具有自动休眠模式。
+4.  **多语言能力:**
+    *   支持多种语言的识别和合成，包括普通话、粤语、英语、日语和韩语（具体取决于所选的ASR/LLM/TTS提供商）。
+5.  **通过插件实现的可扩展功能:**
+    *   强大的插件系统允许开发人员添加自定义“技能”或函数（例如，获取天气、控制智能家居设备、访问新闻）。
+    *   这些函数可以由LLM使用其函数调用能力，根据提供的模式来触发。
+    *   内置对Home Assistant集成的支持。
+6.  **物联网设备控制:**
+    *   设计用于通过语音命令管理和控制智能家居设备及其他物联网硬件，并利用插件系统。
+7.  **基于Web的管理控制台 (`manager-web` & `manager-api`):**
+    *   提供全面的图形界面，用于：
+        *   系统配置（AI服务选择、API密钥、操作参数）。
+        *   基于角色的访问控制的用户管理。
+        *   ESP32设备注册和管理。
+        *   语音音色/TTS语音定制。
+        *   ESP32设备的OTA（空中下载）固件更新管理。
+        *   系统参数和字典的管理。
+8.  **灵活的部署选项:**
+    *   支持通过Docker容器（用于简化的仅服务器或全栈设置）和直接从源代码部署，以适应各种环境和用户专业知识。
+9.  **动态远程配置:**
+    *   `xiaozhi-server`可以从`manager-api`获取其配置，允许实时更新AI提供商和设置，而无需重新启动服务器。
+10. **开源和社区驱动:**
+    *   根据MIT许可证授权，鼓励透明、协作和社区贡献。
+11. **经济高效的解决方案:**
+    *   提供“入门全免费设置”路径，利用AI服务的免费套餐或本地模型，使其易于进行实验和个人项目。
+12. **渐进式Web应用 (PWA) 特性:**
+    *   `manager-web`控制面板包含Service Worker集成，以增强缓存和潜在的离线访问能力。
+13. **详细的API文档:**
+    *   `manager-api`通过Knife4j提供OpenAPI (Swagger) 文档，以便清晰理解和测试其RESTful端点。
+
+这些功能共同使`xiaozhi-esp32-server`成为一个强大、适应性强且用户友好的平台，用于构建复杂的语音交互应用程序。
+
+---
+
+## 6. 部署与配置概述
+
+`xiaozhi-esp32-server`系统在设计上充分考虑了灵活性，提供了多种部署方法和全面的配置选项，以适应不同的使用场景和需求。
+
+**部署选项:**
+
+项目可以通过多种方式部署，主要包括使用Docker简化安装过程，或直接从源代码部署以获得更大的控制权和进行开发。
+
+1.  **基于Docker的部署:**
+    *   **简化安装 (仅`xiaozhi-server`):** 此选项仅部署核心的基于Python的`xiaozhi-server`。它适用于主要需要语音AI处理能力和IoT控制，而不需要完整Web管理界面和数据库支持功能（如OTA）的用户。在此模式下，配置通常通过本地文件（`config.yaml`）管理，但如果需要，仍可将其指向一个已存在的`manager-api`实例。
+    *   **全模块安装 (所有组件):** 此方案部署所有核心组件：`xiaozhi-server`、基于Java的`manager-api`、以及基于Vue.js的`manager-web`，同时还包括所需的数据库服务（MySQL和Redis）。这提供了完整的系统体验，包括用于全面配置和管理的Web控制面板。
+    *   项目为每个服务提供了`Dockerfile`定义，并使用`docker-compose.yml`文件（例如`docker-compose.yml`用于基础版，`docker-compose_all.yml`用于全功能版）来编排和管理多容器的部署。此外，还可能提供一个`docker-setup.sh`脚本来辅助自动化部分Docker环境的搭建工作。
+
+2.  **源代码部署:**
+    *   这种方法需要为每个组件手动设置相应的开发环境：Python环境用于`xiaozhi-server`，Java/Maven环境用于`manager-api`，Node.js/Vue CLI环境用于`manager-web`。
+    *   对于全模块安装，还需要手动安装和配置MySQL及Redis数据库服务。
+    *   这种方式通常用于项目开发、深度定制、调试，或者在对环境有特殊要求的生产场景中。
+
+**配置管理:**
+
+配置是定制系统行为的关键，尤其是在选择AI服务提供商和管理API密钥方面。
+
+1.  **`xiaozhi-server` 配置:**
+    *   **本地`config.yaml`:** 位于`xiaozhi-server`根目录下的一个主要的YAML格式配置文件。它定义了服务器端口、选定的AI服务提供商（ASR、LLM、TTS、VAD、意图识别、记忆模块等）、它们各自的API密钥或模型路径、插件配置以及日志级别等。
+    *   **通过`manager-api`进行远程配置:** `xiaozhi-server`被设计为可以从`manager-api`获取其运行配置。从`manager-api`获取的设置通常会覆盖本地`config.yaml`中的同名设置。这带来了两大好处：
+        *   **集中管理:** 所有配置都可以通过`manager-web`界面进行统一管理。
+        *   **动态更新:** `xiaozhi-server`可以刷新其配置并重新初始化AI模块，而无需完全重启服务。
+    *   `xiaozhi-server`中的`config/config_loader.py`和`config/manage_api_client.py`负责处理配置的加载、合并及从`manager-api`拉取的逻辑。
+
+2.  **`manager-api` 配置:**
+    *   作为一个Spring Boot应用，其配置主要通过位于`src/main/resources`目录下的`application.properties`或`application.yml`文件进行管理。
+    *   关键配置项包括：数据库连接信息（MySQL的URL、用户名、密码）、Redis服务器地址和端口、应用服务端口（默认为8002）、Apache Shiro安全相关的设置，以及任何集成的第三方服务（如阿里云短信）的配置参数。
+
+3.  **`manager-web` 配置:**
+    *   Vue.js前端应用的环境特定设置通过项目根目录下的`.env`系列文件（例如`.env`, `.env.development`, `.env.production`）进行管理。
+    *   这里最关键的配置通常是`manager-api`后端的API基础URL地址 (例如 `VUE_APP_API_BASE_URL`)，前端应用将向此地址发送所有API请求。
+
+4.  **预定义的配置方案:**
+    *   项目文档（通常是README）中会推荐一些常见的配置组合，例如：
+        *   **“入门全免费设置”:** 该方案旨在利用云AI服务的免费套餐额度或完全免费的本地模型，以最大程度地降低用户的初始使用成本和运营费用。
+        *   **“全流式配置”:** 该方案优先考虑系统的响应速度和交互的流畅性，通常会选用支持流式处理的（可能付费的）AI服务。
+    *   这些预定义方案为用户在`xiaozhi-server`中配置AI服务提供商（通过`manager-web`界面或直接修改`config.yaml`）提供了指导。
+
+在全模块部署的情况下，推荐使用`manager-web`控制面板作为大多数配置任务的主要操作界面，因为它提供了一种用户友好的方式来管理由`manager-api`持久化并最终由`xiaozhi-server`使用的各项设置。
+
+---

docs/ali-sms-integration.md

@@ -0,0 +1,44 @@
+# 阿里云短信集成指南
+
+登录阿里云控制台，进入“短信服务”页面：https://dysms.console.aliyun.com/overview
+
+## 第一步 添加签名
+![步骤](images/alisms/sms-01.png)
+![步骤](images/alisms/sms-02.png)
+
+以上步骤，会得到签名，请把它写入到智控台参数，`aliyun.sms.sign_name`
+
+## 第二步 添加模版
+![步骤](images/alisms/sms-11.png)
+
+以上步骤，会得到模版code，请把它写入到智控台参数，`aliyun.sms.sms_code_template_code`
+
+注意，签名要等7个工作日，等运营商报备成功后才能发送成功。
+
+注意，签名要等7个工作日，等运营商报备成功后才能发送成功。
+
+注意，签名要等7个工作日，等运营商报备成功后才能发送成功。
+
+可以等报备成功后，再继续往下操作。
+
+## 第三步 创建短信账户和开通权限
+
+登录阿里云控制台，进入“访问控制”页面：https://ram.console.aliyun.com/overview?activeTab=overview
+
+![步骤](images/alisms/sms-21.png)
+![步骤](images/alisms/sms-22.png)
+![步骤](images/alisms/sms-23.png)
+![步骤](images/alisms/sms-24.png)
+![步骤](images/alisms/sms-25.png)
+
+以上步骤，会得到access_key_id和access_key_secret，请把它写入到智控台参数，`aliyun.sms.access_key_id`、`aliyun.sms.access_key_secret`
+## 第四步 启动手机注册功能
+
+1、正常来说，以上信息都填完后，会有这个效果，如果没有，可能缺少了某个步骤
+
+![步骤](images/alisms/sms-31.png)
+
+2、开启允许非管理员用户可注册，将参数`server.allow_user_register`设置成`true`
+
+3、开启手机注册功能，将参数`server.enable_mobile_register`设置成`true`
+![步骤](images/alisms/sms-32.png)

docs/contributor_open_letter.md

@@ -0,0 +1,50 @@
+# 致开发者的公开信
+
+"春江水暖鸭先知，正是河豚欲上时！"
+
+亲爱的朋友，我是John，是一名普通公司里的Java程序员，今天，我怀着无比真挚的心情，向热爱AI技术与创新的你发出这封公开信。
+
+半年前我看到很多优秀的项目，比如`Dify`、`Chat2DB`等人工智能相关的项目，我在想，我要是能参与这些项目多好，可惜“报国无门，空打十年代码”。
+
+我是2025年初刷到虾哥团队的视频，我非常好奇他是怎么实现的，我想复刻他们的后端服务，打造一个低成本民用贾维斯。很可惜现在做的作品依然只是一个人工智障，它并发低、没有灵魂，响应很慢，bug很多。
+
+虾哥团队是我们学习的对象，我很想拥有像虾哥团队一样智能的小智后端服务。但是我也能理解虾哥不开源的决定。“一花独放不是春，百花齐放春满园”，人工智能遍地开花的时代，也许就在我们这代实现，我们可以用自己的双手，实现低成本民用贾维斯。我个人认为，他能实现的，我们也能实现，只是时间问题而已，我称之为“我们的取经之路”。
+
+那么这条取经之路，我们会遇到什么困难？我想应该不少于八十一难。这一路必然会出现各种妖怪，当然也有神仙暗中帮助我们，也有人加入取经队伍。
+
+以上内容，如果你觉得好笑。那我也觉得非常的幸运。我能够在你人生3万多天里博你笑五秒，也算是为你做了一次贡献。
+
+民用低成本贾维斯这个想法，会失败吗，我不知道，但是我们普通人的一生，这种失败不是很常见吗？
+
+未来，有一点是可以确定的，就一定会有人完全复刻虾哥团队的功能，实现民用低成本贾维斯。这个项目会是我们吗？
+
+期待与你携手前行，共创未来。
+
+John，2025.3.11，广州
+
+# 附 开发贡献指南
+## 项目目标
+
+1. **民用低成本贾维斯解决方案**  
+
+2. **智能联动周边硬件的解决方案**  
+
+## 加入我们
+
+我们热忱欢迎志同道合的朋友加入，共同为项目贡献力量。您可在[这个链接](https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3)查看我们近期要实现的功能，功能列表中还没指派相关人员处理的，正是急需您的参与。参与方式如下：
+
+### 1、成为普通贡献者
+
+Fork 项目，提交 PR，由开发者审核后合入主分支。
+
+### 2、成为开发者
+
+当你累计提交 3 次有效 PR 后，可以联系群主申请成为开发者，群主将邀请你加入独立的开发者群，共同探讨项目未来。
+
+## 开发者开发流程
+
+1. **创建新分支**  
+   每个功能点请以新分支方式开发，分支名称应简洁明了，让人一眼看出所实现的功能，避免功能撞车。
+
+2. **提交 PR 审核**  
+   功能开发完成后，请在 GitHub 上提交 PR，由其他开发者审核，审核通过后合并入主分支。

docs/dev-ops-integration.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+# 全模块源码部署自动升级方法
+
+本教程是方便全模块源码部署的爱好者，如何通过自动命令，自动拉取源码，自动编译，自动启动端口运行。实现最高效率的升级系统。
+
+本项目的测试平台`https://2662r3426b.vicp.fun`，从开放以来就使用了该方法，效果良好。
+
+# 开始条件
+- 你的电脑/服务器是linux操作系统
+- 你已经跑通了整个流程
+- 你喜欢跟进最新功能，但是觉得每次手动部署有点麻烦，期待有一个自动更新的方法
+
+第二个条件必须满足，因为本教程所涉及的某些文件，JDK、Node.js环境、Conda环境等，是需要你跑通整个流程才有的，如果你没有跑通，当我讲到某个文件的时候，你可能就不知道什么意思。
+
+# 教程效果
+- 解决国内不能拉取最新项目源码问题
+- 自动拉取代码编译前端文件
+- 自动拉取代码编译java文件，自动杀掉8002端口，自动启动8002端口
+- 自动拉取python代码，自动杀掉8000端口，自动启动8000端口
+
+# 第一步 选好你的项目目录
+
+例如，我规划了我的项目目录是，这是一个新建的空白的目录，如果你不想出错，可以和我一样
+```
+/home/system/xiaozhi
+```
+
+# 第二步 克隆本项目
+此刻，先要执行第一句话，拉取源码，这句命令适用于国内网络的服务器和电脑，无需翻墙
+
+```
+cd /home/system/xiaozhi
+git clone https://ghproxy.net/https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server.git
+```
+
+执行完后，你的项目目录会多了一个文件夹`xiaozhi-esp32-server`，这个就是项目的源码
+
+# 第三步 复制基础的文件
+
+如果你之前已经跑通了整个流程，对funasr的模型文件`xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall/model.pt`和你的私有配置文件`xiaozhi-server/data/.config.yaml`这两个文件不会陌生。
+
+此刻你需要把`model.pt`文件复制到新的目录去，你可以这样
+```
+cp 你原来的.config.yaml完整路径 /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/xiaozhi-server/data/.config.yaml
+cp 你原来的model.pt完整路径 /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/xiaozhi-server/models/SenseVoiceSmall/model.pt
+```
+
+# 第四步 建立三个自动编译文件
+
+## 4.1 自动编译mananger-web模块
+在`/home/system/xiaozhi/`目录下，创建名字为`update_8001.sh`的文件，内容如下
+
+```
+cd /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server
+git fetch --all
+git reset --hard
+git pull origin main
+
+
+cd /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/manager-web
+npm install
+npm run build
+rm -rf /home/system/xiaozhi/manager-web
+mv /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/manager-web/dist /home/system/xiaozhi/manager-web
+```
+
+保存好后执行赋权命令
+```
+chmod 777 update_8001.sh
+```
+执行完后，继续往下
+
+## 4.2 自动编译运行manager-api模块
+在`/home/system/xiaozhi/`目录下，创建名字为`update_8002.sh`的文件，内容如下
+
+```
+cd /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server
+git pull origin main
+
+
+cd /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/manager-api
+rm -rf target
+mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
+cd /home/system/xiaozhi/
+
+# 查找占用8002端口的进程号
+PID=$(sudo netstat -tulnp | grep 8002 | awk '{print $7}' | cut -d'/' -f1)
+
+rm -rf /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-api.jar
+mv /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/manager-api/target/xiaozhi-esp32-api.jar /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-api.jar
+
+# 检查是否找到进程号
+if [ -z "$PID" ]; then
+  echo "没有找到占用8002端口的进程"
+else
+  echo "找到占用8002端口的进程，进程号为: $PID"
+  # 杀掉进程
+  kill -9 $PID
+  kill -9 $PID
+  echo "已杀掉进程 $PID"
+fi
+
+nohup java -jar xiaozhi-esp32-api.jar --spring.profiles.active=dev &
+```
+
+保存好后执行赋权命令
+```
+chmod 777 update_8002.sh
+```
+执行完后，继续往下
+
+## 4.3 自动编译运行Python项目
+在`/home/system/xiaozhi/`目录下，创建名字为`update_8000.sh`的文件，内容如下
+
+```
+cd /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server
+git pull origin main
+
+# 查找占用8000端口的进程号
+PID=$(sudo netstat -tulnp | grep 8000 | awk '{print $7}' | cut -d'/' -f1)
+
+# 检查是否找到进程号
+if [ -z "$PID" ]; then
+  echo "没有找到占用8000端口的进程"
+else
+  echo "找到占用8000端口的进程，进程号为: $PID"
+  # 杀掉进程
+  kill -9 $PID
+  kill -9 $PID
+  echo "已杀掉进程 $PID"
+fi
+cd main/xiaozhi-server
+pip install -r requirements.txt
+nohup python app.py >/dev/null &
+```
+
+保存好后执行赋权命令
+```
+chmod 777 update_8000.sh
+```
+执行完后，继续往下
+
+# 日常更新
+
+以上的脚本都建立好后，日常更新，我们只要依次执行以下命令就可以做到自动更新和启动
+
+```
+# 进入pyhton环境
+conda activate xiaozhi-esp32-server
+cd /home/system/xiaozhi
+# 更新并启动Java程序
+./update_8001.sh
+# 更新web程序
+./update_8002.sh
+# 更新并启动python程序
+./update_8000.sh
+# 查看Java日志
+tail -f nohup.out
+# 查看Python日志
+tail -f /home/system/xiaozhi/xiaozhi-esp32-server/main/xiaozhi-server/tmp/server.log
+```
+
+# 注意事项
+测试平台`https://2662r3426b.vicp.fun`，是使用nginx做了反向代理。nginx.conf详细配置可以[参考这里](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/issues/791)

docs/docker-build.md

@@ -8,39 +8,14 @@ sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin
 ```
 2、编译docker镜像
 ```
-# 普通编译
-docker build -t xiaozhi-esp32-server:local -f ./Dockerfile-pip .
-```
-3、测试本地镜像
-```
-docker stop xiaozhi-esp32-server
-docker rm xiaozhi-esp32-server
-
-docker run -d --name xiaozhi-esp32-server --restart always -p 8000:8000 -v $(pwd)/data/.config.yaml:/opt/xiaozhi-esp32-server/config.yaml xiaozhi-esp32-server:local
-
-docker logs -f xiaozhi-esp32-server
+#进入项目根目录
+# 编译server
+docker build -t xiaozhi-esp32-server:server_latest -f ./Dockerfile-server .
+# 编译web
+docker build -t xiaozhi-esp32-server:web_latest -f ./Dockerfile-web .
 
+# 编译完成后，可以使用docker-compose启动项目
+# docker-compose.yml你需要修改成自己编译的镜像版本
+cd main/xiaozhi-server
+docker-compose up -d
 ```
-5、发布腾讯云镜像
-```
-# amd64
-docker tag xiaozhi-esp32-server:local ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest-amd64
-docker push ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest-amd64
-
-# arm64
-docker tag xiaozhi-esp32-server:local ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest-arm64
-docker push ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest-arm64
-
-# 推送最新版本
-docker manifest rm ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest
-docker manifest create ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest-amd64 ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest-arm64 --amend
-docker manifest inspect ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest
-docker manifest push ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest
-
-```
-6、运行线上镜像
-```
-cd /Users/hrz/myworkspace/docker-java-env/thirddata/
-docker run -d --name xiaozhi-esp32-server --restart always -p 8000:8000 -v $(pwd)/config.yaml:/opt/xiaozhi-esp32-server/config.yaml ccr.ccs.tencentyun.com/xinnan/xiaozhi-esp32-server:latest
-docker logs -f xiaozhi-esp32-server
-```

docs/docker/nginx.conf

@@ -0,0 +1,53 @@
+user  root;
+worker_processes  4;
+
+events {
+    worker_connections  1024;
+}
+
+http {
+    include       mime.types;
+    default_type  application/octet-stream;
+    sendfile        on;
+    keepalive_timeout  300;
+    client_header_timeout 180s;
+    client_body_timeout 180s;
+    client_max_body_size 1024M;
+
+    gzip on;
+    gzip_buffers 32 4K;
+    gzip_comp_level 6;
+    gzip_min_length 100;
+    gzip_types application/javascript text/css text/xml image/jpeg image/gif image/png;
+    gzip_disable "MSIE [1-6]\.";
+    gzip_vary on;
+
+    server {
+        # 无域名访问，就用localhost
+        server_name localhost;
+        # 80端口
+        listen  8002;
+
+        # 转发到编译后到web目录
+        location / {
+			root /usr/share/nginx/html;
+			try_files $uri $uri/ /index.html;
+		}
+
+        # 转发到manager-api
+        location /xiaozhi/ {
+            proxy_pass http://127.0.0.1:8003;
+            proxy_set_header   Host   $host;
+            proxy_cookie_path /manager/ /;
+            proxy_set_header   Referer $http_referer;
+            proxy_set_header   Cookie $http_cookie;
+
+            proxy_connect_timeout 10;
+            proxy_send_timeout 10;
+            proxy_read_timeout 10;
+
+            proxy_set_header   X-Real-IP  $remote_addr;
+            proxy_set_header   X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+        }
+    }
+}

docs/docker/start.sh

@@ -0,0 +1,12 @@
+#!/bin/bash
+# 启动Java后端（docker内监听8003端口）
+java -jar /app/xiaozhi-esp32-api.jar \
+  --server.port=8003 \
+  --spring.datasource.druid.url=${SPRING_DATASOURCE_DRUID_URL} \
+  --spring.datasource.druid.username=${SPRING_DATASOURCE_DRUID_USERNAME} \
+  --spring.datasource.druid.password=${SPRING_DATASOURCE_DRUID_PASSWORD} \
+  --spring.data.redis.host=${SPRING_DATA_REDIS_HOST} \
+  --spring.data.redis.port=${SPRING_DATA_REDIS_PORT} &
+
+# 启动Nginx（前台运行保持容器存活）
+nginx -g 'daemon off;'

docs/firmware-build.md

@@ -1,40 +1,81 @@
-# 编译esp32固件
+# esp32固件编译
 
-1. 下载`xiaozhi-esp32`
-   项目，按照这个教程配置项目环境[《Windows搭建 ESP IDF 5.3.2开发环境以及编译小智》](https://icnynnzcwou8.feishu.cn/wiki/JEYDwTTALi5s2zkGlFGcDiRknXf)
+## 第1步 准备你的ota地址
 
-2. 打开`xiaozhi-esp32/main/Kconfig.projbuild`文件，找到`WEBSOCKET_URL`的`default`的内容，把`wss://api.tenclass.net`
-   改成你自己的地址，例如，我的接口地址是`ws://192.168.1.25:8000`，就把内容改成这个。
+如果你，使用的是本项目0.3.12版本，不管是简单Server部署还是全模块部署，都会有ota地址。
+
+由于简单Server部署和全模块部署的OTA地址设置方式不一样，请你选择下面的具体方式：
+
+### 如果你用的是简单Server部署
+此刻，请你用浏览器打开你的ota地址，例如我的ota地址
+```
+http://192.168.1.25:8002/xiaozhi/ota/
+```
+如果显示“OTA接口运行正常，向设备发送的websocket地址是：ws://xxx:8000/xiaozhi/v1/
+
+你可以使用项目自带的`test_page.html`测试一下，是否能连上ota页面输出的websocket地址。
+
+如果访问不到，你需要到配置文件`.config.yaml`里修改`server.websocket`的地址，重启后再重新测试，直到`test_page.html`能正常访问。
+
+成功后，请往下进行第2步
+
+### 如果你用的是全模块部署
+此刻，请你用浏览器打开你的ota地址，例如我的ota地址
+```
+http://192.168.1.25:8002/xiaozhi/ota/
+```
+
+如果显示“OTA接口运行正常，websocket集群数量：X”。那就往下进行2步。
+
+如果显示“OTA接口运行不正常”，大概是你还没在`智控台`配置`Websocket`地址。那就：
+
+- 1、使用超级管理员登录智控台
+
+- 2、顶部菜单点击`参数管理`
+
+- 3、在列表中找到`server.websocket`项目，输入你的`Websocket`地址。例如我的就是
+
+```
+ws://192.168.1.25:8000/xiaozhi/v1/
+```
+
+配置完后，再使用浏览器刷新你的ota接口地址，看看是不是正常了。如果还不正常就，就再次确认一下Websocket是否正常启动，是否配置了Websocket地址。
+
+## 第2步 配置环境
+先按照这个教程配置项目环境[《Windows搭建 ESP IDF 5.3.2开发环境以及编译小智》](https://icnynnzcwou8.feishu.cn/wiki/JEYDwTTALi5s2zkGlFGcDiRknXf)
+
+## 第3步 打开配置文件
+配置好编译环境后，下载虾哥iaozhi-esp32项目源码，
+
+从这里下载虾哥[xiaozhi-esp32项目源码](https://github.com/78/xiaozhi-esp32)。
+
+下载后，打开`xiaozhi-esp32/main/Kconfig.projbuild`文件。
+
+## 第4步 修改OTA地址
+
+找到`OTA_URL`的`default`的内容，把`https://api.tenclass.net/xiaozhi/ota/`
+   改成你自己的地址，例如，我的接口地址是`http://192.168.1.25:8002/xiaozhi/ota/`，就把内容改成这个。
 
 修改前：
-
 ```
-config WEBSOCKET_URL
-    depends on CONNECTION_TYPE_WEBSOCKET
-    string "Websocket URL"
-    default "wss://api.tenclass.net/xiaozhi/v1/"
+config OTA_URL
+    string "Default OTA URL"
+    default "https://api.tenclass.net/xiaozhi/ota/"
     help
-        Communication with the server through websocket after wake up.
+        The application will access this URL to check for new firmwares and server address.
 ```
-
-修改后(示例)：
-
+修改后：
 ```
-config WEBSOCKET_URL
-    depends on CONNECTION_TYPE_WEBSOCKET
-    string "Websocket URL"
-    default "ws://192.168.1.25:8000/xiaozhi/v1/"
+config OTA_URL
+    string "Default OTA URL"
+    default "http://192.168.1.25:8002/xiaozhi/ota/"
     help
-        Communication with the server through websocket after wake up.
+        The application will access this URL to check for new firmwares and server address.
 ```
 
-注意：你的地址是`ws://`开头，不是`wss://`开头，一定不要写错了。
+## 第4步 设置编译参数
 
-注意：你的地址是`ws://`开头，不是`wss://`开头，一定不要写错了。
-
-注意：你的地址是`ws://`开头，不是`wss://`开头，一定不要写错了。
-
-3. 设置编译参数
+设置编译参数
 
 ```
 # 终端命令行进入xiaozhi-esp32的根目录
@@ -45,40 +86,29 @@ idf.py set-target esp32s3
 idf.py menuconfig
 ```
 
-![图片](images/build_setting01.png)
-
-进入菜单配置后，再进入`Xiaozhi Assistant`，将`CONNECTION_TYPE`设置为`Websocket`
-回退到主菜单，再进入`Xiaozhi Assistant`，将`BOARD_TYPE`设置你板子的具体型号
+进入菜单配置后，再进入`Xiaozhi Assistant`，将`BOARD_TYPE`设置你板子的具体型号
 保存退出，回到终端命令行。
 
-![图片](images/build_setting02.png)
-
-4. 编译固件
+## 第5步 编译固件
 
 ```
 idf.py build
 ```
 
-如果是vscode安装的idf可以使用`F1`或者`ctrl+shift+p`,输入idf然后直接选择进行编译
-
-还可以直接进行烧录不用接下来的操作
-
-<img src="./images/vscode_idf.png" width="500px"/>
-
-5. 打包bin固件
+## 第6步 打包bin固件
 
 ```
 cd scripts
 python release.py
 ```
 
-编译成功后，会在项目根目录下的`build`目录下生成固件文件`merged-binary.bin`。
+上面的打包命令执行完成后，会在项目根目录下的`build`目录下生成固件文件`merged-binary.bin`。
 这个`merged-binary.bin`就是要烧录到硬件上的固件文件。
 
 注意：如果执行到第二命令后，报了“zip”相关的错误，请忽略这个错误，只要`build`目录下生成固件文件`merged-binary.bin`
 ，对你没有太大影响，请继续。
 
-6. 烧录固件
+## 第7步 烧录固件
    将esp32设备连接电脑，使用chrome浏览器，打开以下网址
 
 ```
@@ -87,3 +117,22 @@ https://espressif.github.io/esp-launchpad/
 
 打开这个教程，[Flash工具/Web端烧录固件（无IDF开发环境）](https://ccnphfhqs21z.feishu.cn/wiki/Zpz4wXBtdimBrLk25WdcXzxcnNS)。
 翻到：`方式二：ESP-Launchpad 浏览器WEB端烧录`，从`3. 烧录固件/下载到开发板`开始，按照教程操作。
+
+烧录成功且联网成功后，通过唤醒词唤醒小智，留意server端输出的控制台信息。
+
+## 常见问题
+以下是一些常见问题，供参考：
+
+[1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文](./FAQ.md)
+
+[2、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？](./FAQ.md)
+
+[3、TTS 经常失败，经常超时](./FAQ.md)
+
+[4、使用Wifi能连接自建服务器，但是4G模式却接不上](./FAQ.md)
+
+[5、如何提高小智对话响应速度？](./FAQ.md)
+
+[6、我说话很慢，停顿时小智老是抢话](./FAQ.md)
+
+[7、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作](./FAQ.md)

docs/firmware-setting.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# 基于虾哥编译好的固件配置自定义服务器
+
+## 第1步 确认版本
+烧录虾哥已经编译好的[1.6.1版本以上固件](https://github.com/78/xiaozhi-esp32/releases)
+
+## 第2步 准备你的ota地址
+如果你按照教程使用的是全模块部署，就应该会有ota地址。
+
+此刻，请你用浏览器打开你的ota地址，例如我的ota地址
+```
+https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
+```
+
+如果显示“OTA接口运行正常，websocket集群数量：X”。那就往下。
+
+如果显示“OTA接口运行不正常”，大概是你还没在`智控台`配置`Websocket`地址。那就：
+
+- 1、使用超级管理员登录智控台
+
+- 2、顶部菜单点击`参数管理`
+
+- 3、在列表中找到`server.websocket`项目，输入你的`Websocket`地址。例如我的就是
+
+```
+wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
+```
+
+配置完后，再使用浏览器刷新你的ota接口地址，看看是不是正常了。如果还不正常就，就再次确认一下Websocket是否正常启动，是否配置了Websocket地址。
+
+## 第3步 进入配网模式
+进入机器的配网模式，在页面顶部，点击“高级选项”，在里面输入你服务器的`ota`地址，点击保存。重启设备
+![请参考-OTA地址设置](../docs/images/firmware-setting-ota.png)
+
+## 第4步 唤醒小智，查看日志输出
+
+唤醒小智，看看日志是不是正常输出。
+
+
+## 常见问题
+以下是一些常见问题，供参考：
+
+[1、为什么我说的话，小智识别出来很多韩文、日文、英文](./FAQ.md)
+
+[2、为什么会出现“TTS 任务出错 文件不存在”？](./FAQ.md)
+
+[3、TTS 经常失败，经常超时](./FAQ.md)
+
+[4、使用Wifi能连接自建服务器，但是4G模式却接不上](./FAQ.md)
+
+[5、如何提高小智对话响应速度？](./FAQ.md)
+
+[6、我说话很慢，停顿时小智老是抢话](./FAQ.md)
+
+[7、我想通过小智控制电灯、空调、远程开关机等操作](./FAQ.md)

docs/fish-speech-integration.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+登录AutoDL，租赁镜像
+选择镜像:
+```
+PyTorch / 2.1.0 / 3.10(ubuntu22.04) / cuda 12.1
+```
+
+机器开机后，设置学术加速
+```
+source /etc/network_turbo
+```
+
+进入工作目录
+```
+cd autodl-tmp/
+```
+
+拉取项目
+```
+git clone https://gitclone.com/github.com/fishaudio/fish-speech.git ; cd fish-speech
+```
+
+安装依赖
+```
+pip install -e.
+```
+
+如果报错，安装portaudio
+```
+apt-get install portaudio19-dev -y
+```
+
+安装后执行
+```
+pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+```
+
+下载模型
+```
+cd tools
+python download_models.py 
+```
+
+下载完模型后运行接口
+```
+python -m tools.api_server --listen 0.0.0.0:6006 
+```
+
+然后用浏览器去到aotodl实例页面
+```
+https://autodl.com/console/instance/list
+```
+
+如下图点击你刚才机器的`自定义服务`按钮，开启端口转发服务
+![自定义服务](images/fishspeech/autodl-01.png)
+
+端口转发服务设置完成后，你本地电脑打开网址`http://localhost:6006/`，就可以访问fish-speech的接口了
+![服务预览](images/fishspeech/autodl-02.png)
+
+
+如果你是单模块部署，核心配置如下
+```
+selected_module:
+  TTS: FishSpeech
+TTS:
+  FishSpeech:
+    reference_audio: ["config/assets/wakeup_words.wav",]
+    reference_text: ["哈啰啊，我是小智啦，声音好听的台湾女孩一枚，超开心认识你耶，最近在忙啥，别忘了给我来点有趣的料哦，我超爱听八卦的啦",]
+    api_key: "123"
+    api_url: "http://127.0.0.1:6006/v1/tts"
+```
+
+然后重启服务

docs/homeassistant-integration.md

@@ -0,0 +1,256 @@
+# 小智ESP32-开源服务端与HomeAssistant集成指南
+
+[TOC]
+
+-----
+
+## 简介
+
+本文档将指导您如何将ESP32设备与HomeAssistant进行集成。
+
+## 前提条件
+
+- 已安装并配置好`HomeAssistant`
+- 本次我选择的模型是：免费的ChatGLM，它支持functioncall函数调用
+
+## 开始前的操作（必要）
+
+### 1. 获取HA的网络网络地址信息
+
+请访问你Home Assistant的网络地址，例如，我的HA的地址是192.168.4.7，端口则是默认的8123，则在浏览器打开
+
+```
+http://192.168.4.7:8123
+```
+
+> 手动查询 HA 的 IP 地址方法**（仅限小智esp32-server和HA部署在同一个网络设备[例如同一个wifi]下）**：
+>
+> 1. 进入 Home Assistant（前端）。
+>
+> 2. 点击左下角 **设置（Settings）** → **系统（System）** → **网络（Network）**。
+>
+> 3. 滑到最底部`Home Assistant 网址(Home Assistant website)`区域，在`本地网络(local network)`中，点击`眼睛`按钮，可以看到当前使用的 IP 地址（如 `192.168.1.10`）和网络接口。点击`复制连接(copy link)`可以直接复制。
+>
+>    ![image-20250504051716417](images/image-ha-integration-01.png)
+
+或，您已经设置了直接可以访问的Home Assistant的OAuth地址，您也可以在浏览器内直接访问
+
+```
+http://homeassistant.local:8123
+```
+
+### 2. 登录`Home Assistant`拿到开发密钥
+
+登录`HomeAssistant`，点击`左下角头像 -> 个人`，切换`安全`导航栏，划到底部`长期访问令牌`生成api_key，并复制保存，后续的方法都需要使用这个api key且仅出现一次（小tips: 您可以保存生成的二维码图像，后续可以扫描二维码再此提取api key）。
+
+## 方法1：小智社区共建的HA调用功能
+
+### 功能描述
+
+- 如您后续需要增加新的设备，该方法需要手动重启`xiaozhi-esp32-server服务端`以此更新设备信息**（重要**）。
+
+- 需要您确保已经在HomeAssistant中集成`Xiaomi Home`，并将米家的设备导入进`HomeAssistant`。
+
+- 需要您确保`xiaozhi-esp32-server智控台`能正常使用。
+
+- 我的`xiaozhi-esp32-server智控台`和`HomeAssistant`部署在同一台机器的另一个端口，版本是`0.3.10`
+
+  ```
+  http://192.168.4.7:8002
+  ```
+
+
+### 配置步骤
+
+#### 1. 登录`HomeAssistant`整理需要控制的设备清单
+
+登录`HomeAssistant`，点击`左下角的设置`，然后进入`设备与服务`，再点击顶部的`实体`。
+
+然后在实体中搜索你相关控制的开关，结果出来后，在列表中，点击其中一个结果，这是会出现一个开关的界面。
+
+在开关的界面，我们尝试点击开关，看看是开发会随着我们的点击开/关。如果能操作，说明是正常联网的。
+
+接着在开关面板找到设置按钮，点击后，可以查看这个开关的`实体标识符`。
+
+我们打开一个记事本，按照这样格式整理一条数据：
+
+位置+英文逗号+设备名称+英文逗号+`实体标识符`+英文分号
+
+例如，我在公司，我有一个玩具灯，他的标识符是switch.cuco_cn_460494544_cp1_on_p_2_1，那么就这个写这一条数据
+
+```
+公司,玩具灯,switch.cuco_cn_460494544_cp1_on_p_2_1;
+```
+
+当然最后我可能要操作两个灯，我的最终的结果是：
+
+```
+公司,玩具灯,switch.cuco_cn_460494544_cp1_on_p_2_1;
+公司,台灯,switch.iot_cn_831898993_socn1_on_p_2_1;
+```
+
+这段字符，我们成为“设备清单字符”需要保存好，等一下有用。
+
+
+#### 2. 登录`智控台`
+
+使用管理员账号，登录`智控台`。点击顶部菜单`参数管理`，搜索`plugins.home_assistant.`，会有三条结果出来
+
+编辑`plugins.home_assistant.devices`，把刚才整理的设备清单字符粘贴进去。
+
+
+编辑`plugins.home_assistant.base_url`，把你部署的`HomeAssistant`接口地址粘贴进去，我粘贴进去的地址是这样的
+
+```
+http://192.168.4.7:8123
+```
+
+编辑`plugins.home_assistant.api_key`，把你从`HomeAssistant`复制过来的密钥，粘贴进去
+
+
+#### 3. 设置`意图识别`函数
+
+在智控台，点击顶部菜单“模型配置”，在左侧栏，找到“意图识别”，找到id为`Intent_function_call`的意图，点击编辑
+
+然后在弹框中，在原来的基础上追加两个函数：“hass_get_state”和“hass_set_state”
+
+修改前
+```
+change_role;get_weather;get_news;play_music
+```
+
+修改后
+
+```
+change_role;get_weather;get_news;play_music;hass_get_state;hass_set_state
+```
+
+#### 4. 手动重启xiaozhi-server
+
+重启xiaozhi-server程序
+
+
+#### 5. 确认角色配置是否设置了函数意图识别
+
+在智控台，点击顶部菜单“智能体管理”，找到设备所在的智能体，点击“配置角色”
+
+确认意图识别(Intent)，是否选择“函数调用意图识别”
+
+
+#### 6. 唤醒设别进行控制
+
+尝试和esp32说，“打开XXX灯”
+
+## 方法2：小智将Home Assistant的语音助手作为LLM工具
+
+### 功能描述
+
+- 该方法有一个比较严重的缺点——**该方法无法使用小智开源生态的function_call插件功能的能力**，因为使用Home Assistant作为小智的LLM工具会将意图识别能力转让给Home Assistant。但是**这个方法是能体验到原生的Home Assistant操作功能，且小智的聊天能力不变**。如实在介意可以使用同样是Home Assistant支持的[方法3](##方法3：使用Home Assistant的MCP服务（推荐）)，能够最大程度体验到Home Assistant的功能。
+
+### 配置步骤：
+
+#### 1. 配置Home Assistant的大模型语音助手。
+
+**需要您提前配置好Home Assistant的语音助手或大模型工具。**
+
+#### 2. 获取Home Assistant的语言助手的Agent ID.
+
+1. 进入Home Assistant页面内。左侧点击`开发者助手`。
+2. 在打开的`开发者助手`内，点击`动作`选项卡（如图示操作1），在页面内的选项栏`动作`中，找到或输入`conversation.process（对话-处理）`并选择`对话（conversation）: 处理`（如图示操作2）。
+
+![image-20250504043539343](images/image-ha-integration-02.png)
+
+3. 在页面内勾选`代理(agent)`选项，在变成常亮的`对话代理(conversation agent)`内选择您步骤一配置好的语音助手名称，如图示，我这边配置好的是`ZhipuAi`并选择。
+
+![image-20250504043854760](images/image-ha-integration-03.png)
+
+4. 选中后，点击表单左下方的`进入YAML模式`。
+
+![image-20250504043951126](images/image-ha-integration-04.png)
+
+5. 复制其中的agent-id的值，例如图示中我的是`01JP2DYMBDF7F4ZA2DMCF2AGX2`(仅供参考)。
+
+![image-20250504044046466](images/image-ha-integration-05.png)
+
+6. 切换到小智开源服务端`xiaozhi-esp32-server`的`config.yaml`文件内，在LLM配置中，找到Home Assistant，设置您的Home Assistant的网络地址，Api key和刚刚查询到的agent_id。
+7. 修改`config.yaml`文件内的`selected_module`属性的`LLM`为`HomeAssistant`，`Intent`为`nointent`。
+8. 重启小智开源服务端`xiaozhi-esp32-server`即可正常使用。
+
+## 方法3：使用Home Assistant的MCP服务（推荐）
+
+### 功能描述
+
+- 需要您提前在Home Assistant内集成并安装好HA集成——[Model Context Protocol Server](https://www.home-assistant.io/integrations/mcp_server/)。
+
+- 这个方法与方法2都是HA官方提供的解决方法，与方法2不同的是，您可以正常使用小智开源服务端`xiaozhi-esp32-server`的开源共建的插件，同时允许您随意使用任何一个支持function_call功能的LLM大模型。
+
+### 配置步骤
+
+#### 1. 安装Home Assistant的MCP服务集成。
+
+集成官方网址——[Model Context Protocol Server](https://www.home-assistant.io/integrations/mcp_server/)。。
+
+或跟随以下手动操作。
+
+> - 前往Home Assistant页面的**[设置 > 设备和服务（Settings > Devices & Services.）](https://my.home-assistant.io/redirect/integrations)**。
+>
+> - 在右下角，选择 **[添加集成（Add Integration）](https://my.home-assistant.io/redirect/config_flow_start?domain=mcp_server)**按钮。
+>
+> - 从列表中选择**模型上下文协议服务器（Model Context Protocol Server）**。
+>
+> - 按照屏幕上的说明完成设置。
+
+#### 2. 配置小智开源服务端MCP配置信息
+
+
+进入`data`目录，找到`.mcp_server_settings.json`文件。
+
+如果你的`data`目录下没有`.mcp_server_settings.json`文件，
+- 请把在`xiaozhi-server`文件夹根目录的`mcp_server_settings.json`文件复制到`data`目录下，并重命名为`.mcp_server_settings.json`
+- 或[下载这个文件](https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/main/xiaozhi-server/mcp_server_settings.json)，下载到`data`目录下，并重命名为`.mcp_server_settings.json`
+
+
+修改`"mcpServers"`里的这部分的内容：
+
+```json
+"Home Assistant": {
+      "command": "mcp-proxy",
+      "args": [
+        "http://YOUR_HA_HOST/mcp_server/sse"
+      ],
+      "env": {
+        "API_ACCESS_TOKEN": "YOUR_API_ACCESS_TOKEN"
+      }
+},
+```
+
+注意：
+
+1. **替换配置：**
+   - 替换`args`内的`YOUR_HA_HOST`为您的HA服务地址，如果你的服务地址已经包含了https/http字样（例如`http://192.168.1.101:8123`)，则只需要填入`192.168.1.101:8123`即可。
+   - 将`env`内`API_ACCESS_TOKEN`的`YOUR_API_ACCESS_TOKEN`替换成您之前获取到的开发密钥api key。
+2. **如果你添加配置是在`"mcpServers"`的括号内后续没有新的`mcpServers`的配置时，需要把最后的逗号`,`移除**，否则可能会解析失败。
+
+**最后效果参考以下（参考如下）**：
+
+```json
+ "mcpServers": {
+    "Home Assistant": {
+      "command": "mcp-proxy",
+      "args": [
+        "http://192.168.1.101:8123/mcp_server/sse"
+      ],
+      "env": {
+        "API_ACCESS_TOKEN": "abcd.efghi.jkl"
+      }
+    }
+  }
+```
+
+#### 3. 配置小智开源服务端的系统配置
+
+1. **选择任意一款支持function_call的LLM大模型作为小智的LLM聊天助手（但不要选择Home Assistant作为LLM工具）**，本次我选择的模型是：免费的ChatGLM，它支持functioncall函数调用，但部分时候调用不太稳定，如果像追求稳定建议把LLM设置成：DoubaoLLM，使用的具体model_name是：doubao-1-5-pro-32k-250115。
+
+2. 切换到小智开源服务端`xiaozhi-esp32-server`的`config.yaml`文件内，设置您的LLM大模型配置，并且将`selected_module`配置的`Intent`调整为`function_call`。
+
+3. 重启小智开源服务端`xiaozhi-esp32-server`即可正常使用。