让 Agent 工具自动创建并运行语音客户端,接入 Token Plan 的实时语音对话模型。
支持的模型
| 模型 | 能力 |
|---|---|
qwen-audio-3.0-realtime-plus | 实时语音对话 |
更多模型以 Token Plan 支持的实时语音对话模型 为准。
前提
- 已订阅 Token Plan。个人版在 我的订阅(个人版) 获取以
sk-sp-开头的 API Key;团队版在 成员管理 分配席位后获取 API Key。 - 本地已安装 Python 3.9 及以上版本,并有可用的麦克风和扬声器。
步骤一:把接入指令发给 Agent 工具
展开下面的接入指令,复制后发给当前使用的 Agent 工具。它会读取已配置的 Token Plan Key、安装依赖、创建 qwen_realtime_voice.py 并运行,不需要手动配置 Key 或编写 Python。
接入指令(含语音客户端脚本)
请在当前项目接入 Token Plan 实时语音对话模型 qwen-audio-3.0-realtime-plus:
1. 使用当前 Agent 工具已配置的 Token Plan API Key(优先读取 TOKEN_PLAN_API_KEY,其次读取 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN)。如果两者都没有,提示我先在 Agent 工具中配置 Token Plan Key。不要向我展示 Key,也不要写入文件或日志。
2. 安装依赖:pip install "websockets>=15" sounddevice certifi
3. 创建 qwen_realtime_voice.py,内容如下:
```python
#!/usr/bin/env python3
import asyncio
import base64
import json
import os
import queue
import ssl
import threading
import certifi
import sounddevice as sd
import websockets
API_KEY = os.environ.get("TOKEN_PLAN_API_KEY") or os.environ.get("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN")
if not API_KEY:
raise SystemExit("Token Plan API Key not found. Configure it in the Agent tool first.")
WS_URL = "wss://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/api-ws/v1/realtime?model=qwen-audio-3.0-realtime-plus"
play_queue = queue.Queue()
def play_audio():
with sd.RawOutputStream(samplerate=24000, channels=1, dtype="int16") as stream:
while True:
chunk = play_queue.get()
if chunk is None:
break
stream.write(chunk)
async def receive(ws):
transcript = []
async for message in ws:
event = json.loads(message)
event_type = event["type"]
if event_type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed":
print(f"\n[你说] {event.get('transcript', '')}", flush=True)
elif event_type == "response.audio.delta":
play_queue.put(base64.b64decode(event["delta"]))
elif event_type == "response.audio_transcript.delta":
transcript.append(event.get("delta", ""))
elif event_type == "response.audio_transcript.done":
print(f"[AI] {''.join(transcript)}", flush=True)
transcript.clear()
elif event_type == "error":
print(f"[错误] {event}", flush=True)
async def send_mic(ws):
loop = asyncio.get_running_loop()
audio_queue = asyncio.Queue()
def callback(indata, frames, time_info, status):
loop.call_soon_threadsafe(audio_queue.put_nowait, bytes(indata))
with sd.RawInputStream(
samplerate=16000,
channels=1,
dtype="int16",
blocksize=1600,
callback=callback,
):
print("开始说话,按 Ctrl+C 结束。", flush=True)
while True:
chunk = await audio_queue.get()
await ws.send(
json.dumps(
{
"type": "input_audio_buffer.append",
"audio": base64.b64encode(chunk).decode(),
}
)
)
async def main():
context = ssl.create_default_context(cafile=certifi.where())
async with websockets.connect(
WS_URL,
ssl=context,
additional_headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
max_size=None,
) as ws:
await ws.recv()
await ws.send(
json.dumps(
{
"type": "session.update",
"session": {
"modalities": ["audio", "text"],
"voice": "longanqian",
"instructions": "你是语音助手,回答简洁自然。",
"input_audio_format": "pcm",
"output_audio_format": "pcm",
"turn_detection": {
"type": "server_vad",
"threshold": 0.5,
"silence_duration_ms": 600,
},
},
}
)
)
threading.Thread(target=play_audio, daemon=True).start()
await asyncio.gather(receive(ws), send_mic(ws))
if __name__ == "__main__":
try:
asyncio.run(main())
except KeyboardInterrupt:
pass
finally:
play_queue.put(None)
```
4. 使用 Bash 工具运行 python3 qwen_realtime_voice.py,timeout 设为 600000 毫秒。
5. 启动后提示“开始说话,按 Ctrl+C 结束”。
说明首次运行时,需要在系统设置中允许运行 Agent 工具的应用(如 Cursor、Terminal)访问麦克风,否则脚本收不到声音。建议使用耳机,避免扬声器播放的语音被麦克风采集,触发模型打断。
步骤二:开始语音对话
Agent 工具运行脚本后,看到“开始说话”提示即可说话。终端显示识别结果和模型回复,扬声器播放模型语音。按 Ctrl+C 结束会话。
说明Agent 工具负责安装依赖、创建脚本和启动会话。语音数据在本地客户端和 Token Plan 之间传输,不经过 Agent 工具的文本模型。
保存为工具扩展
需要再次使用时,让 Agent 工具把上面的指令保存为当前工具的 Skill、Slash Command 或 Agent 配置,之后通过该工具的触发方式启动。常见工具的扩展机制和路径如下:
| 工具 | 扩展机制 | 配置文件路径 |
|---|---|---|
| Claude Code | Slash Command | .claude/commands/voice-chat.md |
| Codex | Skill | ~/.codex/skills/token-plan-voice/SKILL.md |
| Qwen Code | Skill | ~/.qwen/skills/voice-chat/SKILL.md |
| OpenCode | Agent | .opencode/agents/voice-chat.md |
| OpenClaw | Skill | ~/.openclaw/workspace/skills/token-plan-voice/SKILL.md |
| Hermes Agent | Skill | ~/.hermes/skills/media/voice-chat/SKILL.md |
| Qoder | Skill | ~/.qoder/skills/voice-chat/SKILL.md |
Skill 和 Agent 的 front matter 格式见 接入多模态生成模型。
限制
- 外放时,模型语音可能被麦克风再次采集并打断,建议使用耳机。
- Agent 工具的 Bash 调用有超时限制。长时间对话建议将脚本作为独立进程运行,或封装为 MCP server。
- 当前方案只处理语音输入和输出。
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