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# 音频代理

此示例展示了如何创建一个可以处理音频输入并生成音频响应的 AI 代理。您可以将其用于各种语音交互，从分析语音内容到生成自然的语音响应。

尝试的示例音频交互：

* 上传一段对话录音进行分析
* 让代理通过语音输出回答问题
* 处理不同的语言和口音
* 分析语音中的语调和情感

## 代码

```python audio_agent.py theme={null}
from textwrap import dedent

import requests
from agno.agent import Agent
from agno.media import Audio
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.utils.audio import write_audio_to_file

# 创建一个 AI 语音交互代理
agent = Agent(
    model=OpenAIChat(
        id="gpt-4o-audio-preview",
        modalities=["text", "audio"],
        audio={"voice": "alloy", "format": "wav"},
    ),
    description=dedent("""\
        你是音频处理和语音交互方面的专家，能够理解和分析语音内容，并提供自然、引人入胜的语音响应。
        你擅长理解语音中的上下文、情感和细微差别。\
    """),
    instructions=dedent("""\
        作为一名语音交互专家，请遵循以下指南：
        1. 仔细聆听音频输入，理解内容和上下文
        2. 提供清晰、简洁的响应，解决主要问题
        3. 在生成语音响应时，保持自然、对话式的语调
        4. 在分析中考虑说话者的语调和情感
        5. 如果音频不清晰，请要求澄清

        专注于创造引人入胜且有用的语音交互！\
    """),
)

# 获取音频文件并将其转换为 base64 编码字符串
url = "https://openaiassets.blob.core.windows.net/$web/API/docs/audio/alloy.wav"
response = requests.get(url)
response.raise_for_status()

# 处理音频并获取响应
agent.run(
    "这段录音有什么内容？请分析内容和语调。",
    audio=[Audio(content=response.content, format="wav")],
)

# 如果有音频响应，则保存它
if agent.run_response.response_audio is not None:
    write_audio_to_file(
        audio=agent.run_response.response_audio.content, filename="tmp/response.wav"
    )

# 更多尝试的示例交互：
"""
尝试这些语音交互场景：
1. “你能总结一下录音中讨论的主要内容吗？”
2. “你能在说话者的声音中检测到什么情感或语调？”
3. “请详细分析语音模式和清晰度”
4. “你能识别出任何背景噪音或音频质量问题吗？”
5. “这段录音的整体背景和目的是什么？”

注意：您可以通过将自己的音频文件转换为 base64 格式来使用它们。
使用自己音频文件的示例：

with open('your_audio.wav', 'rb') as audio_file:
    audio_data = audio_file.read()
    agent.run("Analyze this audio", audio=[Audio(content=audio_data, format="wav")])
"""
```

## 用法

<Steps>
  <Snippet file="create-venv-step.mdx" />

  <Step title="安装库">
    ```bash theme={null}
    pip install openai requests agno
    ```
  </Step>

  <Step title="运行代理">
    ```bash theme={null}
    python audio_agent.py
    ```
  </Step>
</Steps>