GenAI 处理器是由 DeepMind 开发的全新开源 Python 库，旨在为开发挑战提供结构化和简化性。它们充当抽象概念，定义了一个通用的处理器接口，涵盖输入处理、预处理、实际模型调用，甚至输出处理。

想象一下，GenAI 处理器将成为 AI 工作流程之间的通用语言。您无需为 AI 流水线中的每个组件从头编写自定义代码，只需使用易于组合、测试和维护的标准化“处理器”单元即可。GenAI 处理器的核心是将所有输入和输出视为 ProcessorParts（双向流）的异步流。标准化数据部分（例如，音频块、文本转录、图像帧）与附带的元数据一起流经流水线。

GenAI处理器：构建实时AI应用的未来 第1张

GenAI 处理器入门非常简单：

1. 安装库：

2.设置身份验证：

3.检查安装：

4. 开发设置（可选）

GenAI 处理器采用基于流的处理模式，数据沿着连接的处理器流水线流动。每个处理器：

音频输入 → 语音转文本 → LLM 处理 → 文本转语音 → 音频输出

↓ ↓ ↓ ↓ ↓

ProcessorPart → ProcessorPart → ProcessorPart → ProcessorPart → ProcessorPart

GenAI 处理器的核心组件包括：

1. 输入处理器

2. 处理处理器

3. 输出处理器

首先，GenAI 处理器的设计旨在最大化处理器的并发执行。此示例执行流的任何部分都可以在计算图中的所有祖先节点时并发运行。换句话说，您的应用程序本质上将同时处理多个数据流，从而加快响应速度并提升用户体验。

接下来，让我们构建一个完整的实时 AI 代理，它将摄像头和音频流连接起来，发送到 Gemini Live API 进行处理，并最终返回音频响应。

我们的项目结构如下所示：

让我们添加情绪检测和自定义响应功能

运行代理的命令：

GenAI 处理器标志着 AI 应用开发范式的转变，将复杂且互不关联的工作流程转变为优雅且易于维护的解决方案。通过一个用于进行多模态 AI 处理的通用接口，开发者可以创新功能，而无需处理复杂的基础设施。

因此，如果流式、多模态和响应式是 AI 应用的未来趋势，那么 GenAI 处理器现在就可以满足您的需求。如果您想构建下一代大型客户服务机器人、教育助手或创意工具，GenAI 处理器是您成功的基础。