以下是当前在 ​​Agentic Voice Stack 工作流​​领域较为热门的开源项目，涵盖语音交互、多模态控制、工作流编排等核心能力，综合多个权威来源整理而成：

---

🎙️ ​​一、语音交互层（Speech-to-Speech & Text-to-Speech）​​

1. ​​UltraVox​​

   • ​​功能​​：顶级的端到端语音对话框架，支持实时语音交互，延迟低至毫秒级，适合高并发客服、虚拟助手等场景。
   • ​​特点​​：开源模型性能接近商用方案（如 ElevenLabs），支持情感语调调节。
   • ​​适用场景​​：实时语音客服、多轮对话系统。

2. ​​Moshi​​

   • ​​功能​​：开源实时语音对话引擎，支持语音输入→LLM推理→语音输出的闭环流程。
   • ​​优势​​：轻量化部署，适合嵌入式设备或边缘计算场景。

3. ​​ChatTTS​​

   • ​​定位​​：高质量开源文本转语音（TTS）模型，支持中文/英文多语种，音色自然度接近商业方案。
   • ​​集成建议​​：常与语音识别模型（如 Whisper）组合使用，构建完整语音工作流。

---

⚙️ ​​二、语音智能体开发框架​​

1. ​​Pipecat​​

   • ​​功能​​：全栈语音智能体框架，整合了语音识别（ASR）、LLM 推理、语音合成（TTS）及视频交互能力。
   • ​​技术亮点​​：
     • 支持实时音频流处理；
     • 可对接 OpenAI、Anthropic 等主流模型 API；
     • 提供开发者友好的 Python/JS SDK。
   • ​​典型用例​​：智能外呼机器人、会议语音助手。

2. ​​Vocode​​

   • ​​定位​​：专为构建语音驱动 LLM 应用设计的工具包，简化语音输入→LLM→语音输出的链路。
   • ​​优势​​：模块化设计，支持自定义 LLM 行为与语音插件（如背景降噪）。

---

🔍 ​​三、语音识别与理解层​​

1. ​​Whisper​​（OpenAI）

   • ​​功能​​：开源多语言语音识别模型，支持 99 种语言的高精度转写，是语音工作流的基石组件。
   • ​​扩展应用​​：常与文档理解工具（如 Qwen-VL）结合，实现语音→文本→多模态任务执行。

2. ​​Stable-TS​​

   • ​​定位​​：Whisper 的开发者友好封装，增加时间戳标注、实时流式转录等特性。
   • ​​适用场景​​：会议记录、实时字幕生成。

---

🧪 ​​四、测试与评估工具​​

1. ​​Voice Lab​​
   • ​​功能​​：语音智能体测试框架，支持 A/B 测试不同语音模型、提示词策略的交互效果。
   • ​​核心价值​​：量化评估语音延迟、自然度、任务完成率等指标，优化工作流瓶颈。

---

💎 ​​总结与选型建议​​

​​需求场景​​	​​推荐项目​​	​​核心优势​​
高自然度实时对话	UltraVox + Pipecat	低延迟、拟人化语音生成
轻量级语音助手	Moshi + ChatTTS	资源占用低，适合嵌入式部署
多语言转录与分析	Whisper + Stable-TS	高精度转写，支持流式处理
全链路开发与测试	Pipecat + Voice Lab	模块化开发 + 量化评估闭环

💡 ​​技术趋势​​：吴恩达指出，语音 Agentic 工作流的未来在于 ​​“可控的任务流集成”​​（如语音指令触发多步骤操作），而非单纯语音技术本身。建议优先选择支持 ​​工作流编排​​（如 LangGraph）或 ​​多工具调用​​（如 CrewAI）的语音框架。

如需进一步探索，可访问以下资源：

• UltraVox GitHub
• Pipecat 官方文档
• Whisper 开源仓库

以上项目均活跃更新，代表了 2025 年语音 Agentic 工作流的最前沿实践。