探索 LiveKit Agent：從概念到實務操作

10 min readMar 6, 2025

探索 LiveKit Agent 的核心概念與實務應用！LiveKit 是一個開源即時通訊框架，專為音訊與視訊設計，其 Agent 功能讓開發者打造語音轉文字（STT）等智能代理。本文深入解析 Agent 生命週期與運作機制，從 Worker 註冊到任務執行，並以 Python 範例展示如何實現語音轉錄。包含流程圖與實際操作紀錄。

本文將帶您從基礎概念出發，逐步解析 Agent 的運作機制，並透過實際範例與流程圖，幫助您全面理解其設計與應用。

一、LiveKit Agent 概述

1.1 什麼是 LiveKit Agent？

LiveKit Agent 是由程式碼定義的實體，能加入房間並執行任務，如語音轉文字（STT）或文字轉語音（TTS）。根據《Anatomy of an Agent》，它將程式轉化為可與參與者互動的「代理」，無需開發者處理底層 WebRTC 細節。Agent 可接收或發布資料流，例如在語音助理中轉錄語音並回應。它支援插件整合，如 OpenAI 或 Deepgram，功能靈活，適用於教育、醫療等場景。透過 WebSocket 保持連接，Agent 確保即時性與可靠性，是即時應用的強大工具。

Agent 的概念為後續運作奠定了基礎，而其生命週期則揭示了它如何在系統中發揮作用。讓我們接著探討這一點。

1.2 Agent 生命週期

LiveKit Agent 的生命週期涵蓋四個關鍵階段，清晰地展現了從啟動到結束的完整流程。首先是

第一階段、Worker 註冊：當開發者執行如 python3 myagent.py start 的指令時，程式會透過 WebSocket 與 LiveKit 伺服器建立持久連接，註冊為一個 Worker。這個 Worker 隨後進入待命狀態，等待房間（即與終端使用者的會話）創建，並與伺服器交換負載與容量資訊，實現自動化的負載平衡。
第二階段、任務分配：當使用者加入房間，LiveKit 伺服器會從可用 Worker 中挑選一個，發送任務請求。第一個接受請求的 Worker 會啟動 Agent 實例並加入房間，每個實例運行在獨立的子進程中，確保隔離性。
第三階段、任務執行：Agent 加入房間後，開始執行開發者定義的功能，例如語音轉錄或視訊處理。此時，Agent 可以利用 LiveKit SDK 的功能，訂閱參與者的音訊或視訊軌道，或者發布自己的資料流。官方文件中提到，Agent 在這階段能整合插件生態系統，例如使用 Deepgram 進行語音識別。
第四階段、房間關閉：當房間內最後一個非 Agent 參與者離開時，房間自動關閉，所有 Agent 隨之斷開，釋放資源。這一機制確保系統不會浪費運算資源，並保持高效運行。

理解 Agent 的生命週期後，接下來我們深入其具體機制，這將幫助我們理解為何它如此強大。

二、LiveKit Agent 的運作機制

2.1 Worker 註冊與任務分配

Worker 註冊是 Agent 運作的第一步，也是系統自動化的核心。當程式啟動並執行 cli.run_app(opts) 時，Worker 透過 WebSocket 與 LiveKit 伺服器建立持久連接，並註冊自身資訊，包括 ID、地區和容量。註冊完成後，Worker 進入待命狀態，伺服器會根據負載情況與 Worker 的可用性，動態分配任務。官方文件中提到，這一過程完全自動化，無需開發者手動干預，Worker 會定期與伺服器交換狀態資訊，確保任務分配公平且高效。

任務分配時，伺服器會發送 JobRequest，Worker 透過 request_fnc 函數決定是否接受。若接受，則進入下一個階段；若拒絕，任務會轉交給其他 Worker。這種設計不僅提升了分配效率，還保證了系統的可靠性。例如，在高負載場景下，過載的 Worker 可以拒絕任務，避免服務品質下降。官方建議，開發者可以自訂 request_fnc 的邏輯，例如根據任務類型或房間屬性篩選，進一步優化分配策略。這一機制讓 Agent 能在多節點環境中平滑運行，適應大規模部署需求。

任務分配後，Agent 的實例化與房間加入成為焦點，讓我們接著探討。

2.2 Agent 實例化與房間加入

一旦 Worker 接受任務，Agent 會在獨立的子進程中實例化，並加入指定的 LiveKit 房間。這一過程由 entrypoint_fnc 函數驅動，開發者在此定義 Agent 的啟動邏輯，例如連接房間或初始化資源。官方文件中提到，實例化在子進程中運行是為了隔離性與效能：每個 Agent 的資源使用獨立管理，避免互相干擾，同時允許 Worker 同時處理多個 Agent 實例，充分利用機器資源。

加入房間後，Agent 可以訂閱參與者的音訊或視訊軌道，或者發布自己的資料流。例如，在語音轉文字應用中，Agent 會訂閱使用者的音訊軌道並進行轉錄。這種雙向互動能力得益於 LiveKit SDK 的強大功能，開發者可以透過 API 靈活控制 Agent 的行為。

實例化完成後，任務執行是核心環節，接下來我們來看這部分。

2.3 任務執行與房間關閉

任務執行階段是 Agent 的核心功能展現。加入房間後，Agent 根據開發者定義的邏輯運行，例如使用 STT 插件轉錄語音，或透過 TTS 回應使用者。官方文件中提到，Agent 在此階段可以利用插件生態系統，整合如 Google、Azure 或 OpenAI 的服務，實現複雜功能。例如，在多人會議中，Agent 可以即時生成會議記錄。這種靈活性讓 Agent 能適應多樣化的應用需求。

當房間內最後一個非 Agent 參與者離開時，房間會自動關閉，所有 Agent 隨之斷開，釋放資源。這一機制由 LiveKit 伺服器控制，無需開發者手動介入，確保資源高效利用。官方強調，這種自動關閉設計避免了「殭屍進程」的產生，讓系統保持清潔與穩定。開發者還可以透過事件監聽（如 on_room_closed）在關閉時執行清理邏輯，例如保存資料或記錄日誌。任務執行與房間關閉的無縫銜接，展示了 LiveKit Agent 在即時性與資源管理上的平衡。

理解運作機制後，讓我們透過實際範例看看 Agent 的應用實例。

三、實務體驗：LiveKit STT 範例的執行紀錄

這裡記錄了我運行 LiveKit 範例程式 transcriber.py 的過程（指令：python3 transcriber.py start），並將其整理成有條理的時間軸與說明。這段範例展示了語音轉文字（STT）Agent 從啟動到結束的完整運作流程。

執行過程概覽

1. Worker 啟動與註冊

時間: 2025–03–06 06:29:45
事件: Worker 啟動

[INFO] livekit.agents: starting worker (version: 0.12.16, rtc-version: 0.21.2)

時間: 2025–03–06 06:29:46
事件: Worker 註冊完成

[INFO] livekit.agents: registered worker (id: AW_BvobzVRAoBxX, region: Japan, node_id: NC_OTOKYO1B_QinKpTPnXBNA)

說明: Worker 與 LiveKit 伺服器建立連線，註冊後進入待命模式，隨時準備接收任務。

2. Job 進程預備

時間: 2025–03–06 06:29:46
事件: 初始化多個子進程

[INFO] livekit.agents: initializing job process (pid: 23185)
[INFO] livekit.agents: job process initialized (pid: 23185)
[INFO] livekit.agents: initializing job process (pid: 23184)
[INFO] livekit.agents: job process initialized (pid: 23184)
[INFO] livekit.agents: initializing job process (pid: 23186)
[INFO] livekit.agents: job process initialized (pid: 23186)

說明: Worker 啟動多個子進程，為任務預備資源。這與官方「預加載（Prewarm）」設計相符，確保進程隨時可用，提升效率。

3. 第一個任務的啟動與處理

時間: 2025–03–06 06:31:25
事件: 接收任務並啟動 STT

[INFO] livekit.agents: received job request (job_id: AJ_8x2K5C7orKyQ, room_name: playground-p0Su-Cq2c)

事件:啟動 STT 轉錄器

[INFO] transcriber: starting transcriber (speech to text) example, room: playground-p0Su-Cq2c (pid: 23185, job_id: AJ_8x2K5C7orKyQ)

事件:初始化 FFI 伺服器並連接 WebSocket

[INFO] livekit: initializing ffi server v0.12.15 (pid: 23185)
[INFO] livekit: connecting to wss://my-first-app-XX.livekit.cloud/rtc?...

說明: Worker 接受任務，啟動 STT 功能並連接到房間，利用 FFI 與 WebSocket 實現即時通訊。

4. 語音轉錄成果

時間: 2025–03–06 06:31:25 後
轉錄內容:

-> Voila.
-> 这什么东西? What is this?
-> Now, I want to make something clear.
-> Ehhh...
-> What's wrong with this guy?
-> Show you shall
-> Nice.
-> 好,他一直辨識成是英文,這個蠻奇怪的
-> All right. Was it?
-> I didn't want this.
-> It doesn't hurt at all.

觀察: STT 能處理中英混合語句，但常將中文誤判為英文，可能與模型或語言配置有關。

5. 任務結束與關閉

時間: 2025–03–06 06:52:53
事件: 第一任務結束

「[INFO] livekit.agents: process exiting (pid: 23185)」
「[INFO] livekit: disconnected from room with reason: RoomClosed

時間: 2025–03–06 06:53:26 至 06:53:43
事件: Worker 逐步關閉

「[INFO] livekit.agents: draining worker」
「shutting down worker」

錯誤: 「RuntimeError: no running event loop」，可能因非同步任務未妥善清理。
說明: 房間關閉或手動終止後，Worker 優雅結束進程，但錯誤提示需優化關閉邏輯。

參考資料與來源

本文內容主要參考 LiveKit 官方文件，包括《[Anatomy of an Agent]》與《[Client Protocol]》，這些文件提供了 Agent 的設計理念與運作細節。實務範例的程式碼改進自官方 LiveKit Agents 倉庫中的範例：[LiveKit Agents Speech-to-Text Example]。我個人的實現版本已上傳至 [GitHub]，歡迎參考與交流。感謝官方團隊提供的開源資源，讓我得以深入探索並實踐 Agent 的應用。