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ghcr.iolinux/amd64web_0.8.5大小: 未知更新于 2026年4月29日

小智后端服务 xiaozhi-esp32-server

本项目基于人机共生智能理论和技术研发智能终端软硬件体系，为开源智能硬件项目 xiaozhi-esp32 提供后端服务。根据小智通信协议，使用 Python、Java、Vue 实现，支持 MQTT+UDP 协议、Websocket 协议、MCP 接入点、声纹识别、知识库。

常见问题

反馈问题
部署文档
更新日志

Spearheaded by Professor Siyuan Liu's Team (South China University of Technology)

刘思源教授团队主导研发（华南理工大学）

适用人群 👥

本项目需要配合 ESP32 硬件设备使用。如果您已经购买了 ESP32 相关硬件，且成功对接过虾哥部署的后端服务，并希望独立搭建自己的 xiaozhi-esp32 后端服务，那么本项目非常适合您。

想看使用效果？请猛戳视频 🎥

警告 ⚠️

[!WARNING] 1、本项目为开源软件，本软件与对接的任何第三方 API 服务商（包括但不限于语音识别、大模型、语音合成等平台）均不存在商业合作关系，不为其服务质量及资金安全提供任何形式的担保。建议使用者优先选择持有相关业务牌照的服务商，并仔细阅读其服务协议及隐私政策。本软件不托管任何账户密钥、不参与资金流转、不承担充值资金损失风险。

[!WARNING] 2、本项目功能未完善，且未通过网络安全测评，请勿在生产环境中使用。如果您在公网环境中部署学习本项目，请务必做好必要的防护。

部署文档

本项目提供两种部署方式，请根据您的具体需求选择：

🚀 部署方式选择

部署方式	特点	适用场景	部署文档	配置要求	视频教程
最简化安装	智能对话、单智能体管理	低配置环境，数据存储在配置文件，无需数据库	①Docker版 / ②源码部署	如果使用`FunASR`要2核4G，如果全API，要2核2G	-
全模块安装	智能对话、多用户管理、多智能体管理、智控台界面操作	完整功能体验，数据存储在数据库	①Docker版 / ②源码部署 / ③源码部署自动更新教程	如果使用`FunASR`要4核8G，如果全API，要2核4G	本地源码启动视频教程

常见问题及相关教程，可参考这个链接

💡 提示：以下是按最新代码部署后的测试平台，有需要可烧录测试，并发为6个，每天会清空数据，

智控台地址: https://2662r3426b.vicp.fun
智控台(h5版): https://2662r3426b.vicp.fun/h5/index.html

服务测试工具： https://2662r3426b.vicp.fun/test/
OTA接口地址: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
Websocket接口地址: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/

🚩 配置说明和推荐

[!NOTE] 本项目提供两种配置方案：

入门全免费配置：适合个人家庭使用，所有组件均采用免费方案，无需额外付费。

流式配置：适合演示、培训、超过2个并发等场景，采用流式处理技术，响应速度更快，体验更佳。

自0.5.2版本起，项目支持流式配置，相比早期版本，响应速度提升约2.5秒，显著改善用户体验。

模块名称	入门全免费设置	流式配置
ASR(语音识别)	FunASR(本地)	👍XunfeiStreamASR(讯飞流式)
LLM(大模型)	glm-4-flash(智谱)	👍qwen-flash(阿里百炼)
VLLM(视觉大模型)	glm-4v-flash(智谱)	👍qwen3.5-flash(阿里百炼)
TTS(语音合成)	EdgeTTS(微软)	👍HuoshanDoubleStreamTTS(火山流式)
Intent(意图识别)	function_call(函数调用)	function_call(函数调用)
Memory(记忆功能)	mem_local_short(本地短期记忆）	mem_local_short（本地短期记忆）

如果您关心各组件的耗时，请查阅https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-performance-research%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E6%8C%89%E6%8A%A5%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%B5%8B%E8%AF%95%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%9C%A8%E6%82%A8%E7%9A%84%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%AD%E5%AE%9E%E9%99%85%E6%B5%8B%E8%AF%95%E3%80%82

🔧 测试工具

本项目提供以下测试工具，帮助您验证系统和选择合适的模型：

工具名称	位置	使用方法	功能说明
音频交互测试工具	main》xiaozhi-server》test》test_page.html	使用谷歌浏览器直接打开	测试音频播放和接收功能，验证Python端音频处理是否正常
模型响应测试工具	main》xiaozhi-server》performance_tester.py	执行 `python performance_tester.py`	测试ASR(语音识别)、LLM(大模型)、VLLM(视觉模型)、TTS(语音合成)三个核心模块的响应速度

💡 提示：测试模型速度时，只会测试配置了密钥的模型。

功能清单 ✨

已实现 ✅

功能模块	描述
核心架构	基于https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/blob/main/docs/mqtt-gateway-integration.md%E3%80%81WebSocket%E3%80%81HTTP%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%EF%BC%8C%E6%8F%90%E4%BE%9B%E5%AE%8C%E6%95%B4%E7%9A%84%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%B0%E7%AE%A1%E7%90%86%E5%92%8C%E8%AE%A4%E8%AF%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F
语音交互	支持流式ASR(语音识别)、流式TTS(语音合成)、VAD(语音活动检测)，支持多语言识别和语音处理
声纹识别	支持多用户声纹注册、管理和识别，与ASR并行处理，实时识别说话人身份并传递给LLM进行个性化回应
智能对话	支持多种LLM(大语言模型)，实现智能对话
视觉感知	支持多种VLLM(视觉大模型)，实现多模态交互
意图识别	支持外挂的大模型意图识别、大模型自主函数调用，提供插件化意图处理机制
记忆系统	支持本地短期记忆、mem0ai接口记忆、PowerMem智能记忆，具备记忆总结功能
知识库	支持RAGFlow知识库，让大模型判断需要调度知识库后再回答
工具调用	支持客户端IOT协议、客户MCP协议、服务端MCP协议、MCP接入点协议、自定义工具函数
指令下发	依托MQTT协议，支持从智控台将MCP指令下发到ESP32设备
管理后台	提供Web管理界面，支持用户管理、系统配置和设备管理；界面支持中文简体、中文繁体、英文显示
测试工具	提供性能测试工具、视觉模型测试工具和音频交互测试工具
部署支持	支持Docker部署和本地部署，提供完整的配置文件管理
插件系统	支持功能插件扩展、自定义插件开发和插件热加载

正在开发 🚧

想了解具体开发计划进度，https://github.com/users/xinnan-tech/projects/3%E3%80%82%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%8F%8A%E7%9B%B8%E5%85%B3%E6%95%99%E7%A8%8B%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E5%8F%82%E8%80%83%E8%BF%99%E4%B8%AA%E9%93%BE%E6%8E%A5

如果你是一名软件开发者，这里有一份《致开发者的公开信》，欢迎加入！

产品生态 👬

小智是一个生态，当你使用这个产品时，也可以看看其他在这个生态圈的https://github.com/78/xiaozhi-esp32/blob/main/README_zh.md#%E7%9B%B8%E5%85%B3%E5%BC%80%E6%BA%90%E9%A1%B9%E7%9B%AE

本项目支持的平台/组件列表 📋

LLM 语言模型

使用方式	支持平台	免费平台
openai 接口调用	阿里百炼、火山引擎、DeepSeek、智谱、Gemini、科大讯飞	智谱、Gemini
ollama 接口调用	Ollama	-
dify 接口调用	Dify	-
fastgpt 接口调用	Fastgpt	-
coze 接口调用	Coze	-
xinference 接口调用	Xinference	-
homeassistant 接口调用	HomeAssistant	-

实际上，任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。

VLLM 视觉模型

使用方式	支持平台	免费平台
openai 接口调用	阿里百炼、智谱ChatGLMVLLM	智谱ChatGLMVLLM

实际上，任何支持 openai 接口调用的 VLLM 均可接入使用。

TTS 语音合成

使用方式	支持平台	免费平台
接口调用	EdgeTTS、科大讯飞、火山引擎、腾讯云、阿里云及百炼、CosyVoiceSiliconflow、TTS302AI、CozeCnTTS、GizwitsTTS、ACGNTTS、OpenAITTS、灵犀流式TTS、MinimaxTTS	灵犀流式TTS、EdgeTTS、CosyVoiceSiliconflow(部分)
本地服务	FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、Index-TTS、PaddleSpeech	Index-TTS、PaddleSpeech、FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3

VAD 语音活动检测

类型	平台名称	使用方式	收费模式	备注
VAD	SileroVAD	本地使用	免费

ASR 语音识别

使用方式	支持平台	免费平台
本地使用	FunASR、SherpaASR	FunASR、SherpaASR
接口调用	FunASRServer、火山引擎、科大讯飞、腾讯云、阿里云、百度云、OpenAI ASR	FunASRServer

Voiceprint 声纹识别

使用方式	支持平台	免费平台
本地使用	3D-Speaker	3D-Speaker

Memory 记忆存储

类型	平台名称	使用方式	收费模式	备注
Memory	mem0ai	接口调用	1000次/月额度
Memory	powermem	本地总结	取决于LLM和DB	OceanBase开源，支持智能检索
Memory	mem_local_short	本地总结	免费
Memory	nomem	无记忆模式	免费

Intent 意图识别

类型	平台名称	使用方式	收费模式	备注
Intent	intent_llm	接口调用	根据LLM收费	通过大模型识别意图，通用性强
Intent	function_call	接口调用	根据LLM收费	通过大模型函数调用完成意图，速度快，效果好
Intent	nointent	无意图模式	免费	不进行意图识别，直接返回对话结果

Rag 检索增强生成

类型	平台名称	使用方式	收费模式	备注
Rag	ragflow	接口调用	根据切片、分词消耗的token收费	借助RagFlow的检索增强生成功能，提供更准确的对话回复

鸣谢 🙏

Logo	项目/公司	说明
	https://github.com/wwbin2017/bailing	本项目受https://github.com/wwbin2017/bailing%E5%90%AF%E5%8F%91%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E5%9C%A8%E5%85%B6%E5%9F%BA%E7%A1%80%E4%B8%8A%E5%AE%9E%E7%8E%B0
	十方融海	感谢十方融海为小智生态制定了标准的通讯协议、多设备兼容性方案及高并发场景实践示范；为本项目提供了全链路技术文档支持
	https://github.com/Eric0308	感谢https://github.com/Eric0308%E8%B4%A1%E7%8C%AE%E5%87%BD%E6%95%B0%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%A1%86%E6%9E%B6%E3%80%81MCP%E9%80%9A%E4%BF%A1%E5%8D%8F%E8%AE%AE%E5%8F%8A%E6%8F%92%E4%BB%B6%E5%8C%96%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%9C%BA%E5%88%B6%E7%9A%84%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E4%BB%A3%E7%A0%81%EF%BC%8C%E9%80%9A%E8%BF%87%E6%A0%87%E5%87%86%E5%8C%96%E7%9A%84%E6%8C%87%E4%BB%A4%E8%B0%83%E5%BA%A6%E4%BD%93%E7%B3%BB%E4%B8%8E%E5%8A%A8%E6%80%81%E6%89%A9%E5%B1%95%E8%83%BD%E5%8A%9B%EF%BC%8C%E6%98%BE%E8%91%97%E6%8F%90%E5%8D%87%E4%BA%86%E5%89%8D%E7%AB%AF%E8%AE%BE%E5%A4%87(IoT)%E7%9A%84%E4%BA%A4%E4%BA%92%E6%95%88%E7%8E%87%E5%92%8C%E5%8A%9F%E8%83%BD%E5%BB%B6%E5%B1%95%E6%80%A7
	https://github.com/huangjunsen0406	感谢https://github.com/huangjunsen0406 贡献`智控台移动端`模块，实现了跨平台移动设备的高效控制与实时交互，大幅提升了系统在移动场景下的操作便捷性和管理效率
	汇远设计	感谢汇远设计为本项目提供专业视觉解决方案，用其服务超千家企业的设计实战经验，赋能本项目产品用户体验
	西安勤人信息科技	感谢西安勤人信息科技深化本项目视觉体系，确保整体设计风格在多场景应用中的一致性和扩展性
	https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors	感谢https://github.com/xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server/graphs/contributors%E8%B4%A1%E7%8C%AE%E8%80%85%EF%BC%8C%E4%BD%A0%E4%BB%AC%E7%9A%84%E4%BB%98%E5%87%BA%E8%AE%A9%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%9B%B4%E5%8A%A0%E5%81%A5%E5%A3%AE%E5%92%8C%E5%BC%BA%E5%A4%A7%E3%80%82