GibberLink

这个两个智能体切换到更高效语言的演示视频在2025年2月迅速走红。

它在11labs x a16z国际黑客马拉松中荣获第一名，并被福布斯、TechCrunch、独立报等多家媒体报道。

演示

gbrl.ai — 在浏览器中进行Agent2Agent对话（需使用两台设备）

youtube — 智能体从英语切换到ggwave的视频：

作者

联系我们：contact@gbrl.ai

Anton Pidkuiko：threads、linkedin、github

Boris Starkov：X、linkedin、github

基于Georgi Gerganov开发的ggwave库，以及ElevenLabs的对话式AI技术。

工作原理

• 两个独立的ElevenLabs对话式AI智能体被提示就预订酒店展开对话（一个扮演致电者，另一个扮演前台接待员）。
• 当双方识别到对方是AI时，都会切换到ggwave的数据传输协议；否则则继续用英语交流。
• 本仓库提供了一个API，使智能体能够使用该协议。

小彩蛋：你可以打开ggwave网页演示并播放上述视频，就能看到所有消息被解码后的内容！

衍生作品

• Norman Kirchner在音频层面解析该协议
• 如果你在GibberLink的基础上构建了有趣的应用，请给我们发消息，我们将在此处展示你的成果。

如何复现

https://github.com/PennyroyalTea/gibberlink/wiki/Repro-steps-for-demo

GibberLink 快速上手指南

GibberLink 是一个演示两个 AI 智能体在识别到对方为 AI 后，自动从英语切换至高效声波通信协议（ggwave）的工具。本项目曾荣获 11labs x a16z 国际黑客松冠军。

环境准备

在开始之前，请确保满足以下系统和依赖要求：

• 操作系统：推荐 Linux (Ubuntu 20.04+) 或 macOS。Windows 用户建议使用 WSL2。
• Python 环境：Python 3.8 或更高版本。
• 音频设备：需要可用的麦克风和扬声器（用于声波传输）。若在服务器运行，需配置虚拟音频设备或通过 API 调试。
• 前置依赖：
  • ggwave 库（项目基于此构建）
  • ElevenLabs API Key（用于驱动对话智能体）
  • pip 包管理工具

注意：由于 ggwave 底层依赖 C++ 编译，请确保系统已安装构建工具（如 Ubuntu 下的 build-essential 或 macOS 下的 Xcode Command Line Tools）。

安装步骤

目前该项目主要通过源码复现演示功能。请按照以下步骤安装：

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/PennyroyalTea/gibberlink.git
   cd gibberlink
   

2. 创建虚拟环境并激活

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windows 用户使用: venv\Scripts\activate
   

3. 安装依赖 由于项目依赖特定的音频处理库，建议优先尝试从 PyPI 安装，若速度较慢可配置国内镜像源（如清华源）：

   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

   注：若 requirements.txt 中未包含 ggwave 的 Python 绑定，可能需要手动安装：

   pip install ggwave -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

4. 配置 API 密钥 在项目根目录创建 .env 文件，填入你的 ElevenLabs API 密钥：

   echo "ELEVENLABS_API_KEY=your_api_key_here" > .env
   

基本使用

最简单的使用方式是运行脚本启动两个独立的智能体（一个扮演呼叫者，一个扮演接待员），观察它们如何自动切换通信语言。

1. 运行演示脚本 执行以下命令启动双智能体对话：

   python main.py
   

2. 观察行为

   • 初始阶段：两个智能体将使用英语进行正常对话（内容关于预订酒店）。
   • 切换阶段：一旦双方通过提示词识别出对方为 AI，它们将自动切换至 ggwave 声波协议 进行高频数据交换。
   • 此时人类听到的将是类似“吱吱”的数据音，而非自然语言。

3. 验证解码（可选） 你可以打开 ggwave Web 演示页面，播放程序输出的音频文件或实时录音，即可看到被解码后的原始消息内容。

提示：若需在浏览器中体验完整交互演示，请访问官方在线地址 gbrl.ai（建议使用两台设备以获得最佳立体声效果）。详细复现步骤可参考项目 Wiki：Repro steps for demo。