[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-hkjarral--AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk":3,"tool-hkjarral--AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160015,2,"2026-04-18T11:30:52",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":77,"owner_url":79,"languages":80,"stars":116,"forks":117,"last_commit_at":118,"license":119,"difficulty_score":120,"env_os":121,"env_gpu":122,"env_ram":123,"env_deps":124,"category_tags":131,"github_topics":77,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":133,"updated_at":134,"faqs":135,"releases":165},9141,"hkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk","AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk","An open-source AI Voice Agent that integrates with Asterisk\u002FFreePBX using Audiosocket\u002FRTP technology","AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk 是一款专为 Asterisk 和 FreePBX 电话系统打造的开源 AI 语音助手。它利用 Audiosocket\u002FRTP 技术，将传统电话网络与现代人工智能无缝连接，让企业能够轻松构建智能客服、自动应答或语音交互系统。\n\n该工具主要解决了传统电话系统难以集成先进 AI 能力的痛点。过去，开发者若想为 Asterisk 添加语音识别、大模型对话或语音合成功能，往往需要复杂的定制开发。而 AVA 提供了一套模块化架构，允许用户自由组合不同的语音识别（STT）、大语言模型（LLM）和语音合成（TTS）服务商，并内置了六套经过验证的企业级基准配置，大幅降低了部署门槛和维护成本。\n\n这款工具非常适合拥有 Asterisk\u002FFreePBX 环境的系统管理员、通信开发者以及希望升级现有呼叫中心的企业技术团队。其独特的技术亮点在于灵活的“混合匹配”管道设计，支持按需切换底层 AI 供应商，同时提供直观的 Admin UI 管理面板，仅需几分钟即可通过 Docker 完成部署并发起测试通话。无论是希望实现本地化私有部署，还是快速对接云端","AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk 是一款专为 Asterisk 和 FreePBX 电话系统打造的开源 AI 语音助手。它利用 Audiosocket\u002FRTP 技术，将传统电话网络与现代人工智能无缝连接，让企业能够轻松构建智能客服、自动应答或语音交互系统。\n\n该工具主要解决了传统电话系统难以集成先进 AI 能力的痛点。过去，开发者若想为 Asterisk 添加语音识别、大模型对话或语音合成功能，往往需要复杂的定制开发。而 AVA 提供了一套模块化架构，允许用户自由组合不同的语音识别（STT）、大语言模型（LLM）和语音合成（TTS）服务商，并内置了六套经过验证的企业级基准配置，大幅降低了部署门槛和维护成本。\n\n这款工具非常适合拥有 Asterisk\u002FFreePBX 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width=\"100%\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n![Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-6.4.1-blue.svg)\n![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-green.svg)\n![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.11+-blue.svg)\n![Docker](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fdocker-compose-blue.svg)\n![Asterisk](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fasterisk-18+-orange.svg)\n[![Ask DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fdcbadge.limes.pink\u002Fapi\u002Fserver\u002Fysg8fphxUe?style=plastic)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fysg8fphxUe)\n\u003Cbr>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.producthunt.com\u002Fproducts\u002Fava-ai-voice-agent-for-asterisk?embed=true&utm_source=badge-featured&utm_medium=badge&utm_campaign=badge-ava-ai-voice-agent-for-asterisk\" target=\"_blank\" 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Featuring a **modular pipeline architecture** that lets you mix and match STT, LLM, and TTS providers, plus **6 production-ready golden baselines** validated for enterprise deployment.\n\n[Quick Start](#-quick-start) • [Features](#-features) • [Roadmap](docs\u002FROADMAP.md) • [Demo](#-demo) • [Docs](docs\u002FREADME.md) • [Community](#-community)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 📖 Table of Contents\n\n- [🚀 Quick Start](#-quick-start)\n- [🎉 What's New](#-whats-new-in-v641)\n- [🌟 Why Asterisk AI Voice Agent?](#-why-asterisk-ai-voice-agent)\n- [✨ Features](#-features)\n- [🎥 Demo](#-demo)\n- [🛠️ AI-Powered Actions](#-ai-powered-actions)\n- [🩺 Agent CLI Tools](#-agent-cli-tools)\n- [⚙️ Configuration](#-configuration)\n- [🏗️ Project Architecture](#-project-architecture)\n- [📊 Requirements](#-requirements)\n- [🗺️ Documentation](#-documentation)\n- [🤝 Contributing](#-contributing)\n- [💬 Community](#-community)\n- [📝 License](#-license)\n\n---\n\n## 🚀 Quick Start\n\nGet the **Admin UI running in 2 minutes**.\n\nFor a complete **first successful call** walkthrough (dialplan + transport selection + verification), see:\n- **[Installation Guide](docs\u002FINSTALLATION.md)**\n- **[Transport Compatibility](docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md)**\n\n### 1. Run Pre-flight Check (Required)\n\n```bash\n# Clone repository\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent.git\ncd Asterisk-AI-Voice-Agent\n\n# Run preflight with auto-fix (creates .env, generates JWT_SECRET)\nsudo .\u002Fpreflight.sh --apply-fixes\n```\n\n> **Important:** Preflight creates your `.env` file and generates a secure `JWT_SECRET`. Always run this first!\n\n### 2. Start the Admin UI\n\n```bash\n# Start the Admin UI container\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build --force-recreate admin_ui\n```\n\n### 3. Access the Dashboard\n\nOpen in your browser:\n- **Local:** `http:\u002F\u002Flocalhost:3003`\n- **Remote server:** `http:\u002F\u002F\u003Cserver-ip>:3003`\n\n**Default Login:** `admin` \u002F `admin`\n\nFollow the **Setup Wizard** to configure your providers and make a test call.\n\n> ⚠️ **Security:** The Admin UI is accessible on the network. **Change the default password immediately** and restrict port 3003 via firewall, VPN, or reverse proxy for production use.\n\n### 4. Verify Installation\n\n> **GPU users:** If you have an NVIDIA GPU for local AI inference, see **[docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md](docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md)** for the GPU compose overlay (`docker-compose.gpu.yml`) before building.\n\n```bash\n# Start ai_engine (required for health checks)\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build ai_engine\n\n# Check ai_engine health\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:15000\u002Fhealth\n# Expected: {\"status\":\"healthy\"}\n\n# View logs for any errors\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent logs ai_engine | tail -20\n```\n\n### 5. Connect Asterisk\n\nThe wizard will generate the necessary dialplan configuration for your Asterisk server.\n\nTransport selection is configuration-dependent (not strictly “pipelines vs full agents”). Use the validated matrix in:\n- **[docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md](docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md)**\n\n---\n\n## 🔧 Advanced Setup (CLI)\n\nFor users who prefer the command line or need headless setup.\n\n### Option A: Interactive CLI\n```bash\n.\u002Finstall.sh\nagent setup\n```\n\n> Note: Legacy commands `agent init`, `agent doctor`, and `agent troubleshoot` remain available as hidden aliases in CLI v6.4.0.\n\n### Option B: Manual Setup\n```bash\n# Configure environment\ncp .env.example .env\n# Edit .env with your API keys\n\n# Start services\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d\n```\n\n### Configure Asterisk Dialplan\nAdd this to your FreePBX (`extensions_custom.conf`):\n```asterisk\n[from-ai-agent]\nexten => s,1,NoOp(Asterisk AI Voice Agent)\n ; Optional per-call overrides:\n ; - AI_PROVIDER selects a provider\u002Fpipeline (otherwise uses default_provider from ai-agent.yaml)\n ; - AI_CONTEXT selects a context\u002Fpersona (otherwise uses default context)\n same => n,Set(AI_PROVIDER=google_live)\n same => n,Set(AI_CONTEXT=sales-agent)\n same => n,Stasis(asterisk-ai-voice-agent)\n same => n,Hangup()\n```\nNotes:\n- `AI_PROVIDER` is optional. If unset, the engine follows normal precedence (context provider → default_provider).\n- `AI_CONTEXT` is optional. Use it to change greeting\u002Fpersona without changing your default provider\u002Fpipeline.\n- See `docs\u002FFreePBX-Integration-Guide.md` for channel variable precedence and examples.\n\n### Test Your Agent\n**Health check:**\n```bash\nagent check\n```\n\n**View logs:**\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent logs -f ai_engine\n```\n\n---\n\n## 🎉 What's New in v6.4.1\n\n\u003Cdetails open>\n\u003Csummary>\u003Cb>Latest Updates\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n### ⚡ CPU Latency Optimization — Streaming LLM→TTS Overlap (v6.4.1)\n- **Sentence-by-sentence streaming**: LLM tokens are streamed and split at sentence boundaries — each sentence is synthesized and played immediately instead of waiting for the full response. Reduces perceived latency from 3-10s to sub-2s on pipeline configurations.\n- **Pipeline filler audio**: Instant acknowledgment phrase (e.g. \"One moment please.\") plays in the agent's own voice before LLM starts thinking. Configurable phrases via Admin UI.\n- **Qwen 2.5-1.5B Instruct recommended for CPU**: New 940MB model achieves ~15-30 tok\u002Fs on CPU (vs Phi-3's ~0.8 tok\u002Fs). Setup Wizard auto-recommends with \"⚡ CPU Recommended\" badge.\n- **Direct PCM→µ-law conversion**: Eliminates temp WAV file roundtrip in all 5 TTS backends (10-50ms saved per response).\n- **Preflight hardened**: Buildx detection, RAM\u002Fdisk\u002Fnetwork checks, GPU install gated behind `--apply-fixes`, all runtime ports validated.\n\n### 📞 Attended Transfer Streaming & Screening (v6.4.0)\n- **Three screening modes**: `basic_tts` (caller ID announcement), `ai_briefing` (experimental AI conversation summary), `caller_recording` (records caller stating name\u002Freason)\n- **Streaming delivery**: ExternalMedia RTP helper eliminates shared storage dependency for transfer announcements\n- **Provider-agnostic tool guidance**: Dynamically exposes configured transfer targets to LLM providers, preventing hallucinated extensions\n- **Live Agents UI**: Redesigned compact layout with auto-polling for agent availability\n\n### 🗣️ Russian Speech Backends (v6.4.0)\n- **Sherpa Offline STT**: VAD-gated offline transducer mode with Silero VAD, configurable thresholds, preroll padding, and debug diagnostics. Set `SHERPA_MODEL_TYPE=offline` to enable.\n- **T-one STT**: Native Russian telephony ASR using streaming CTC pipeline with beam search\u002Fgreedy decoding. Requires `--build-arg INCLUDE_TONE=true`.\n- **Silero TTS**: Multi-language TTS (ru, en, de, es, fr, ua) with native 8kHz telephony output and multiple speakers. Requires `--build-arg INCLUDE_SILERO=true`.\n\n### 🎧 Admin UI (v6.4.0)\n- **Fullscreen panels**: Maximize\u002Fminimize toggle for System Topology, Call Statistics, and Call History with Escape key support\n- **Conversation timestamps**: Per-message timestamps in Call Log UI with LLM payload sanitization\n- **HTTP tool wildcards**: JSONPath `[*]` array extraction now works correctly in output variables\n\n### Previously in v6.3.2\n- Microsoft Azure Speech Service STT & TTS pipeline adapters\n- MiniMax LLM M2.7 via OpenAI-compatible API\n- Call Recording Playback in Admin UI\n- Azure SSRF prevention, PII logging discipline\n\nFor full release notes, see [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md).\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>Previous Versions\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n#### v6.3.1 - Local AI Server & Guardrails\n- Backend enable\u002Frebuild flow, model lifecycle UX, GPU ergonomics, CPU-first onboarding\n- Structured local tool gateway, hangup guardrails, tool-call parsing robustness\n- `agent check --local` \u002F `--remote` CLI verification\n\n#### v6.1.1 - Operator Config & Live Agent Transfer\n- Operator config overrides (`ai-agent.local.yaml`), live agent transfer tool\n- ViciDial compatibility, Asterisk config discovery in Admin UI\n- OpenAI Realtime GA API, Email system overhaul, NAT\u002FGPU support\n\n#### v5.3.1 - Phase Tools & Stability\n- Pre-call HTTP lookups, in-call HTTP tools, and post-call webhooks (Milestone 24)\n- Deepgram Voice Agent language configuration\n- ExternalMedia RTP greeting cutoff fix\n\n#### v4.4.3 - Cross-Platform Support\n- **🌍 Pre-flight Script**: System compatibility checker with auto-fix mode.\n- **🔧 Admin UI Fixes**: Models page, providers page, dashboard improvements.\n- **🛠️ Developer Experience**: Code splitting, ESLint + Prettier.\n\n#### v4.4.2 - Local AI Enhancements\n- **🎤 New STT Backends**: Kroko ASR, Sherpa-ONNX.\n- **🔊 Kokoro TTS**: High-quality neural TTS.\n- **🔄 Model Management**: Dynamic backend switching from Dashboard.\n- **📚 Documentation**: LOCAL_ONLY_SETUP.md guide.\n\n#### v4.4.1 - Admin UI\n- **🖥️ Admin UI**: Modern web interface (http:\u002F\u002Flocalhost:3003).\n- **🎙️ ElevenLabs Conversational AI**: Premium voice quality provider.\n- **🎵 Background Music**: Ambient music during AI calls.\n\n#### v4.3 - Complete Tool Support & Documentation\n- **🔧 Complete Tool Support**: Works across ALL pipeline types.\n- **📚 Documentation Overhaul**: Reorganized structure.\n- **💬 Discord Community**: Official server integration.\n\n#### v4.2 - Google Live API & Enhanced Setup\n- **🤖 Google Live API**: Gemini 2.0 Flash integration.\n- **🚀 Interactive Setup**: `agent init` wizard (`agent quickstart` remains available for backward compatibility).\n\n#### v4.1 - Tool Calling & Agent CLI\n- **🔧 Tool Calling System**: Transfer calls, send emails.\n- **🩺 Agent CLI Tools**: `doctor`, `troubleshoot`, `demo`.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🌟 Why Asterisk AI Voice Agent?\n\n| Feature | Benefit |\n|---------|---------|\n| **Asterisk-Native** | Works directly with your existing Asterisk\u002FFreePBX - no external telephony providers required. |\n| **Truly Open Source** | MIT licensed with complete transparency and control. |\n| **Modular Architecture** | Choose cloud, local, or hybrid - mix providers as needed. |\n| **Production-Ready** | Battle-tested baselines with Call History-first debugging. |\n| **Cost-Effective** | Local Hybrid costs ~$0.001-0.003\u002Fminute (LLM only). |\n| **Privacy-First** | Keep audio local while using cloud intelligence. |\n\n---\n\n## ✨ Features\n\n### 6 Golden Baseline Configurations\n\n1. **OpenAI Realtime** (Recommended for Quick Start)\n   - Modern cloud AI with natural conversations (\u003C2s response).\n   - Config: `config\u002Fai-agent.golden-openai.yaml`\n   - *Best for: Enterprise deployments, quick setup.*\n\n2. **Deepgram Voice Agent** (Enterprise Cloud)\n   - Advanced Think stage for complex reasoning (\u003C3s response).\n   - Config: `config\u002Fai-agent.golden-deepgram.yaml`\n   - *Best for: Deepgram ecosystem, advanced features.*\n\n3. **Google Live API** (Multimodal AI)\n   - Gemini Live (Flash) with multimodal capabilities (\u003C2s response).\n   - Config: `config\u002Fai-agent.golden-google-live.yaml`\n   - *Best for: Google ecosystem, advanced AI features.*\n\n4. **ElevenLabs Agent** (Premium Voice Quality)\n   - ElevenLabs Conversational AI with premium voices (\u003C2s response).\n   - Config: `config\u002Fai-agent.golden-elevenlabs.yaml`\n   - *Best for: Voice quality priority, natural conversations.*\n\n5. **Local Hybrid** (Privacy-Focused)\n   - Local STT\u002FTTS + Cloud LLM (OpenAI). Audio stays on-premises.\n   - Config: `config\u002Fai-agent.golden-local-hybrid.yaml`\n   - *Best for: Audio privacy, cost control, compliance.*\n\n6. **Telnyx AI Inference** (Cost-Effective Multi-Model)\n   - Local STT\u002FTTS + Telnyx LLM with 53+ models (GPT-4o, Claude, Llama).\n   - OpenAI-compatible API with competitive pricing.\n   - Config: `config\u002Fai-agent.golden-telnyx.yaml`\n   - *Best for: Model flexibility, cost optimization, multi-provider access.*\n\n### Additional LLM Providers\n\n- **MiniMax LLM** (High-Performance Cost-Effective)\n   - Local STT\u002FTTS + MiniMax M2.7 LLM with enhanced reasoning and coding.\n   - OpenAI-compatible API with tool-calling support.\n   - Models: `MiniMax-M2.7` (default, latest flagship), `MiniMax-M2.7-highspeed` (low-latency), `MiniMax-M2.5`, `MiniMax-M2.5-highspeed`.\n   - Activate: set `MINIMAX_API_KEY` in `.env`, then configure `providers.minimax_llm` in `config\u002Fai-agent.yaml` (see the `minimax_llm` section with `enabled: true`).\n   - *Best for: Long-context conversations, cost-effective high-performance LLM.*\n\n### Fully Local (Optional)\n\nAVA also supports a **Fully Local** mode (100% on-premises, no cloud APIs). Three topologies are supported:\n\n| Topology | Latency | Best For |\n|----------|---------|----------|\n| **CPU-Only** | 5-15s\u002Fturn | Privacy, testing |\n| **GPU (same box)** | 0.5-2s\u002Fturn | Production local |\n| **Split-Server** (remote GPU) | 1-3s\u002Fturn | PBX on VPS + GPU box |\n\nGPU setup uses `docker-compose.gpu.yml` overlay with CUDA-enabled llama.cpp. Community-validated: RTX 4090 achieves ~1.0s E2E.\n\n- See: **[docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md](docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md)** (canonical guide for all local topologies)\n- Hardware guidance: **[docs\u002FHARDWARE_REQUIREMENTS.md](docs\u002FHARDWARE_REQUIREMENTS.md)**\n\n### 🏠 Self-Hosted LLM with Ollama (No API Key Required)\n\nRun your own local LLM using [Ollama](https:\u002F\u002Follama.ai) - perfect for privacy-focused deployments:\n\n```yaml\n# In ai-agent.yaml\nactive_pipeline: local_hybrid\npipelines:\n  local_hybrid:\n    stt: local_stt\n    llm: ollama_llm\n    tts: local_tts\n```\n\n**Features:**\n\n- **No API key required** - fully self-hosted on your network\n- **Tool calling support** with compatible models (Llama 3.2, Mistral, Qwen)\n- Local Vosk STT + Your Ollama LLM + Local Piper TTS\n- Complete privacy - all processing stays on-premises\n\n**Requirements:**\n\n- Mac Mini, gaming PC, or server with Ollama installed\n- 8GB+ RAM (16GB+ recommended for larger models)\n- See [docs\u002FOLLAMA_SETUP.md](docs\u002FOLLAMA_SETUP.md) for setup guide\n\n**Recommended Models:**\n\n| Model | Size | Tool Calling |\n|-------|------|--------------|\n| `llama3.2` | 2GB | ✅ Yes |\n| `mistral` | 4GB | ✅ Yes |\n| `qwen2.5` | 4.7GB | ✅ Yes |\n\n### Technical Features\n\n- **Tool Calling System**: AI-powered actions (transfers, emails) work with any provider.\n- **Agent CLI Tools**: `setup`, `check`, `rca`, `update`, `version` commands (legacy aliases: `init`, `doctor`, `troubleshoot`).\n- **Modular Pipeline System**: Independent STT, LLM, and TTS provider selection.\n- **Dual Transport Support**: AudioSocket (default in `config\u002Fai-agent.yaml`) and ExternalMedia RTP (both supported — see the transport matrix).\n- **Streaming-First Downstream**: Streaming playback when possible, with automatic fallback to file playback for robustness.\n- **High-Performance Architecture**: Separate `ai_engine` and `local_ai_server` containers.\n- **Observability**: Built-in **Call History** for per-call debugging + optional `\u002Fmetrics` scraping.\n- **State Management**: SessionStore for centralized, typed call state.\n- **Barge-In Support**: Interrupt handling with configurable gating.\n\n### 🖥️ Admin UI\n\nModern web interface for configuration and system management.\n\n**Quick Start:**\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build --force-recreate admin_ui\n# Access at: http:\u002F\u002Flocalhost:3003\n# Login: admin \u002F admin (change immediately!)\n```\n\n**Key Features:**\n- **Setup Wizard**: Visual provider configuration.\n- **Dashboard**: Real-time system metrics, container status, and Asterisk connection indicator.\n- **Asterisk Setup**: Live ARI status, module checklist, config audit with guided fix commands.\n- **Live Logs**: WebSocket-based log streaming.\n- **YAML Editor**: Monaco-based editor with validation.\n\n---\n\n## 🎥 Demo\n\n[![Watch the demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_e848f447ed0d.jpg)](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FfDZ_yMNenJc \"Asterisk AI Voice Agent v6.1 Deep Dive\")\n\n### 📞 Try it Live! (US Only)\n\nExperience our production-ready configurations with a single phone call:\n\n**Dial: (925) 736-6718**\n\n- **Press 5** → Google Live API (Multimodal AI with Gemini 2.0)\n- **Press 6** → Deepgram Voice Agent (Enterprise cloud with Think stage)\n- **Press 7** → OpenAI Realtime API (Modern cloud AI, most natural)\n- **Press 8** → Local Hybrid Pipeline (Privacy-focused, audio stays local)\n- **Press 9** → ElevenLabs Agent (Santa voice with background music)\n- **Press 10** → Fully Local Pipeline (100% on-premises, CPU-based)\n\n---\n\n## 🛠️ AI-Powered Actions\n\nYour AI agent can perform real-world telephony actions through tool calling.\n\n### Unified Call Transfers\n\n```text\nCaller: \"Transfer me to the sales team\"\nAgent: \"I'll connect you to our sales team right away.\"\n[Transfer to sales queue with queue music]\n```\n\n**Supported Destinations:**\n- **Extensions**: Direct SIP\u002FPJSIP endpoint transfers.\n- **Queues**: ACD queue transfers with position announcements.\n- **Ring Groups**: Multiple agents ring simultaneously.\n\n### Call Control & Voicemail\n\n- **Cancel Transfer**: \"Actually, cancel that\" (during ring).\n- **Hangup Call**: Ends call gracefully with farewell.\n- **Voicemail**: Routes to voicemail box.\n\n### Email Integration\n\n- **Automatic Call Summaries**: Admins receive full transcripts and metadata.\n- **Caller-Requested Transcripts**: \"Email me a transcript of this call.\"\n\n| Tool | Description | Status |\n|------|-------------|--------|\n| `transfer` | Transfer to extensions, queues, or ring groups | ✅ |\n| `cancel_transfer` | Cancel in-progress transfer (during ring) | ✅ |\n| `hangup_call` | End call gracefully with farewell message | ✅ |\n| `leave_voicemail` | Route caller to voicemail extension | ✅ |\n| `send_email_summary` | Auto-send call summaries to admins | ⚙️ Disabled by default |\n| `request_transcript` | Caller-initiated email transcripts | ⚙️ Disabled by default |\n\n### HTTP Tools (Pre\u002FIn\u002FPost-Call) Example\n\n```yaml\n# In ai-agent.yaml\ntools:\n  pre_call_lookup:\n    kind: generic_http_lookup\n    phase: pre_call\n    enabled: true\n    is_global: false\n  post_call_webhook:\n    kind: generic_webhook\n    phase: post_call\n    enabled: true\n    is_global: false\n\nin_call_tools:\n  intent_router:\n    kind: in_call_http_lookup\n    enabled: true\n    is_global: false\n\ncontexts:\n  default:\n    pre_call_tools:\n      - pre_call_lookup\n    tools:\n      - intent_router\n      - hangup_call\n    post_call_tools:\n      - post_call_webhook\n```\n\n---\n\n## 🩺 Agent CLI Tools\n\nProduction-ready CLI for operations and setup.\n\n**Installation:**\n```bash\ncurl -sSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fmain\u002Fscripts\u002Finstall-cli.sh | bash\n```\n\n**Commands:**\n```bash\nagent setup               # Interactive setup wizard (recommended)\nagent check               # Standard diagnostics report (share this output when asking for help)\nagent check --local       # Verify local AI server (STT, LLM, TTS) on this host\nagent check --remote \u003Cip> # Verify local AI server on a remote GPU machine\nagent update              # Pull latest code + rebuild\u002Frestart as needed\nagent rca --call \u003Ccall_id> # Post-call RCA (use Call History to find call_id)\nagent version             # Version information\n```\n\n---\n\n## ⚙ Configuration\n\n### Three-File Configuration\n- **[`config\u002Fai-agent.yaml`](config\u002Fai-agent.yaml)** - Golden baseline configs (git-tracked, upstream-managed).\n- **`config\u002Fai-agent.local.yaml`** - Operator overrides (git-ignored). Any keys here are deep-merged on top of the base file at startup; all Admin UI and CLI writes go here so upstream updates never conflict.\n- **[`.env`](.env.example)** - Secrets and API keys (git-ignored).\n\n**Example `.env`:**\n```bash\nOPENAI_API_KEY=sk-your-key-here\nDEEPGRAM_API_KEY=your-key-here\nASTERISK_ARI_USERNAME=asterisk\nASTERISK_ARI_PASSWORD=your-password\n```\n\n### Optional: Metrics (Bring Your Own Prometheus)\nThe engine exposes Prometheus-format metrics at `http:\u002F\u002F\u003Cengine-host>:15000\u002Fmetrics`.\nPer-call debugging is handled via **Admin UI → Call History**.\n\n---\n\n## 🏗 Project Architecture\n\nTwo-container architecture for performance and scalability:\n\n1. **`ai_engine`** (Lightweight orchestrator): Connects to Asterisk via ARI, manages call lifecycle.\n2. **`local_ai_server`** (Optional): Runs local STT\u002FLLM\u002FTTS models (Vosk, Faster Whisper, Whisper.cpp, Sherpa, Kroko, Piper, Kokoro, MeloTTS, llama.cpp).\n\n```mermaid\ngraph LR\n    A[Asterisk Server] \u003C-->|ARI, RTP| B[ai_engine]\n    B \u003C-->|API| C[AI Provider]\n    B \u003C-->|WS| D[local_ai_server]\n    \n    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style D fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px\n```\n\n---\n\n## 📊 Requirements\n\n### Platform Requirements\n\n| Requirement | Details |\n|-------------|---------|\n| **Architecture** | x86_64 (AMD64) only |\n| **OS** | Linux with systemd |\n| **Supported Distros** | Ubuntu 20.04+, Debian 11+, RHEL\u002FRocky\u002FAlma 8+, Fedora 38+, Sangoma Linux |\n\n> **Note:** ARM64 (Apple Silicon, Raspberry Pi) is not currently supported. See [Supported Platforms](docs\u002FSUPPORTED_PLATFORMS.md) for the full compatibility matrix.\n\n### Minimum System Requirements\n\n| Type | CPU | RAM | GPU | Disk |\n|------|-----|-----|-----|------|\n| **Cloud** (OpenAI\u002FDeepgram) | 2+ cores | 4GB | None | 1GB |\n| **Local Hybrid** (cloud LLM) | 4+ cores | 8GB+ | None | 2GB |\n| **Fully Local** (CPU) | 4+ cores (2020+) | 8-16GB | None | 5GB |\n| **Fully Local** (GPU) | 4+ cores | 8-16GB | RTX 3060+ | 10GB |\n\n### Software Requirements\n\n- Docker + Docker Compose v2\n- Asterisk 18+ with ARI enabled\n- FreePBX (recommended) or vanilla Asterisk\n\n### Preflight Automation\n\nThe `preflight.sh` script handles initial setup:\n- Seeds `.env` from `.env.example` with your settings\n- Prompts for Asterisk config directory location\n- Sets `ASTERISK_UID`\u002F`ASTERISK_GID` to match host permissions (fixes media access issues)\n- Re-running preflight often resolves permission problems\n\n---\n\n## 🗺 Documentation\n\n### Getting Started\n- **[Docs Index](docs\u002FREADME.md)**\n- **[FreePBX Integration Guide](docs\u002FFreePBX-Integration-Guide.md)**\n- **[Installation Guide](docs\u002FINSTALLATION.md)**\n\n### Configuration & Operations\n- **[Configuration Reference](docs\u002FConfiguration-Reference.md)**\n- **[Transport Compatibility](docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md)**\n- **[Tuning Recipes](docs\u002FTuning-Recipes.md)**\n- **[Supported Platforms](docs\u002FSUPPORTED_PLATFORMS.md)**\n- **[Local Profiles](docs\u002FLOCAL_PROFILES.md)**\n- **[Monitoring Guide](docs\u002FMONITORING_GUIDE.md)**\n\n### Development & Community\n- **[Roadmap](docs\u002FROADMAP.md)** - What's next, planned milestones, and how to get involved\n- **[Developer Documentation](docs\u002Fcontributing\u002FREADME.md)**\n- **[Architecture Deep Dive](docs\u002Fcontributing\u002Farchitecture-deep-dive.md)**\n- **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)**\n- **[Milestone History](docs\u002FMILESTONE_HISTORY.md)** - Completed milestones 1-24\n\n---\n\n## 🤝 Contributing\n\n**You don't need to know how to code.** Our AI assistant AVA writes the code for you — just describe what you want to build.\n\n\u003C!-- TODO: Add YouTube video link once recorded -->\n\u003C!-- **Watch the 5-minute walkthrough:** [YouTube Video](https:\u002F\u002Fyoutube.com\u002F...) -->\n\n### 🚀 Get Started in 3 Steps\n\n```bash\ngit clone -b develop https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent.git\ncd Asterisk-AI-Voice-Agent\n.\u002Fscripts\u002Fsetup-contributor.sh\n```\n\nThen open in [Windsurf](https:\u002F\u002Fcodeium.com\u002Fwindsurf) and type: **\"I want to contribute\"**\n\n### 📖 Guides\n\n| Guide | For |\n|-------|-----|\n| **[Operator Contributor Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002FOPERATOR_CONTRIBUTOR_GUIDE.md)** | First-time contributors (no GitHub experience needed) |\n| **[Contributing Guide](CONTRIBUTING.md)** | Full contribution guidelines and workflow |\n| **[Coding Guidelines](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002FCODING_GUIDELINES.md)** | Code standards for all contributions |\n| **[Roadmap](docs\u002FROADMAP.md)** | What to work on next (13+ beginner-friendly tasks) |\n\n### 🔧 Build Something New\n\n| Area | Guide | Template |\n|------|-------|----------|\n| Full Agent Provider | [Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fadding-full-agent-provider.md) | [Template](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fproviders\u002Ftemplate_full_agent.py) |\n| Pipeline Adapter (STT\u002FLLM\u002FTTS) | [Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fadding-pipeline-adapter.md) | [Templates](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Ftree\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fpipelines\u002F) |\n| Pre-Call Hook | [Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fpre-call-hooks-development.md) | [Template](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fhooks\u002Ftemplate_pre_call_hook.py) |\n| In-Call Hook | [Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fin-call-hooks-development.md) | [Template](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fhooks\u002Ftemplate_in_call_hook.py) |\n| Post-Call Hook | [Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fpost-call-hooks-development.md) | [Template](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fhooks\u002Ftemplate_post_call_hook.py) |\n\n### 👩‍💻 For Developers\n- [Developer Onboarding](docs\u002FDEVELOPER_ONBOARDING.md) - Project overview and first tasks\n- [Developer Quickstart](docs\u002Fcontributing\u002Fquickstart.md) - Set up your dev environment\n- [Developer Documentation](docs\u002Fcontributing\u002FREADME.md) - Full contributor docs\n\n### Contributors\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_50ab08788955.png\" width=\"60\" alt=\"hkjarral\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>hkjarral\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Architecture, Code\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fa692570\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_44c9569884d8.png\" width=\"60\" alt=\"a692570\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>Abhishek\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Telnyx LLM Provider\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fturgutguvercin\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_7eb38bdd6b7b.png\" width=\"60\" alt=\"turgutguvercin\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>turgutguvercin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>NumPy Resampler\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FScarjit\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_2ee7dc4bcc52.png\" width=\"60\" alt=\"Scarjit\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>Scarjit\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Code\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fegorky\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_7cf9833033af.png\" width=\"60\" alt=\"egorky\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>egorky\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Azure STT\u002FTTS Provider\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falemstrom\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_498ea8c1cc31.png\" width=\"60\" alt=\"alemstrom\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>alemstrom\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Docs — PBX Setup\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcsuri\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_c5b1f9be78bc.png\" width=\"60\" alt=\"gcsuri\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>gcsuri\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Code — Google Calendar\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Focto-patch\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_7b57025f5613.png\" width=\"60\" alt=\"octo-patch\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>octo-patch\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>MiniMax LLM Provider\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneilruaro-camb\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_db07b1219f7c.png\" width=\"60\" alt=\"neilruaro-camb\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>neilruaro-camb\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>CAMB AI TTS Provider\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faoi-dev-0411\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faoi-dev-0411.png\" width=\"60\" alt=\"aoi-dev-0411\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>aoi-dev-0411\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Transcript Search, Health Badges\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\nSee [CONTRIBUTORS.md](CONTRIBUTORS.md) for the full list and [Recognition Program](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002FRECOGNITION.md) for how we recognize contributions.\n\n---\n\n## 💬 Community\n\n- **[Discord Server](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fysg8fphxUe)** - Support and discussions\n- [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fissues) - Bug reports\n- [GitHub Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fdiscussions) - General chat\n\n---\n\n## 📝 License\n\nThis project is licensed under the MIT License. See the [LICENSE](LICENSE) file for details.\n\n---\n\n## 💖 Support This Project\n\nAsterisk AI Voice Agent is **free and open source**. If it's saving you money, consider supporting development:\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002Fhkjarral\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSponsor_on_GitHub-❤️-pink?logo=github&style=for-the-badge\" alt=\"GitHub Sponsors\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fko-fi.com\u002Fasteriskaivoiceagent\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuy_me_a_coffee-☕-yellow?logo=ko-fi&style=for-the-badge\" alt=\"Ko-fi\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmeetify.com\u002Faava1\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBook_Consultation-📅-blue?style=for-the-badge\" alt=\"Book Consultation\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\nYour support funds:\n- 🐛 Faster bug fixes and issue responses  \n- ✨ New provider integrations and features  \n- 📚 Better documentation and tutorials\n\nIf you find this project useful, please also give it a ⭐️!\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_d139e69c35a2.png)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#hkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent&type=date&legend=top-left)\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003Cpicture>\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"assets\u002Fbanner_dark_mode.png?v=9\">\n  \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_9654cb8212ad.png\">\n  \u003Cimg alt=\"Asterisk AI语音代理\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_9654cb8212ad.png\" width=\"100%\">\n\u003C\u002Fpicture>\n\n![版本](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fversion-6.4.1-blue.svg)\n![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-green.svg)\n![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.11+-blue.svg)\n![Docker](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fdocker-compose-blue.svg)\n![Asterisk](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fasterisk-18+-orange.svg)\n[![Ask DeepWiki](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fbadge.svg)](https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fdcbadge.limes.pink\u002Fapi\u002Fserver\u002Fysg8fphxUe?style=plastic)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fysg8fphxUe)\n\u003Cbr>\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.producthunt.com\u002Fproducts\u002Fava-ai-voice-agent-for-asterisk?embed=true&utm_source=badge-featured&utm_medium=badge&utm_campaign=badge-ava-ai-voice-agent-for-asterisk\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cimg alt=\"AVA - Asterisk用AI语音代理 - 任意電話システム向けのオープンソースAI音声エージェント | Product Hunt\" width=\"250\" height=\"54\" src=\"https:\u002F\u002Fapi.producthunt.com\u002Fwidgets\u002Fembed-image\u002Fv1\u002Ffeatured.svg?post_id=1120145&theme=light&t=1775845744279\">\u003C\u002Fa>\n\nAsterisk\u002FFreePBX向けの最も強力で柔軟なオープンソースAI音声エージェント。STT、LLM、TTSプロバイダーを自由に組み合わせられる**モジュラー型パイプラインアーキテクチャ**と、企業導入向けに検証済みの**6つの本番稼働可能なゴールデンベースライン**を備えています。\n\n[クイックスタート](#-quick-start) • [機能](#-features) • [ロードマップ](docs\u002FROADMAP.md) • [デモ](#-demo) • [ドキュメント](docs\u002FREADME.md) • [コミュニティ](#-community)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n---\n\n## 📖 目次\n\n- [🚀 クイックスタート](#-quick-start)\n- [🎉 新機能](#-whats-new-in-v641)\n- [🌟 なぜAsterisk AI音声エージェントなのか？](#-why-asterisk-ai-voice-agent)\n- [✨ 機能](#-features)\n- [🎥 デモ](#-demo)\n- [🛠️ AI駆動アクション](#-ai-powered-actions)\n- [🩺 エージェントCLIツール](#-agent-cli-tools)\n- [⚙️ 設定](#-configuration)\n- [🏗️ プロジェクトアーキテクチャ](#-project-architecture)\n- [📊 必要条件](#-requirements)\n- [🗺️ ドキュメント](#-documentation)\n- [🤝 貢献](#-contributing)\n- [💬 コミュニティ](#-community)\n- [📝 ライセンス](#-license)\n\n---\n\n## 🚀 クイックスタート\n\n**管理UIを2分で起動**しましょう。\n\n完全な**初回通話成功までの手順**（ダイヤルプラン + トランスポート選択 + 検証）については、以下をご参照ください：\n- **[インストールガイド](docs\u002FINSTALLATION.md)**\n- **[トランスポート互換性](docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md)**\n\n### 1. プレフライトチェックを実行（必須）\n\n```bash\n# リポジトリをクローン\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent.git\ncd Asterisk-AI-Voice-Agent\n\n# 自動修正付きのプレフライトを実行（.envファイル作成、JWT_SECRET生成）\nsudo .\u002Fpreflight.sh --apply-fixes\n```\n\n> **重要：** プレフライトは`.env`ファイルを作成し、安全な`JWT_SECRET`を生成します。必ず最初に実行してください！\n\n### 2. 管理UIを起動\n\n```bash\n# 管理UIコンテナを起動\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build --force-recreate admin_ui\n```\n\n### 3. ダッシュボードにアクセス\n\nブラウザで開いてください：\n- **ローカル:** `http:\u002F\u002Flocalhost:3003`\n- **リモートサーバー:** `http:\u002F\u002F\u003Cserver-ip>:3003`\n\n**デフォルトログイン:** `admin` \u002F `admin`\n\n**セットアップウィザード**に従ってプロバイダーを設定し、テスト通話をかけてみてください。\n\n> ⚠️ **セキュリティ：** 管理UIはネットワーク上でアクセス可能です。**デフォルトパスワードを直ちに変更**し、本番環境ではファイアウォール、VPN、またはリバースプロキシを使用してポート3003へのアクセスを制限してください。\n\n### 4. インストールの確認\n\n> **GPUユーザー：** 地方でのAI推論にNVIDIA GPUをお持ちの場合、ビルド前にGPU用のComposeオーバーレイ（`docker-compose.gpu.yml`）を適用するための手順は、**[docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md](docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md)** をご参照ください。\n\n```bash\n# ai_engineを起動（ヘルスチェックに必要）\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build ai_engine\n\n# ai_engineのヘルス状態を確認\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:15000\u002Fhealth\n# 期待されるレスポンス: {\"status\":\"healthy\"}\n\n# ログを確認してエラーがないか確認\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent logs ai_engine | tail -20\n```\n\n### 5. Asteriskとの接続\n\nウィザードがAsteriskサーバー用の必要なダイヤルプラン設定を生成します。\n\nトランスポートの選択は構成依存であり、「パイプライン対フルエージェント」という単純な区分ではありません。有効なマトリックスについては以下をご参照ください：\n- **[docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md](docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md)**\n\n---\n\n## 🔧 高度なセットアップ（CLI）\n\nコマンドラインを好むユーザー、またはヘッドレスでのセットアップが必要な場合にご利用ください。\n\n### オプションA：インタラクティブCLI\n```bash\n.\u002Finstall.sh\nagent setup\n```\n\n> 注：レガシーな`agent init`、`agent doctor`、`agent troubleshoot`コマンドは、CLI v6.4.0では非表示のエイリアスとして引き続き利用可能です。\n\n### オプションB：手動セットアップ\n```bash\n# 環境を設定\ncp .env.example .env\n# APIキーを記入して.envを編集\n\n# サービスを起動\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d\n```\n\n### Asteriskダイヤルプランの設定\n以下の内容をFreePBXの`extensions_custom.conf`に追加してください：\n```asterisk\n[from-ai-agent]\nexten => s,1,NoOp(Asterisk AI Voice Agent)\n ; 通話ごとのオーバーライドは任意です：\n ; - AI_PROVIDERはプロバイダーやパイプラインを選択します（指定しない場合はai-agent.yamlのdefault_providerが使用されます）\n ; - AI_CONTEXTはコンテキストやキャラクターを選択します（指定しない場合はデフォルトコンテキストが使用されます）\n same => n,Set(AI_PROVIDER=google_live)\n same => n,Set(AI_CONTEXT=sales-agent)\n same => n,Stasis(asterisk-ai-voice-agent)\n same => n,Hangup()\n```\n注意：\n- `AI_PROVIDER`は省略可能です。未設定の場合、エンジンは通常の優先順位（コンテキストプロバイダー → default_provider）に従います。\n- `AI_CONTEXT`も省略可能です。デフォルトのプロバイダーやパイプラインを変えずに挨拶文やキャラクターを変更したい場合に使用します。\n- チャネル変数の優先順位や例については、**[docs\u002FFreePBX-Integration-Guide.md](docs\u002FFreePBX-Integration-Guide.md)** をご参照ください。\n\n### エージェントをテスト\n**ヘルスチェック：**\n```bash\nagent check\n```\n\n**ログの確認：**\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent logs -f ai_engine\n```\n\n---\n\n## 🎉 v6.4.1の新機能\n\n\u003Cdetails open>\n\u003Csummary>\u003Cb>最新の更新内容\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n### ⚡ CPU遅延最適化 — ストリーミングLLM→TTSオーバーラップ（v6.4.1）\n- **文単位のストリーミング**: LLMトークンは文の区切りで分割され、各文が即座に合成・再生されます。これにより、全体の応答を待つ必要がなくなり、パイプライン構成では体感遅延が3〜10秒から2秒未満へ短縮されます。\n- **パイプラインフィラーオーディオ**: LLMが思考を始める前に、エージェント自身の声で「少々お待ちください」などの即時応答フレーズが再生されます。フレーズは管理UIでカスタマイズ可能です。\n- **CPU推奨モデルとしてQwen 2.5-1.5B Instruct**: 新しい940MBのモデルはCPU上で約15〜30トークン\u002F秒の処理速度を実現します（Phi-3は約0.8トークン\u002F秒）。セットアップウィザードでは「⚡ CPU推奨」バッジが自動的に表示されます。\n- **PCMからµ-lawへの直接変換**: 全5つのTTSバックエンドで一時的なWAVファイルのやり取りが不要になり、応答ごとに10〜50ミリ秒の時間短縮が可能になりました。\n- **プレフライトの強化**: Buildx検出、RAM\u002Fディスク\u002Fネットワークチェック、GPUインストールは`--apply-fixes`オプションに限定され、すべてのランタイムポートが検証済みです。\n\n### 📞 已参与转接流媒体与筛选（v6.4.0）\n- **三种筛选模式**：`basic_tts`（来电者ID播报）、`ai_briefing`（实验性AI对话摘要）、`caller_recording`（录制来电者自报姓名\u002F事由）\n- **流媒体传输**：ExternalMedia RTP助手消除了转接提示音对外部共享存储的依赖\n- **供应商无关工具引导**：动态向LLM提供商暴露已配置的转接目标，防止出现幻觉扩展名\n- **在线坐席UI**：重新设计了紧凑布局，并支持自动轮询以检查坐席可用性\n\n### 🗣️ 俄语语音后端（v6.4.0）\n- **Sherpa离线STT**：基于VAD门控的离线转换器模式，采用Silero VAD、可配置阈值、预滚动填充及调试诊断功能。设置`SHERPA_MODEL_TYPE=offline`即可启用。\n- **T-one STT**：原生俄语电信ASR，使用流式CTC流水线结合束搜索\u002F贪婪解码。需添加`--build-arg INCLUDE_TONE=true`参数。\n- **Silero TTS**：多语言TTS（俄语、英语、德语、西班牙语、法语、乌克兰语），提供原生8kHz电信输出和多种发音人选择。需添加`--build-arg INCLUDE_SILERO=true`参数。\n\n### 🎧 管理员UI（v6.4.0）\n- **全屏面板**：系统拓扑、通话统计和通话历史可切换最大化\u002F最小化，并支持Esc键操作\n- **对话时间戳**：通话记录UI中每条消息均显示时间戳，并对LLM负载进行净化处理\n- **HTTP工具通配符**：JSONPath `[*]`数组提取现可在输出变量中正确工作\n\n### 之前在v6.3.2中的内容\n- Microsoft Azure语音服务STT与TTS管道适配器\n- MiniMax LLM M2.7通过OpenAI兼容API\n- 管理员UI中的通话录音回放\n- Azure SSRF防范措施、PII日志记录规范\n\n完整发布说明请参阅[CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cb>以前的版本\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n#### v6.3.1 - 本地AI服务器与安全机制\n- 后端启用\u002F重建流程、模型生命周期用户体验、GPU操作便捷性、CPU优先入门流程\n- 结构化的本地工具网关、挂断安全机制、工具调用解析稳健性\n- `agent check --local` \u002F `--remote` CLI验证命令\n\n#### v6.1.1 - 呼叫中心配置与在线坐席转接\n- 呼叫中心配置覆盖文件（`ai-agent.local.yaml`）、在线坐席转接工具\n- ViciDial兼容性、Admin UI中的Asterisk配置发现功能\n- OpenAI Realtime GA API、邮件系统全面升级、NAT\u002FGPU支持\n\n#### v5.3.1 - 阶段性工具与稳定性\n- 呼叫前HTTP查询、呼叫中HTTP工具以及呼叫后Webhook（里程碑24）\n- Deepgram Voice Agent语言配置\n- ExternalMedia RTP问候语截断修复\n\n#### v4.4.3 - 跨平台支持\n- **🌍 预检脚本**：系统兼容性检查工具，带自动修复模式。\n- **🔧 管理员UI修复**：模型页面、提供商页面、仪表盘改进。\n- **🛠️ 开发者体验**：代码拆分、ESLint + Prettier集成。\n\n#### v4.4.2 - 本地AI增强\n- **🎤 新STT后端**：Kroko ASR、Sherpa-ONNX。\n- **🔊 Kokoro TTS**：高质量神经网络TTS。\n- **🔄 模型管理**：可通过仪表盘动态切换后端。\n- **📚 文档**：新增LOCAL_ONLY_SETUP.md指南。\n\n#### v4.4.1 - 管理员UI\n- **🖥️ 管理员UI**：现代化Web界面（http:\u002F\u002Flocalhost:3003）。\n- **🎙️ ElevenLabs对话式AI**：优质音质提供商。\n- **🎵 背景音乐**：AI通话期间播放环境音乐。\n\n#### v4.3 - 完整工具支持与文档更新\n- **🔧 完整工具支持**：适用于所有类型的管道。\n- **📚 文档全面更新**：结构重新组织。\n- **💬 Discord社区**：官方服务器整合。\n\n#### v4.2 - Google Live API与增强安装\n- **🤖 Google Live API**：Gemini 2.0 Flash集成。\n- **🚀 交互式安装**：`agent init`向导（同时保留`agent quickstart`以保持向后兼容性）。\n\n#### v4.1 - 工具调用与Agent CLI\n- **🔧 工具调用系统**：转接电话、发送邮件。\n- **🩺 Agent CLI工具**：`doctor`、`troubleshoot`、`demo`。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n---\n\n## 🌟 为什么选择Asterisk AI语音代理？\n\n| 特性 | 优势 |\n|---------|---------|\n| **Asterisk原生** | 直接与您现有的Asterisk\u002FFreePBX配合使用——无需外部电信运营商。 |\n| **真正的开源** | MIT许可证，完全透明且可控。 |\n| **模块化架构** | 可选择云端、本地或混合部署——根据需要灵活搭配不同提供商。 |\n| **生产就绪** | 经过实战检验的基础配置，以通话历史为先的调试方式。 |\n| **经济高效** | 本地混合部署的成本约为0.001–0.003美元\u002F分钟（仅LLM费用）。 |\n| **隐私优先** | 在使用云端智能的同时，将音频数据保留在本地。 |\n\n---\n\n## ✨ 功能\n\n### 6种黄金基准配置\n\n1. **OpenAI实时**（推荐快速入门）\n   - 现代云端AI，实现自然流畅的对话（响应时间小于2秒）。\n   - 配置文件：`config\u002Fai-agent.golden-openai.yaml`\n   - *最适合：企业级部署、快速搭建。*\n\n2. **Deepgram Voice Agent**（企业级云服务）\n   - 先进的思考阶段，适用于复杂推理任务（响应时间小于3秒）。\n   - 配置文件：`config\u002Fai-agent.golden-deepgram.yaml`\n   - *最适合：Deepgram生态系统、高级功能。*\n\n3. **Google Live API**（多模态AI）\n   - Gemini Live（Flash）具备多模态能力（响应时间小于2秒）。\n   - 配置文件：`config\u002Fai-agent.golden-google-live.yaml`\n   - *最适合：Google生态系统、高级AI功能。*\n\n4. **ElevenLabs Agent**（优质音质）\n   - ElevenLabs对话式AI，提供高品质语音（响应时间小于2秒）。\n   - 配置文件：`config\u002Fai-agent.golden-elevenlabs.yaml`\n   - *最适合：注重音质、追求自然对话体验。*\n\n5. **本地混合**（隐私导向）\n   - 本地STT\u002FTTS结合云端LLM（OpenAI），音频全程本地保存。\n   - 配置文件：`config\u002Fai-agent.golden-local-hybrid.yaml`\n   - *最适合：保护音频隐私、控制成本、满足合规要求。*\n\n6. **Telnyx AI推理**（经济高效多模型）\n   - 本地STT\u002FTTS结合Telnyx LLM，支持53+种模型（GPT-4o、Claude、Llama等）。\n   - OpenAI兼容API，价格极具竞争力。\n   - 配置文件：`config\u002Fai-agent.golden-telnyx.yaml`\n   - *最适合：模型灵活性、成本优化、多供应商接入。*\n\n### 其他LLM提供商\n\n- **MiniMax LLM**（高性能、高性价比）\n   - 本地STT\u002FTTS结合MiniMax M2.7 LLM，具备更强的推理与编码能力。\n   - OpenAI兼容API，支持工具调用功能。\n   - 模型包括：`MiniMax-M2.7`（默认，最新旗舰版）、`MiniMax-M2.7-highspeed`（低延迟版）、`MiniMax-M2.5`、`MiniMax-M2.5-highspeed`。\n   - 激活方法：在`.env`文件中设置`MINIMAX_API_KEY`，然后在`config\u002Fai-agent.yaml`中配置`providers.minimax_llm`（确保`minimax_llm`部分的`enabled: true`）。\n   - *最适合：长上下文对话、高性价比高性能LLM。*\n\n### 完全本地（可选）\n\nAVA 还支持**完全本地**模式（100% 本地部署，不使用云 API）。支持三种拓扑结构：\n\n| 拓扑 | 延迟 | 适用场景 |\n|----------|---------|----------|\n| **仅 CPU** | 5-15秒\u002F轮次 | 隐私保护、测试 |\n| **GPU（同一台机器）** | 0.5-2秒\u002F轮次 | 本地生产环境 |\n| **分体式服务器**（远程 GPU） | 1-3秒\u002F轮次 | PBX 部署在 VPS 上 + GPU 专用机 |\n\nGPU 设置使用带有 CUDA 支持的 `docker-compose.gpu.yml` 覆盖层与 llama.cpp 结合。社区验证：RTX 4090 可实现约 1.0 秒的端到端延迟。\n\n- 查看：**[docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md](docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md)**（所有本地拓扑的官方指南）\n- 硬件建议：**[docs\u002FHARDWARE_REQUIREMENTS.md](docs\u002FHARDWARE_REQUIREMENTS.md)**\n\n### 🏠 自托管 LLM 与 Ollama（无需 API 密钥）\n\n使用 [Ollama](https:\u002F\u002Follama.ai) 运行您自己的本地 LLM——非常适合注重隐私的部署场景：\n\n```yaml\n# 在 ai-agent.yaml 中\nactive_pipeline: local_hybrid\npipelines:\n  local_hybrid:\n    stt: local_stt\n    llm: ollama_llm\n    tts: local_tts\n```\n\n**功能：**\n\n- **无需 API 密钥**——完全自托管于您的网络中\n- **工具调用支持**，适用于兼容模型（Llama 3.2、Mistral、Qwen）\n- 本地 Vosk STT + 您的 Ollama LLM + 本地 Piper TTS\n- 完全隐私——所有处理均在本地完成\n\n**要求：**\n\n- Mac Mini、游戏 PC 或已安装 Ollama 的服务器\n- 8GB+ 内存（推荐 16GB+ 以运行更大模型）\n- 请参阅 [docs\u002FOLLAMA_SETUP.md](docs\u002FOLLAMA_SETUP.md) 获取设置指南\n\n**推荐模型：**\n\n| 模型 | 大小 | 工具调用 |\n|-------|------|--------------|\n| `llama3.2` | 2GB | ✅ 是 |\n| `mistral` | 4GB | ✅ 是 |\n| `qwen2.5` | 4.7GB | ✅ 是 |\n\n### 技术特性\n\n- **工具调用系统**：AI 驱动的操作（转接、发送邮件）适用于任何提供商。\n- **Agent CLI 工具**：包括 `setup`、`check`、`rca`、`update`、`version` 等命令（旧别名：`init`、`doctor`、`troubleshoot`）。\n- **模块化管道系统**：独立选择 STT、LLM 和 TTS 提供商。\n- **双传输支持**：AudioSocket（默认配置在 `config\u002Fai-agent.yaml` 中）和 ExternalMedia RTP（两者均支持——详见传输矩阵）。\n- **流媒体优先下游**：尽可能采用流媒体播放，并自动回退至文件播放以提高可靠性。\n- **高性能架构**：分离 `ai_engine` 和 `local_ai_server` 容器。\n- **可观测性**：内置**通话历史记录**用于逐通调试，以及可选的 `\u002Fmetrics` 数据抓取。\n- **状态管理**：SessionStore 提供集中式、类型化的通话状态管理。\n- **打断支持**：可配置门控的中断处理机制。\n\n### 🖥️ 管理 UI\n\n现代化的 Web 界面，用于配置和系统管理。\n\n**快速入门：**\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build --force-recreate admin_ui\n# 访问地址：http:\u002F\u002Flocalhost:3003\n# 默认登录：admin \u002F admin（请立即修改！）\n```\n\n**主要功能：**\n- **设置向导**：可视化提供商配置。\n- **仪表盘**：实时系统指标、容器状态及 Asterisk 连接指示。\n- **Asterisk 设置**：ARI 状态实时显示、模块检查清单、带指导修复命令的配置审计。\n- **实时日志**：基于 WebSocket 的日志流。\n- **YAML 编辑器**：基于 Monaco 的编辑器，具备验证功能。\n\n---\n\n## 🎥 演示视频\n\n[![观看演示](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_e848f447ed0d.jpg)](https:\u002F\u002Fyoutu.be\u002FfDZ_yMNenJc \"Asterisk AI Voice Agent v6.1 深度解析\")\n\n### 📞 现场试用！（仅限美国）\n\n只需一个电话，即可体验我们已投入生产的配置：\n\n**拨打：(925) 736-6718**\n\n- **按 5** → Google Live API（多模态 AI，结合 Gemini 2.0）\n- **按 6** → Deepgram Voice Agent（企业级云端服务，包含 Think 阶段）\n- **按 7** → OpenAI Realtime API（现代云端 AI，最自然）\n- **按 8** → 本地混合管道（注重隐私，音频全程本地处理）\n- **按 9** → ElevenLabs Agent（圣诞老人语音，配有背景音乐）\n- **按 10** → 完全本地管道（100% 本地部署，基于 CPU）\n\n---\n\n## 🛠️ AI 驱动的操作\n\n您的 AI 代理可通过工具调用执行真实的电话操作。\n\n### 统一呼叫转接\n\n```text\n来电者：“请帮我转接到销售团队”\n客服：“我马上为您转接至销售团队。”\n[转接至销售队列，并播放队列音乐]\n```\n\n**支持的目标：**\n- **分机**：直接 SIP\u002FPJSIP 端点转接。\n- **队列**：ACD 队列转接，并播报等待位置。\n- **振铃组**：多个座席同时振铃。\n\n### 呼叫控制与语音信箱\n\n- **取消转接**：“其实，取消刚才的转接吧”（在振铃过程中）。\n- **挂断电话**：以礼貌告别结束通话。\n- **语音信箱**：将呼叫转至语音信箱。\n\n### 邮件集成\n\n- **自动通话摘要**：管理员会收到完整的通话记录和元数据。\n- **来电者请求通话记录**：“请把这次通话的记录发给我。”\n\n| 工具 | 描述 | 状态 |\n|------|-------------|--------|\n| `transfer` | 转接至分机、队列或振铃组 | ✅ |\n| `cancel_transfer` | 取消正在进行的转接（振铃期间） | ✅ |\n| `hangup_call` | 优雅地结束通话并致以告别 | ✅ |\n| `leave_voicemail` | 将呼叫者转至语音信箱 | ✅ |\n| `send_email_summary` | 自动将通话摘要发送给管理员 | ⚙️ 默认关闭 |\n| `request_transcript` | 来电者主动请求发送通话记录 | ⚙️ 默认关闭 |\n\n### HTTP 工具（呼叫前\u002F中\u002F后）示例\n\n```yaml\n# 在 ai-agent.yaml 中\ntools:\n  pre_call_lookup:\n    kind: generic_http_lookup\n    phase: pre_call\n    enabled: true\n    is_global: false\n  post_call_webhook:\n    kind: generic_webhook\n    phase: post_call\n    enabled: true\n    is_global: false\n\nin_call_tools:\n  intent_router:\n    kind: in_call_http_lookup\n    enabled: true\n    is_global: false\n\ncontexts:\n  default:\n    pre_call_tools:\n      - pre_call_lookup\n    tools:\n      - intent_router\n      - hangup_call\n    post_call_tools:\n      - post_call_webhook\n```\n\n---\n\n## 🩺 Agent CLI 工具\n\n专为运维和部署设计的生产就绪 CLI。\n\n**安装：**\n```bash\ncurl -sSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fmain\u002Fscripts\u002Finstall-cli.sh | bash\n```\n\n**命令：**\n```bash\nagent setup               # 交互式设置向导（推荐）\nagent check               # 标准诊断报告（寻求帮助时可分享此输出）\nagent check --local       # 验证本机上的本地 AI 服务器（STT、LLM、TTS）\nagent check --remote \u003Cip> # 验证远程 GPU 机器上的本地 AI 服务器\nagent update              # 拉取最新代码并根据需要重建\u002F重启\nagent rca --call \u003Ccall_id> # 通话后根本原因分析（使用通话历史查找 call_id）\nagent version             # 版本信息\n```\n\n---\n\n## ⚙ 配置\n\n### 三文件配置\n- **[`config\u002Fai-agent.yaml`](config\u002Fai-agent.yaml)** - 黄金基准配置（已加入 Git 跟踪，由上游维护）。\n- **`config\u002Fai-agent.local.yaml`** - 运维人员覆盖配置（被 .gitignore 忽略）。启动时，此处的所有键值会与基础文件进行深度合并；所有 Admin UI 和 CLI 的写入操作都会保存到这里，因此上游更新不会产生冲突。\n- **[`.env`](.env.example)** - 秘密信息和 API 密钥（被 .gitignore 忽略）。\n\n**`.env` 示例：**\n```bash\nOPENAI_API_KEY=sk-your-key-here\nDEEPGRAM_API_KEY=your-key-here\nASTERISK_ARI_USERNAME=asterisk\nASTERISK_ARI_PASSWORD=your-password\n```\n\n### 可选：指标监控（自建 Prometheus）\n引擎在 `http:\u002F\u002F\u003Cengine-host>:15000\u002Fmetrics` 暴露 Prometheus 格式的指标。\n每次通话的调试可通过 **Admin UI → Call History** 进行。\n\n---\n\n## 🏗 项目架构\n\n采用双容器架构以提升性能和可扩展性：\n\n1. **`ai_engine`**（轻量级编排器）：通过 ARI 连接 Asterisk，管理通话生命周期。\n2. **`local_ai_server`**（可选）：运行本地 STT\u002FLLM\u002FTTS 模型（Vosk、Faster Whisper、Whisper.cpp、Sherpa、Kroko、Piper、Kokoro、MeloTTS、llama.cpp）。\n\n```mermaid\ngraph LR\n    A[Asterisk Server] \u003C-->|ARI, RTP| B[ai_engine]\n    B \u003C-->|API| C[AI Provider]\n    B \u003C-->|WS| D[local_ai_server]\n    \n    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style B fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style C fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px\n    style D fill:#fbf,stroke:#333,stroke-width:2px\n```\n\n---\n\n## 📊 系统要求\n\n### 平台要求\n\n| 要求 | 详情 |\n|-------------|---------|\n| **架构** | 仅支持 x86_64 (AMD64) |\n| **操作系统** | 带有 systemd 的 Linux |\n| **支持的发行版** | Ubuntu 20.04+、Debian 11+、RHEL\u002FRocky\u002FAlma 8+、Fedora 38+、Sangoma Linux |\n\n> **注意：** 目前不支持 ARM64（Apple Silicon、Raspberry Pi）。完整兼容性矩阵请参阅 [Supported Platforms](docs\u002FSUPPORTED_PLATFORMS.md)。\n\n### 最低系统要求\n\n| 类型 | CPU | 内存 | GPU | 磁盘 |\n|------|-----|-----|-----|------|\n| **云端**（OpenAI\u002FDeepgram） | 2 核以上 | 4GB | 无 | 1GB |\n| **本地混合**（云端 LLM） | 4 核以上 | 8GB+ | 无 | 2GB |\n| **全本地**（CPU） | 4 核以上（2020 年及以上型号） | 8-16GB | 无 | 5GB |\n| **全本地**（GPU） | 4 核以上 | 8-16GB | RTX 3060+ | 10GB |\n\n### 软件要求\n\n- Docker + Docker Compose v2\n- 启用了 ARI 的 Asterisk 18+\n- FreePBX（推荐）或原生 Asterisk\n\n### 预检自动化\n\n`preflight.sh` 脚本负责初始设置：\n- 根据 `.env.example` 文件填充 `.env`，并结合您的设置；\n- 提示您输入 Asterisk 配置目录的位置；\n- 设置 `ASTERISK_UID`\u002F`ASTERISK_GID` 以匹配主机权限（解决媒体访问问题）；\n- 重复运行预检脚本通常可以解决权限问题。\n\n---\n\n## 🗺 文档\n\n### 入门指南\n- **[文档索引](docs\u002FREADME.md)**\n- **[FreePBX 集成指南](docs\u002FFreePBX-Integration-Guide.md)**\n- **[安装指南](docs\u002FINSTALLATION.md)**\n\n### 配置与运维\n- **[配置参考](docs\u002FConfiguration-Reference.md)**\n- **[传输模式兼容性](docs\u002FTransport-Mode-Compatibility.md)**\n- **[调优方案](docs\u002FTuning-Recipes.md)**\n- **[支持平台](docs\u002FSUPPORTED_PLATFORMS.md)**\n- **[本地配置文件](docs\u002FLOCAL_PROFILES.md)**\n- **[监控指南](docs\u002FMONITORING_GUIDE.md)**\n\n### 开发与社区\n- **[路线图](docs\u002FROADMAP.md)** - 下一步计划、里程碑及参与方式\n- **[开发者文档](docs\u002Fcontributing\u002FREADME.md)**\n- **[架构深度解析](docs\u002Fcontributing\u002Farchitecture-deep-dive.md)**\n- **[贡献指南](CONTRIBUTING.md)**\n- **[里程碑历史](docs\u002FMILESTONE_HISTORY.md)** - 已完成的 1-24 个里程碑\n\n---\n\n## 🤝 贡献方式\n\n**您无需具备编程知识。** 我们的 AI 助手 AVA 会为您编写代码——只需描述您想构建的内容即可。\n\n\u003C!-- TODO: 录制完成后添加 YouTube 视频链接 -->\n\u003C!-- **观看 5 分钟教程：** [YouTube 视频](https:\u002F\u002Fyoutube.com\u002F...) -->\n\n### 🚀 三步开始贡献\n\n```bash\ngit clone -b develop https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent.git\ncd Asterisk-AI-Voice-Agent\n.\u002Fscripts\u002Fsetup-contributor.sh\n```\n\n然后在 [Windsurf](https:\u002F\u002Fcodeium.com\u002Fwindsurf) 中打开项目，并输入：**“我想贡献”**\n\n### 📖 指南\n\n| 指南 | 适用人群 |\n|-------|-----|\n| **[运营人员贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002FOPERATOR_CONTRIBUTOR_GUIDE.md)** | 第一次贡献者（无需 GitHub 经验） |\n| **[贡献指南](CONTRIBUTING.md)** | 完整的贡献指南和工作流程 |\n| **[编码规范](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002FCODING_GUIDELINES.md)** | 所有贡献的代码标准 |\n| **[路线图](docs\u002FROADMAP.md)** | 下一步要做的工作（13+ 项适合初学者的任务） |\n\n### 🔧 构建新功能\n\n| 领域 | 指南 | 模板 |\n|------|-------|----------|\n| 完整代理提供者 | [指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fadding-full-agent-provider.md) | [模板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fproviders\u002Ftemplate_full_agent.py) |\n| 流水线适配器（STT\u002FLLM\u002FTTS） | [指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fadding-pipeline-adapter.md) | [模板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Ftree\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fpipelines\u002F) |\n| 通话前钩子 | [指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fpre-call-hooks-development.md) | [模板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fhooks\u002Ftemplate_pre_call_hook.py) |\n| 通话中钩子 | [指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fin-call-hooks-development.md) | [模板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fhooks\u002Ftemplate_in_call_hook.py) |\n| 通话后钩子 | [指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002Fpost-call-hooks-development.md) | [模板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fexamples\u002Fhooks\u002Ftemplate_post_call_hook.py) |\n\n### 👩‍💻 针对开发者\n- [开发者入职指南](docs\u002FDEVELOPER_ONBOARDING.md) - 项目概述及首批任务\n- [开发者快速入门](docs\u002Fcontributing\u002Fquickstart.md) - 搭建开发环境\n- [开发者文档](docs\u002Fcontributing\u002FREADME.md) - 完整的贡献者文档\n\n### 贡献者\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_50ab08788955.png\" width=\"60\" alt=\"hkjarral\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>hkjarral\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>架构、代码\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fa692570\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_44c9569884d8.png\" width=\"60\" alt=\"a692570\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>Abhishek\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Telnyx LLM 提供商\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fturgutguvercin\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_7eb38bdd6b7b.png\" width=\"60\" alt=\"turgutguvercin\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>turgutguvercin\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>NumPy 重采样器\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FScarjit\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_2ee7dc4bcc52.png\" width=\"60\" alt=\"Scarjit\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>Scarjit\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>代码\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fegorky\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_7cf9833033af.png\" width=\"60\" alt=\"egorky\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>egorky\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>Azure STT\u002FTTS 提供商\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Falemstrom\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_498ea8c1cc31.png\" width=\"60\" alt=\"alemstrom\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>alemstrom\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>文档 — PBX 设置\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgcsuri\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_c5b1f9be78bc.png\" width=\"60\" alt=\"gcsuri\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>gcsuri\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>代码 — Google 日历\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Focto-patch\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_7b57025f5613.png\" width=\"60\" alt=\"octo-patch\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>octo-patch\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>MiniMax LLM 提供商\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneilruaro-camb\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_db07b1219f7c.png\" width=\"60\" alt=\"neilruaro-camb\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>neilruaro-camb\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>CAMB AI TTS 提供商\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faoi-dev-0411\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faoi-dev-0411.png\" width=\"60\" alt=\"aoi-dev-0411\">\u003Cbr>\u003Csub>\u003Cb>aoi-dev-0411\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsub>\u003C\u002Fa>\u003Cbr>转录搜索、健康徽章\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n完整贡献者列表请参阅 [CONTRIBUTORS.md](CONTRIBUTORS.md)，关于我们如何认可贡献，请查看 [表彰计划](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fdevelop\u002Fdocs\u002Fcontributing\u002FRECOGNITION.md)。\n\n---\n\n## 💬 社区\n\n- **[Discord 服务器](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fysg8fphxUe)** - 支持与讨论\n- [GitHub Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fissues) - 错误报告\n- [GitHub Discussions](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fdiscussions) - 通用交流\n\n---\n\n## 📝 许可证\n\n本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。\n\n---\n\n## 💖 支持本项目\n\nAsterisk AI 语音代理是 **免费且开源** 的。如果它为您节省了成本，不妨考虑支持开发：\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsponsors\u002Fhkjarral\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSponsor_on_GitHub-❤️-pink?logo=github&style=for-the-badge\" alt=\"GitHub Sponsors\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fko-fi.com\u002Fasteriskaivoiceagent\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBuy_me_a_coffee-☕-yellow?logo=ko-fi&style=for-the-badge\" alt=\"Ko-fi\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmeetify.com\u002Faava1\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FBook_Consultation-📅-blue?style=for-the-badge\" alt=\"预约咨询\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n您的支持将用于：\n- 🐛 更快地修复错误和响应问题  \n- ✨ 新的提供商集成和功能  \n- 📚 更完善的文档和教程\n\n如果您觉得本项目有用，请为它点亮一颗星 ⭐️！\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_readme_d139e69c35a2.png)](https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#hkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent?type=date&legend=top-left)","# AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk 快速上手指南\n\nAVA 是一款专为 Asterisk\u002FFreePBX 设计的开源 AI 语音代理工具。它采用模块化架构，支持灵活组合 STT（语音转文本）、LLM（大语言模型）和 TTS（文本转语音）提供商，并提供多种经过企业级验证的配置方案。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的服务器满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux (推荐 Ubuntu 20.04+\u002FDebian 11+)\n*   **电话系统**: Asterisk 18+ 或 FreePBX\n*   **Python**: 3.11+\n*   **容器环境**: Docker 和 Docker Compose\n*   **硬件资源**:\n    *   **CPU 模式**: 至少 2 核 CPU，4GB 内存（推荐使用 Qwen 2.5-1.5B 等轻量模型）。\n    *   **GPU 模式** (可选): 如需本地运行大型模型，需配备 NVIDIA GPU 并安装 NVIDIA Container Toolkit。\n*   **网络**: 服务器需能访问外部 API（如 OpenAI, Google, Deepgram 等），若在国内部署，建议配置科学上网或替换为国内兼容的 API 端点。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目并运行预检脚本\n\n预检脚本会自动创建 `.env` 配置文件并生成安全的 `JWT_SECRET`，这是启动前的必要步骤。\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent.git\ncd Asterisk-AI-Voice-Agent\n\n# 运行预检脚本（自动修复环境并生成配置）\nsudo .\u002Fpreflight.sh --apply-fixes\n```\n\n> **注意**: 如果您拥有 NVIDIA GPU 并希望进行本地 AI 推理，请在构建前参考 `docs\u002FLOCAL_ONLY_SETUP.md` 启用 GPU 覆盖配置 (`docker-compose.gpu.yml`)。\n\n### 2. 启动管理后台 (Admin UI)\n\n使用 Docker Compose 启动管理界面容器：\n\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build --force-recreate admin_ui\n```\n\n### 3. 启动 AI 引擎\n\nAI 引擎是核心服务，必须运行才能处理呼叫逻辑：\n\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --build ai_engine\n```\n\n### 4. 验证安装\n\n检查 AI 引擎健康状态：\n\n```bash\ncurl http:\u002F\u002Flocalhost:15000\u002Fhealth\n# 预期输出：{\"status\":\"healthy\"}\n```\n\n查看日志确认无报错：\n\n```bash\ndocker compose -p asterisk-ai-voice-agent logs ai_engine | tail -20\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 访问管理后台\n\n在浏览器中打开以下地址：\n*   **本地访问**: `http:\u002F\u002Flocalhost:3003`\n*   **远程访问**: `http:\u002F\u002F\u003C服务器 IP>:3003`\n\n**默认登录凭据**:\n*   用户名: `admin`\n*   密码: `admin`\n\n> **⚠️ 安全警告**: 首次登录后请立即修改默认密码。在生产环境中，请通过防火墙、VPN 或反向代理限制对 3003 端口的访问。\n\n### 2. 配置向导\n\n登录后的 **Setup Wizard** 将引导您完成以下操作：\n1.  选择并配置您的服务提供商（如 OpenAI, Google, Azure 或本地模型）。\n2.  生成适用于您 Asterisk 环境的拨号计划（Dialplan）配置。\n3.  进行测试呼叫验证。\n\n### 3. 集成 Asterisk\n\n根据向导生成的配置，将其添加到您的 FreePBX (`extensions_custom.conf`) 或 Asterisk 拨号计划中。以下是一个基础示例：\n\n```asterisk\n[from-ai-agent]\nexten => s,1,NoOp(Asterisk AI Voice Agent)\n; 可选：指定特定的提供商或上下文\n; same => n,Set(AI_PROVIDER=google_live)\n; same => n,Set(AI_CONTEXT=sales-agent)\nsame => n,Stasis(asterisk-ai-voice-agent)\nsame => n,Hangup()\n```\n\n配置完成后，重载 Asterisk 配置即可生效：\n```bash\nasterisk -rx \"core reload\"\n```\n\n### 4. 发起测试呼叫\n\n拨打您配置了上述拨号计划的分机号码，即可与 AI 语音代理进行对话。您可以在管理后台的 **Call History** 或 **Live Agents** 面板中实时监控呼叫状态和日志。","某中型物流公司的客服团队每天需处理数百通关于货物状态查询和异常报备的电话，传统人工坐席难以应对高峰时段的并发压力。\n\n### 没有 AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk 时\n- 现有 Asterisk 电话系统仅能播放固定录音或进行简单的按键导航，无法理解客户自然的语言描述（如“我的包裹卡在转运中心了”）。\n- 引入商业智能语音方案成本高昂，且被绑定在特定的云服务商上，无法灵活切换更便宜或效果更好的语音识别（STT）与大模型（LLM）供应商。\n- 开发自定义集成需要深入修改 Asterisk 底层源码，部署周期长达数周，且缺乏可视化的管理界面来监控对话质量。\n- 夜间或非工作时间无人值守，导致紧急物流异常无法及时记录，客户满意度大幅下降。\n\n### 使用 AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk 后\n- 利用其模块化架构，公司快速集成了本地部署的 Whisper 模型进行高精度语音转文字，并连接私有化大模型，让电话机器人能像真人一样理解复杂的物流诉求。\n- 通过灵活的提供商混合搭配功能，技术团队在不中断服务的情况下，将 TTS 引擎从云端切换至本地 GPU 推理，每月节省了大量 API 调用成本。\n- 借助开箱即用的 Admin UI 和预置的企业级基线配置，运维人员在两天内就完成了从安装到上线的全流程，并能实时查看通话日志与系统健康状态。\n- 实现了 7x24 小时自动应答，机器人不仅能查询状态，还能直接调用内部 API 创建工单，将夜间漏接率降为零。\n\nAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk 将传统的固定电话系统瞬间升级为具备自然语言交互能力的智能中枢，以极低的成本实现了企业级语音助手的落地。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fhkjarral_AVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk_9654cb82.png","hkjarral","Haider Jarral","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fhkjarral_50ab0878.jpg",null,"Illumio Inc","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral",[81,85,89,93,97,101,105,109,113],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",62.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"TypeScript","#3178c6",28.5,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Go","#00ADD8",4.8,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Shell","#89e051",3.8,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Makefile","#427819",0.3,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"Dockerfile","#384d54",0.2,{"name":106,"color":107,"percentage":108},"JavaScript","#f1e05a",0.1,{"name":110,"color":111,"percentage":112},"CSS","#663399",0,{"name":114,"color":115,"percentage":112},"HTML","#e34c26",981,178,"2026-04-18T00:40:33","MIT",4,"Linux","非必需。若需本地 AI 推理，推荐 NVIDIA GPU。CPU 模式下推荐使用 Qwen 2.5-1.5B 模型（约 940MB）。","未说明（Preflight 脚本包含 RAM 检查，但具体数值未在 README 中列出）",{"notes":125,"python":126,"dependencies":127},"该项目主要基于 Docker Compose 部署，无需手动安装 Python 依赖库。核心组件包括 Admin UI 和 AI Engine。若使用 NVIDIA GPU 进行本地推理，需使用特定的 docker-compose.gpu.yml 配置文件。安装前必须运行 preflight.sh 脚本以生成环境变量和安全密钥。默认管理界面端口为 3003，生产环境需修改默认密码并配置防火墙。","3.11+",[128,129,130],"Docker","docker-compose","Asterisk 18+",[132,13],"音频","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T22:32:41.526469",[136,141,146,151,156,161],{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},41026,"如何在 AVA 中配置俄语语音识别（STT）以获得最佳准确率？","建议使用 Whisper-medium-ru 模型，其在俄语上的准确率约为 80-90%。注意：在 CPU 上运行该模型响应较慢（约 20 秒），建议配置 GPU 加速。避免使用 Whisper-tiny 模型，因为其在俄语上的准确率极低（30-40%）且噪音较大。测试完成后，建议将结果整理并提交到项目的 \u002Fdocs\u002Fcase-studies 目录中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fissues\u002F258",{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},41027,"ElevenLabs 调用 attended_transfer 功能时 Asterisk 没有反应怎么办？","此问题已在 v6.1.1 版本中修复。解决方案包括：1. 升级系统至 v6.1.1 或更高版本；2. 在 ElevenLabs 工具定义中使用规范化的工具名称（如使用 'transfer' 别名映射到 'blind_transfer'）；3. 确保分机号已正确注册并检查 SIP 与 PJSIP 技术配置是否匹配；4. 简化工具描述，明确指示代理执行转移操作（例如：“将我转移到紧急分机”）。若问题仍存在，请提供包含 'docker logs ai_engine | grep -i transfer' 的日志以便进一步排查。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fissues\u002F197",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},41028,"按照教程配置 OpenAI 后无法正常工作，如何解决？","如果向导配置未生效，可以尝试手动强制重建 AI 引擎容器并重新安装 CLI 工具。具体步骤如下：\n1. 执行命令：docker compose -p asterisk-ai-voice-agent up -d --force-recreate ai_engine\n2. 重新安装 CLI：curl -sSL https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fmain\u002Fscripts\u002Finstall-cli.sh | bash\n3. 运行检查命令：agent check 和 agent rca\n如果问题依旧，需要收集调试日志并通过官方 Discord 频道分享给维护者进行分析。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fissues\u002F182",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},41029,"如何在呼叫转移（Attended Transfer）时将通话原因和呼叫者姓名传递给接听方？","系统已新增“AI Briefing”模式，利用本地 AI 服务器总结对话内容并在转移时播报。启用该功能后，AI 会在转移前生成简短的摘要作为通知。注意：如果本地 LLM 生成文本超时，系统将回退到默认的 TTS 通知。如果遇到转移后过早挂断的问题，请检查日志以分析 MoH（音乐等待）和 AI 播报的时间序列，必要时联系维护者进行微调。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fissues\u002F268",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":160},41030,"Whisper Large v3 Turbo STT 模型在本地设置向导中选择后无法启动，报错不可用，如何处理？","这是一个已知问题，该模型在当前主分支（MAIN）中可能存在兼容性错误或未被正确加载。建议暂时不要选择此模型，改用其他稳定版本的 Whisper 模型（如 medium 或 large-v3 非 Turbo 版）。请留意后续版本更新，维护者通常会在此类模型加载错误修复后发布新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fissues\u002F297",{"id":162,"question_zh":163,"answer_zh":164,"source_url":140},41031,"如何为项目贡献特定语言（如俄语）的测试结果和案例研究？","完成测试后，请在仓库的 \u002Fdocs\u002Fcase-studies 目录下创建一个新文件（例如 Russian-Language-Testing.md），详细记录测试环境、使用的模型（如 Whisper-medium-ru）、硬件配置（CPU\u002FGPU）、准确率数据及遇到的问题。然后提交 Pull Request (PR) 将该文档合并到主项目中，这将帮助其他用户参考并优化多语言支持。",[166,171,176,181,186,191,196,201,206,211,216,221,226,231,236,241,246,251,256,261],{"id":167,"version":168,"summary_zh":169,"released_at":170},324588,"v6.4.1","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.4.1\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS：**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.4.1\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows：**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-04-10T00:01:45",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},324589,"v6.4.0","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.4.0\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.4.0\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-03-28T04:02:29",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},324590,"v6.3.2","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.3.2\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.3.2\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-03-12T23:17:54",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},324591,"v6.3.1","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.3.1\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.3.1\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAVA-AI-Voice-Agent-for-Asterisk\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-03-01T02:37:06",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},324592,"v6.2.1","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.2.1\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.2.1\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-02-20T05:15:08",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},324593,"v6.2.0","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.2.0\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.2.0\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-02-14T22:06:45",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},324594,"v6.1.1","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.1.1\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.1.1\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-02-10T20:47:24",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},324595,"v6.0.0","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv6.0.0\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv6.0.0\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-02-07T06:32:18",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},324596,"v5.3.1","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv5.3.1\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.3.1\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-02-01T05:30:40",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},324597,"v5.2.5","## Asterisk AI 语音代理 CLI 工具 vv5.2.5\n\n预构建的代理 CLI 工具二进制文件。\n\n### 安装\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# 根据您的平台下载\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.2.5\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\n下载 `agent-windows-amd64.exe`，并将其添加到您的 PATH 环境变量中。\n\n### 可用二进制文件\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64（树莓派、AWS Graviton）\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon（M1\u002FM2\u002FM3）\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### 验证\n\n使用 `SHA256SUMS` 文件验证校验和：\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### 包含的工具\n\n- `agent setup` - 交互式设置向导\n- `agent check` - 标准诊断报告\n- `agent rca` - 呼叫后根本原因分析\n- `agent version` - 版本信息\n\n完整文档请参阅 [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md)。","2026-01-28T02:11:42",{"id":217,"version":218,"summary_zh":219,"released_at":220},324598,"v5.2.4","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.2.4\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.2.4\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-26T21:08:17",{"id":222,"version":223,"summary_zh":224,"released_at":225},324599,"v5.2.3","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.2.3\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.2.3\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-26T03:33:37",{"id":227,"version":228,"summary_zh":229,"released_at":230},324600,"v5.2.2","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.2.2\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.2.2\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-26T03:01:08",{"id":232,"version":233,"summary_zh":234,"released_at":235},324601,"v5.2.1","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.2.1\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.2.1\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-26T02:19:36",{"id":237,"version":238,"summary_zh":239,"released_at":240},324602,"v5.1.7","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.1.7\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.1.7\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-24T03:23:55",{"id":242,"version":243,"summary_zh":244,"released_at":245},324603,"v5.1.6","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.1.6\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.1.6\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-20T05:07:50",{"id":247,"version":248,"summary_zh":249,"released_at":250},324604,"v5.1.5","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.1.5\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.1.5\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-19T03:03:13",{"id":252,"version":253,"summary_zh":254,"released_at":255},324605,"v5.1.4","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.1.4\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.1.4\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-16T23:01:55",{"id":257,"version":258,"summary_zh":259,"released_at":260},324606,"v5.1.3","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.1.3\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.1.3\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-16T22:53:59",{"id":262,"version":263,"summary_zh":264,"released_at":265},324607,"v5.1.2","## Asterisk AI Voice Agent CLI Tools vv5.1.2\n\nPre-built binaries for the agent CLI tools.\n\n### Installation\n\n**Linux\u002FmacOS:**\n```bash\n# Download for your platform\ncurl -L -o agent https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Freleases\u002Fdownload\u002Fv5.1.2\u002Fagent-linux-amd64\nchmod +x agent\nsudo mv agent \u002Fusr\u002Flocal\u002Fbin\u002F\nagent version\n```\n\n**Windows:**\nDownload `agent-windows-amd64.exe` and add to your PATH.\n\n### Available Binaries\n\n- `agent-linux-amd64` - Linux x86_64\n- `agent-linux-arm64` - Linux ARM64 (Raspberry Pi, AWS Graviton)\n- `agent-darwin-amd64` - macOS Intel\n- `agent-darwin-arm64` - macOS Apple Silicon (M1\u002FM2\u002FM3)\n- `agent-windows-amd64.exe` - Windows x86_64\n\n### Verification\n\nVerify checksums with `SHA256SUMS`:\n```bash\nsha256sum -c SHA256SUMS\n```\n\n### Tools Included\n\n- `agent setup` - Interactive setup wizard\n- `agent check` - Standard diagnostics report\n- `agent rca` - Post-call root cause analysis\n- `agent version` - Version information\n\nSee [TROUBLESHOOTING_GUIDE.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhkjarral\u002FAsterisk-AI-Voice-Agent\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002FTROUBLESHOOTING_GUIDE.md) for complete documentation.\n","2026-01-16T21:24:59"]