项目关键设计点说明：

1. 流式处理架构

• 使用 Kotlin Flow 实现音频流和文本流的处理

• 支持边生成边播放，减少延迟感知

2. 意图识别管道

• 主分类器：Gemini 流式意图识别

• 后备分类器：用于低置信度情况

• 多级分类：意图 + 复杂度 + 置信度

3. 对话生成策略

• 单次生成模式：一次完成，无二次调用

• 主动澄清：当输入不明确时主动反问

• 上下文感知：支持历史对话

4. TTS集成

• Google Cloud TTS 服务

• gRPC 调用，支持超时控制

• 任务队列管理

5. 性能优化

• 异步协程处理

• 并行 TTS 合成

• 实时回调机制
  
  
  直接上代码:
   

  // ==================== 核心模型类 ====================

  /**
   * 大模型抽象接口
   */
  interface LargeLanguageModel {
      suspend fun generateStreamingResponse(
          input: String,
          context: ConversationContext?
      ): Flow<TextChunk>
      
      suspend fun classifyIntent(
          audioStream: Flow<AudioChunk>? = null,
          text: String? = null
      ): IntentResult
  }

  /**
   * Google Gemini 模型实现
   */
  class GeminiModel(
      private val apiKey: String,
      private val config: ModelConfig
  ) : LargeLanguageModel {
      
      // Google Cloud API 客户端
      private val grpcChannel: ManagedChannel by lazy {
          ManagedChannelBuilder
              .forAddress("generativelanguage.googleapis.com", 443)
              .build()
      }
      
      private val textService: TextService by lazy {
          TextService.newBlockingStub(grpcChannel)
              .withCallCredentials(GoogleCredentialsProvider())
      }
      
      private val streamingService: StreamingService by lazy {
          StreamingService.newStub(grpcChannel)
      }
      
      override suspend fun generateStreamingResponse(
          input: String,
          context: ConversationContext?
      ): Flow<TextChunk> = flow {
          // 构建请求
          val request = GenerateContentRequest.newBuilder()
              .setModel("gemini-pro")
              .addContents(content {
                  role = "user"
                  parts { text = input }
                  if (context != null) {
                      context.history.forEach { history ->
                          // 添加上下文历史
                      }
                  }
              })
              .setGenerationConfig(generationConfig {
                  temperature = 0.7f
                  topP = 0.95f
                  maxOutputTokens = 1000
              })
              .build()
          
          // 流式调用
          textService.generateContentStream(request).collect { response ->
              response.candidatesList.forEach { candidate ->
                  candidate.content.partsList.forEach { part ->
                      emit(TextChunk(
                          text = part.text,
                          isFirst = false, // 实际需要根据位置判断
                          isComplete = false
                      ))
                  }
              }
          }
          emit(TextChunk(text = "", isFirst = false, isComplete = true))
      }
      
      override suspend fun classifyIntent(
          audioStream: Flow<AudioChunk>?,
          text: String?
      ): IntentResult = withContext(Dispatchers.IO) {
          // 流式意图识别实现
          val startTime = System.currentTimeMillis()
          
          // 如果有音频流，先转文本
          val inputText = if (audioStream != null) {
              transcribeAudio(audioStream)
          } else {
              text ?: throw IllegalArgumentException("需要输入文本或音频")
          }
          
          // 调用 Gemini 进行意图分类
          val classificationRequest = ClassifyIntentRequest.newBuilder()
              .setModel("gemini-intent-classifier")
              .setInputText(inputText)
              .build()
          
          val response = streamingService.classifyIntentStream(classificationRequest)
              .first() // 获取第一个结果
          
          IntentResult(
              intent = mapToIntent(response.intentLabel),
              confidence = response.confidence,
              complexity = mapToComplexity(response.complexityScore),
              processingTime = System.currentTimeMillis() - startTime
          )
      }
      
      private suspend fun transcribeAudio(audioStream: Flow<AudioChunk>): String {
          // 音频转文本实现（简化）
          val audioData = audioStream.toList()
          // 调用 ASR 服务
          return "温度" // 示例返回
      }
  }

  // ==================== 意图处理管道 ====================

  /**
   * 意图分类管道
   */
  class IntentClassifierPipeline(
      private val streamingClassifier: LargeLanguageModel,
      private val fallbackClassifier: IntentClassifier? = null
  ) {
      
      private val logger = LoggerFactory.getLogger(IntentClassifierPipeline::class.java)
      
      suspend fun process(
          audioStream: Flow<AudioChunk>? = null,
          text: String? = null
      ): ClassificationResult {
          val startTime = System.currentTimeMillis()
          
          return try {
              // 1. 流式意图识别
              logger.debug("开始流式意图识别")
              val streamingResult = streamingClassifier.classifyIntent(audioStream, text)
              logger.debug("流式分类器完成，结果: ${streamingResult.intent}, 耗时: ${streamingResult.processingTime}ms")
              
              // 2. 如果置信度低，使用后备分类器
              val finalResult = if (streamingResult.confidence < 0.7 && fallbackClassifier != null) {
                  logger.debug("置信度低(${streamingResult.confidence})，使用后备分类器")
                  fallbackClassifier.classify(text ?: "")
              } else {
                  streamingResult
              }
              
              // 3. 记录处理详情
              val totalTime = System.currentTimeMillis() - startTime
              logger.info("Pipeline 完成，总耗时: ${totalTime}ms")
              
              ClassificationResult(
                  intent = finalResult.intent,
                  confidence = finalResult.confidence,
                  complexity = finalResult.complexity,
                  rawInput = text,
                  processingTime = totalTime
              )
              
          } catch (e: Exception) {
              logger.error("意图分类失败", e)
              ClassificationResult(
                  intent = Intent.UNKNOWN,
                  confidence = 0.0,
                  complexity = Complexity.SIMPLE,
                  rawInput = text,
                  processingTime = System.currentTimeMillis() - startTime,
                  error = e
              )
          }
      }
  }

  // ==================== 对话处理器 ====================

  /**
   * 对话意图处理器
   */
  class ConversationalIntentHandler(
      private val llm: LargeLanguageModel,
      private val ttsService: TTSService
  ) {
      
      private val logger = LoggerFactory.getLogger(ConversationalIntentHandler::class.java)
      
      suspend fun handleConversation(
          input: String,
          context: ConversationContext
      ): ConversationResult {
          val startTime = System.currentTimeMillis()
          
          logger.info("处理对话意图")
          
          // 1. 生成回复（流式）
          val responseFlow = llm.generateStreamingResponse(input, context)
          
          // 2. 边生成边播放（减少延迟）
          val ttsTasks = mutableListOf<Deferred<Unit>>()
          
          responseFlow.collect { chunk ->
              if (chunk.text.isNotEmpty()) {
                  // 提交 TTS 任务
                  val task = CoroutineScope(Dispatchers.IO).async {
                      ttsService.synthesize(chunk.text)
                  }
                  ttsTasks.add(task)
                  
                  // 实时回调（如果需要）
                  context.listener?.onTextChunk(chunk)
              }
          }
          
          // 3. 等待所有 TTS 任务完成
          ttsTasks.awaitAll()
          
          val totalTime = System.currentTimeMillis() - startTime
          logger.info("流式处理完成，总耗时 ${totalTime}ms")
          
          return ConversationResult(
              success = true,
              response = "", // 实际应从chunks组合
              processingTime = totalTime
          )
      }
  }

  // ==================== TTS 服务 ====================

  /**
   * Google Cloud TTS 服务
   */
  class GoogleCloudTTSService(
      private val credentials: GoogleCredentials,
      private val config: TTSConfig
  ) : TTSService {
      
      private val logger = LoggerFactory.getLogger(GoogleCloudTTSService::class.java)
      private val pendingTasks = AtomicInteger(0)
      
      private val speechClient: TextToSpeechClient by lazy {
          TextToSpeechClient.create(
              TextToSpeechSettings.newBuilder()
                  .setCredentialsProvider(FixedCredentialsProvider.create(credentials))
                  .build()
          )
      }
      
      override suspend fun synthesize(text: String): ByteArray {
          logger.d("开始合成语音，文本: $text")
          pendingTasks.incrementAndGet()
          
          return try {
              val synthesisInput = SynthesisInput.newBuilder()
                  .setText(text)
                  .build()
              
              val voiceSelection = VoiceSelectionParams.newBuilder()
                  .setLanguageCode("cmn-CN")
                  .setName("cmn-CN-Standard-A")
                  .build()
              
              val audioConfig = AudioConfig.newBuilder()
                  .setAudioEncoding(AudioEncoding.LINEAR16)
                  .setSampleRateHertz(16000)
                  .build()
              
              logger.d("调用 gRPC synthesizeSpeech (timeout=20s)...")
              logger.d("请求详情: language=cmn-CN, voice=cmn-CN-Standard-A, " +
                      "sampleRate=16000, text=${text.take(20)}...")
              
              val response = withTimeout(20000) {
                  speechClient.synthesizeSpeech(
                      synthesisInput,
                      voiceSelection,
                      audioConfig
                  )
              }
              
              response.audioContent.toByteArray()
              
          } finally {
              val remaining = pendingTasks.decrementAndGet()
              logger.d("任务完成，待处理任务: $remaining")
          }
      }
  }

  // ==================== 主控制器 ====================

  /**
   * 助手主控制器
   */
  class AssistantController(
      private val intentPipeline: IntentClassifierPipeline,
      private val intentHandlers: Map<Intent, IntentHandler>,
      private val ttsService: TTSService
  ) {
      
      private val logger = LoggerFactory.getLogger(AssistantController::class.java)
      
      suspend fun processInput(
          audioStream: Flow<AudioChunk>? = null,
          textInput: String? = null
      ): ProcessResult {
          logger.info("========== 开始处理用户输入 ==========")
          
          // 1. 意图识别
          val classification = intentPipeline.process(audioStream, textInput)
          
          logger.info("""
              ========== 意图识别详情 ==========
                  原始输入: ${classification.rawInput}
                  识别意图: ${classification.intent}
                  意图类别: ${classification.intent.category}
                  复杂度: ${classification.complexity}
                  置信度: ${classification.confidence}
                  是否有回复: ${classification.intent.hasResponse}
          """.trimIndent())
          
          // 2. 路由到对应处理器
          val handler = intentHandlers[classification.intent] 
              ?: intentHandlers[Intent.UNKNOWN]!!
          
          logger.info("路由: ${handler.description}")
          
          // 3. 处理并生成回复
          val result = handler.handle(
              input = classification.rawInput ?: "",
              context = ConversationContext(
                  history = emptyList(),
                  sessionId = generateSessionId()
              )
          )
          
          // 4. TTS 合成（如果支持语音输出）
          if (result.response.isNotEmpty() && result.shouldSpeak) {
              ttsService.synthesize(result.response)
          }
          
          val totalTime = classification.processingTime + result.processingTime
          logger.info("处理完成，总耗时: ${totalTime}ms")
          
          return ProcessResult(
              intent = classification.intent,
              response = result.response,
              shouldSpeak = result.shouldSpeak,
              totalProcessingTime = totalTime
          )
      }
      
      fun onTTSChunk(chunk: TextChunk, isFirst: Boolean) {
          logger.v("LLM tts chunk (isFirst=$isFirst): ${chunk.text}")
      }
  }

  // ==================== 数据模型 ====================

  /**
   * 意图枚举
   */
  enum class Intent(
      val category: IntentCategory,
      val hasResponse: Boolean = true
  ) {
      CHITCHAT(IntentCategory.CONVERSATIONAL, true),
      WEATHER_QUERY(IntentCategory.INFORMATIONAL, true),
      DEVICE_CONTROL(IntentCategory.ACTION, true),
      UNKNOWN(IntentCategory.OTHER, false);
      
      enum class IntentCategory {
          CONVERSATIONAL, INFORMATIONAL, ACTION, OTHER
      }
  }

  /**
   * 复杂度级别
   */
  enum class Complexity {
      SIMPLE, CONVERSATIONAL, COMPLEX
  }

  /**
   * 文本块（用于流式输出）
   */
  data class TextChunk(
      val text: String,
      val isFirst: Boolean,
      val isComplete: Boolean
  )

  /**
   * 音频块（用于流式输入）
   */
  data class AudioChunk(
      val data: ByteArray,
      val timestamp: Long
  )

  /**
   * 意图识别结果
   */
  data class IntentResult(
      val intent: Intent,
      val confidence: Double,
      val complexity: Complexity,
      val processingTime: Long
  )

  // ==================== 使用示例 ====================

  fun main() = runBlocking {
      // 1. 初始化服务
      val geminiModel = GeminiModel(
          apiKey = "your-api-key",
          config = ModelConfig(
              temperature = 0.7,
              maxTokens = 1000
          )
      )
      
      val ttsService = GoogleCloudTTSService(
          credentials = GoogleCredentials.getApplicationDefault(),
          config = TTSConfig(
              languageCode = "cmn-CN",
              voiceName = "cmn-CN-Standard-A",
              sampleRate = 16000
          )
      )
      
      // 2. 构建意图管道
      val intentPipeline = IntentClassifierPipeline(
          streamingClassifier = geminiModel
      )
      
      // 3. 注册意图处理器
      val intentHandlers = mapOf(
          Intent.CHITCHAT to ConversationalIntentHandler(geminiModel, ttsService),
          Intent.WEATHER_QUERY to WeatherIntentHandler(),
          Intent.DEVICE_CONTROL to DeviceControlHandler(),
          Intent.UNKNOWN to FallbackIntentHandler()
      )
      
      // 4. 创建控制器
      val controller = AssistantController(
          intentPipeline = intentPipeline,
          intentHandlers = intentHandlers,
          ttsService = ttsService
      )
      
      // 5. 处理用户输入
      val result = controller.processInput(
          textInput = "温度"
      )
      
      println("回复: ${result.response}")
      println("处理时间: ${result.totalProcessingTime}ms")
  }

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