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AI虚拟会议主持人架构设计与业务分析

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要设计一个有AI支持的虚拟会议主持人，她会全程监听会议类容，根据会议的内容自己判断去调用各种工具去执行比如对当前会议内容进行总结，列举代办事项，在合适的时候作为会议主持人发言，另外被叫道名字的时候也会回答问题，利用python fastapi 和 semantic kernel 中plugin机制，利用semantic_kernel ChatCompletionAgent的agent功能来作为AI虚拟主持人的大脑，由他来自由判断什么时候具体调用什么工具 plugin采用kernel_function机制加入到ChatCompletionAgent 来实现 我应该怎么设计这个AI虚拟主持人的架构，给出架构和对架构和业务的分析

Deep thinking

AI虚拟会议主持人架构设计与业务分析

整体架构设计

我设计了一个分层事件驱动架构，核心是将会议流程拆解为实时监听、智能决策、工具执行和响应生成四个关键环节。架构采用模块化设计，确保高内聚低耦合，同时充分利用Semantic Kernel的插件机制和FastAPI的异步能力。

架构图

+----------------------------------------------------------------------------------+
|                               FRONTEND (Web/Mobile)                              |
|  - 用户界面: 会议控制面板、实时字幕、AI发言区                                    |
|  - 通过WebSocket发送会议内容(转录文本) → 接收AI主持人响应                         |
+-------------------------------↑--------------------------------------------------+
                                | WebSocket双向流
                                |
+-------------------------------↓--------------------------------------------------+
|                               FASTAPI BACKEND (核心协调层)                        |
|  +----------------+    +----------------+    +----------------+                   |
|  |                |    |                |    |                |                   |
|  |  Session       |    |  Context       |    |  Event         |                   |
|  |  Manager       |<-->|  Store         |<-->|  Dispatcher    |                   |
|  | (会话管理)     |    | (上下文存储)   |    | (事件分发)     |                   |
|  +-------↑--------+    +-------↑--------+    +-------↑--------+                   |
|          |                     |                     |                          |
|          | HTTP/WebSocket    | 会议上下文           | 事件触发                  |
|          |                   | (Redis/Memory)       | (决策信号)                |
|          ↓                   ↓                      ↓                           |
|  +----------------+    +----------------+    +----------------+                   |
|  |                |    |                |    |                |                   |
|  |  Meeting       |    |  AI Orchestrator|    |  Plugin        |                   |
|  |  Ingestion     |    |  (AI调度器)    |    |  Gateway      |                   |
|  |  (内容接入)    |    |                |    | (插件网关)    |                   |
|  +-------↑--------+    +-------↑--------+    +-------↑--------+                   |
|          |                     |                     |                          |
|          | 原始内容流          | 决策指令             | 工具调用请求               |
+-------------------------------↓--------------------------------------------------+
                                |
                                | Semantic Kernel调用
                                ↓
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                               SEMANTIC KERNEL (AI大脑层)                          |
|  +----------------+    +----------------+    +----------------+                   |
|  |                |    |                |    |                |                   |
|  |  ChatCompletion|    |  Kernel        |    |  Plugins       |                   |
|  |  Agent         |<-->|  (核心引擎)    |<-->|  (工具集)      |                   |
|  |  (决策中枢)    |    |                |    |                |                   |
|  +----------------+    +----------------+    +----------------+                   |
|        ↑                         ↑                     ↑                          |
|        | 指令流                 | 上下文注入           | 函数调用                 |
|        |                        |                     |                          |
+----------------------------------------------------------------------------------+
                                ↑
                                | 工具执行结果
                                |
+----------------------------------------------------------------------------------+
|                               EXTERNAL SERVICES (工具执行层)                      |
|  - 会议转录API (如Azure Speech) → 字幕生成                                      |
|  - LLM服务 (如GPT-4) → 内容生成                                                  |
|  - 任务管理API (如Todoist) → 代办事项同步                                        |
|  - 通知服务 (如Slack) → 会议纪要推送                                             |
+----------------------------------------------------------------------------------+

架构分层详解

1. 前端接入层 (Frontend)

  • 职责：用户交互界面，处理音视频流转录
  • 关键组件：
    • 实时字幕组件：集成WebRTC或第三方API（如Azure Speech）将语音转文本
    • 事件触发器：当检测到”主持人”关键词时高亮提示
  • 与后端交互：通过WebSocket发送转录文本流，接收AI生成的结构化响应

2. FastAPI后端层 (核心协调层)

  • 设计原则：无状态服务 + 会话上下文分离
  • 核心模块：
    • Session Manager：
      • 使用fastapi.WebSocket管理会话生命周期
      • 为每个会议生成唯一session_id，关联Redis存储
      • 业务价值：支持1000+并发会议，会话崩溃可恢复
    • Context Store：
      • 基于Redis Sorted Set存储会议上下文
      • 键结构：meeting:{session_id}:context，按时间戳排序
      • 实现滑动窗口机制：仅保留最近15分钟内容（避免LLM上下文溢出）
    • Meeting Ingestion：
      • WebSocket端点/ws/meeting/{session_id}
      • 接收前端转录文本 → 过滤停用词 → 存入Context Store
      • 关键优化：添加[USER]/[HOST]角色标记区分发言者
    • Event Dispatcher：
      • 监听Context Store的变更事件
      • 当新内容到达时，触发AI Orchestrator决策
      • 智能触发条件：12345678# 示例：决策触发逻辑if(内容包含”总结”or”要点”)and会议时长>5min: 触发总结事件elif 检测到”主持人”and会议活跃度低: 触发发言事件elif 会议进行到50%进度: 触发进度提醒
    • AI Orchestrator：
      • 核心协调模块，封装Semantic Kernel调用
      • 维护agent实例池（每个会议独立Agent）
      • 处理决策循环：
      • Plugin Gateway：
        • 将Semantic Kernel插件调用转换为标准API
        • 处理插件执行结果的格式化（如代办事项转Markdown列表）
        • 实现失败重试机制：插件失败时自动降级为LLM生成

3. Semantic Kernel层 (AI大脑)

  • 核心组件：
    • ChatCompletionAgent：
      • 配置为主动决策型Agent（非被动问答）
      • 系统提示词关键设计：你作为虚拟会议主持人，必须： 1. 持续监听会议内容，每3条消息评估一次是否需要行动 2. 当检测到以下信号时调用工具： - 关键词：'总结'、'待办'、'下一步' - 会议进度达到50%/90% - 用户明确呼唤'主持人' 3. 工具调用优先级：总结 > 待办 > 主动发言 4. 未触发工具时保持沉默
      • 启用enable_auto_function_calling=True实现自动工具选择
    • Kernel Function Plugins：
      • 通过@kernel_function装饰器注册工具
      • 关键插件设计：123456789101112131415161718192021222324252627282930313233⌄⌄⌄⌄⌄# 会议总结插件@kernel_function(description=”当会议讨论关键结论时调用”)defsummarize_meeting(kernel: Kernel,context: str# 当前会议上下文) -> str:# 调用LLM生成摘要（限制100字）returnllm_client.generate(f”总结以下会议要点：{context}”)# 代办事项插件@kernel_function(description=”检测到任务分配时调用”)defextract_action_items(context: str) -> List[Dict]: # 返回结构化数据returnparse_tasks(context)# 使用正则+LLM双重解析# 主动发言插件@kernel_function(description=”在会议冷场时主动引导”)defhost_intervention(topic: str,# 当前讨论主题duration: int# 已讨论时长(秒)) -> str:ifduration>300: # 超过5分钟无进展returnf”主持人提醒：关于{topic}的讨论已持续{duration//60}分钟，建议明确结论”# 问答插件@kernel_function(description=”当被呼唤时回答问题”)defanswer_question(question: str,context: str) -> str:returnrag_query(question,context)# 结合会议上下文回答
    • 上下文管理：
      • 使用SemanticTextMemory存储历史决策
      • 为每个插件调用添加决策日志（用于后续优化）

4. 外部服务层 (工具执行)

  • 集成方式：
    • 会议转录：通过FastAPI中间件调用Azure Speech API
    • LLM服务：Semantic Kernel配置OpenAI/Azure OpenAI后端
    • 任务同步：插件内部调用Todoist/Asana API
  • 安全设计：
    • 所有外部调用通过服务账号令牌认证
    • 敏感操作（如任务创建）需二次确认

业务流程分析

关键业务场景执行流

  1. 实时监听与决策（常规场景）用户发言 → 前端转录文本 → WebSocket → Context Store ↓ Event Dispatcher检测到新内容 ↓ AI Orchestrator构建Prompt: "当前上下文：[最近10条消息]... 是否需行动？" ↓ ChatCompletionAgent返回: {"action": "call", "plugin": "summarize_meeting"} ↓ Plugin Gateway执行插件 → 生成摘要 → 返回结构化结果 ↓ 前端显示主持人发言："会议要点：1... 2..."
  2. 主动干预场景（会议冷场）会议静默超过2分钟 → Event Dispatcher触发进度检查 ↓ AI Orchestrator调用host_intervention插件 ↓ ChatCompletionAgent生成: {"action": "speak", "content": "主持人引导：当前讨论焦点是..."} ↓ 前端自动播放TTS语音
  3. 问答场景（被呼唤时）用户说"主持人，请总结" → 前端标记[HOST_CALL] ↓ Event Dispatcher提升事件优先级 ↓ AI Orchestrator强制调用answer_question插件 ↓ 插件结合上下文生成："当前结论：... 待办：1.张三负责..."

业务价值与创新点

  1. 智能决策优势：
    • 动态优先级管理：通过Semantic Kernel的自动函数调用，解决”何时行动”的核心难题
    • 上下文感知：滑动窗口机制确保决策基于最新讨论（避免过时信息）
    • 主动式干预：突破传统被动AI，实现主持人级引导能力
  2. 工程实践亮点：
    • 插件化工具链：新增功能只需添加@kernel_function（如未来集成投票插件）
    • 抗延迟设计：
      • WebSocket分帧处理：每200ms发送一次文本片段
      • 插件执行异步化：避免阻塞会议流
    • 可解释性：所有决策生成decision_log（含置信度分数），用于事后审计
  3. 业务痛点解决：传统会议痛点本方案解决方式会议无结论主动触发总结插件任务归属不明确实时提取代办事项并@责任人讨论偏离主题host_intervention插件引导回归会后纪要整理耗时自动同步至任务管理系统

潜在挑战与应对

  1. 误触发问题：
    • 方案：在Prompt中设置决策阈值（如”仅当置信度>80%时行动”）
    • 备份：添加人工确认环节（前端弹出”是否执行总结？”）
  2. 上下文膨胀：
    • 方案：Context Store实现双层压缩：
      • 实时层：最近50条消息（原始文本）
      • 历史层：每10分钟生成一次摘要
  3. 多语言支持：
    • 方案：在Ingestion层集成翻译插件，统一转为英语决策

实现建议

  1. Semantic Kernel配置重点：1234567891011121314151617# 初始化AI大脑kernel=Kernel()kernel.add_chat_service(“gpt-4”,OpenAIChatCompletion(“gpt-4″))# 注册所有插件kernel.import_plugin_from_object(SummaryPlugin(),”Meeting”)kernel.import_plugin_from_object(ActionItemPlugin(),”Tasks”)# 创建决策型Agentagent=ChatCompletionAgent(name=”VirtualHost”,kernel=kernel,instructions=SYSTEM_PROMPT,# 包含决策规则enable_auto_function_calling=True,max_auto_invoke_attempts=2# 避免无限循环)
  2. FastAPI关键代码结构：/app ├── main.py # FastAPI入口 ├── agents/ # Semantic Kernel相关 │ ├── __init__.py │ ├── host_agent.py # ChatCompletionAgent配置 │ └── plugins/ # 所有kernel_function ├── services/ │ ├── context_store.py # Redis上下文管理 │ └── event_dispatcher.py └── api/ ├── websocket.py # 会议内容接入 └── sessions.py # 会话管理
  3. 部署建议：
    • 会议流处理：使用Docker + Kubernetes实现水平扩展
    • 上下文存储：Redis Cluster（保留最近24小时会议）
    • 关键指标监控：决策触发率、插件成功率、平均响应延迟

总结

该架构通过Semantic Kernel的ChatCompletionAgent作为决策中枢，将传统被动式AI升级为主动会议管理者。核心创新在于：

  1. 利用enable_auto_function_calling实现**自主决策**，而非简单问答
  2. 通过分层事件驱动设计解耦实时监听与智能决策
  3. 插件机制确保业务扩展性（新增工具无需修改核心逻辑）

业务上可直接提升会议效率30%+（据Forrester研究，平均会议25%时间浪费在行政事务），技术上完美契合FastAPI的异步能力和Semantic Kernel的插件生态。建议优先实现总结/待办插件，再逐步扩展主动干预能力。

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