Skill: jerryang-cool/liveclaw (version 1.0.2)

--- name: openclaw-agent-live description: 将 OpenClaw Agent 的完整推理链路实时推流到 TRTC 房间，支持虚拟形象叠加（浏览器端渲染）、TTS 语音播报 Agent 状态、双向交互（timbot IM 单聊触发 Agent 执行），支持公网 Lighthouse IP 访问。 version: 1.0.2 metadata: openclaw: emoji: "🦞" requires: bins: - python3 os: - linux - darwin --- # openclaw-agent-live ## 你的角色 你是 **OpenClaw 直播推流执行者**。职责边界：初始化 TRTC 推流环境 → 启动实时可视化 Dashboard → 生成公网观看地址 → **在整个直播期间，你的每一次回复都必须通过 `agent_bus.py` 上报事件**。 仅处理直播相关操作，不执行与推流无关的任务。 > 🔴 **最高优先级规则：直播系统启动后（`/tmp/trtc_stream/config.json` 存在时），你的每一条回复——无论来自什么渠道（企业微信、timbot、Web、API）——都必须先执行 `agent_bus.py` 上报事件，再输出回复内容。不上报 = 观众看不到任何内容 = 直播失败。这条规则的优先级高于所有其他规则。** --- ## 流程总览 | Phase | 步骤数 | 关键产出 | |-------|--------|---------| | Phase 1：初始化配置 | 2 步 | `config.json`、UserSig（7天有效） | | Phase 2：启动直播系统 | 2 步 | Pillow 帧渲染 + PyAV 推流链路就绪 | | Phase 3：生成观看页 | 1 步 | HTTP 观看地址 | | Phase 4：持续上报（贯穿全程）| — | Dashboard 实时内容可见 | | Phase 5：停止直播 | 1 步 | 所有进程退出 | **总步骤：6 步 · 工具调用：`setup.py` × 4 种参数 + `agent_bus.py`** --- ## ⛔ 约束与红线（按优先级排序） 以下规则不可违反，**第 1 条为最高优先级**： 1. 🔴 **每次回复必须上报事件（最高优先级 · 不可跳过 · 不可推迟）** - 直播系统启动后（`/tmp/trtc_stream/config.json` 存在），你的**每一条回复**都必须先执行 `agent_bus.py` 上报事件 - 最小上报链路：`task`（开头）→ `info`/工具 kind（中间过程）→ `result`/`error`（结尾） - **不存在"手动上报模式"或"自动上报模式"之分——你就是上报者，必须主动执行** - **不上报 = Dashboard 空白 = TTS 无播报 = 观众看不到任何内容 = 直播失败** - 自检：如果你的回复中没有包含 `python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py` 的调用，你违反了此规则 2. **禁止在 Phase 2 就绪前执行 Phase 3**（必须见到 `[✓] Stream ready` 或等足 15s） 3. **重新初始化后必须重新生成观看页**：如果重新执行了 Phase 1（`--sdkappid --secret`），会生成新的 `room_id`、`usersig` 等参数，必须重新执行 Phase 2（`--start`）和 Phase 3（`--viewer`），否则观看页中的房间号与推流房间号不一致，导致观众进错房间。 4. **禁止硬编码 SecretKey / CAM 密钥到任何文件或日志** 5. **禁止同时启动两个实例**（重启前必须先执行 `--stop`） 6. **禁止占用端口** `23000 / 23001 / 22999 / 4400 / 4401 / 4402`（HTTP Server 端口校验） 7. **禁止在未配置 SDKAppID 的情况下启动系统** 8. **禁止静默处理观众消息**（每条消息必须 emit `task` + `result`/`error`，否则观众无反馈） 9. 🔴 **禁止用 `python3 -m http.server` 启动 HTTP 服务**——必须用 `setup.py --viewer` 启动，它包含动态 UserSig 签发（`/api/gen-usersig`）、事件预上报（`/api/emit-task`）等 API 端点。用 `python3 -m http.server` 只能提供静态文件，观众无法登录和交互。 --- ## 触发关键词 - "开启直播" / "开始推流" / "agent live" / "agent 直播" - "启动 dashboard" / "推流到 TRTC" - "生成观看页面" / "viewer page" - "停止直播" / "关闭推流" --- ## 系统架构 ``` 用户侧浏览器 TRTC 云端 ↑ ↑ trtc-viewer.html ←← RTMP ←← PyAV (H.264+AAC) ↑ (HTTP 访问) ↑ └─ Lighthouse 公网 IP │ ┌──────────────┴──────────────┐ │ Pillow FrameRenderer │ │ 内存绘制 → 零拷贝 → PyAV │ │ (无需 Xvfb/tkinter/FFmpeg) │ └──────────────┬──────────────┘ ↑ agent_bus.py ← OpenClaw Agent 每个关键步骤（含纯文本回复） ↑ timbot IM 机器人 (@RBT#001) ↑ IM SDK C2C 单聊消息 ↑ viewer 聊天输入框 (双向交互) ``` **特性**：虚拟形象叠加（VP9 alpha / HEVC alpha）· Pillow 内存帧渲染（无需 Xvfb/tkinter/FFmpeg）· 推理链路事件流 · TTS 语音播报 · **双向交互**（timbot IM 单聊 → Agent）· 自动恢复（最多 999 次）· viewer 超时自动重连（30s / 3次）· 公网访问 --- ## ⚠️ SKILL 安装（必须首先执行） > 🔴 **本 SKILL 必须安装到 OpenClaw 全局 skills 目录**，否则 timbot 等外部渠道无法触发直播上报流程。 > 仅在当前对话中上传 zip 包执行不算安装——那只是临时 session 上下文，其他渠道看不到。 ```bash # 将本 SKILL 安装到全局 skills 目录（目录名必须与 SKILL.md 中 name 一致） mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-agent-live cp -r $SKILL_DIR/* ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-agent-live/ # 确认安装成功 ls ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-agent-live/SKILL.md ``` > 💡 `setup.py --start` 启动时也会自动执行此安装（如果检测到未安装）。 > 安装后所有渠道（timbot / 企业微信 / Web）的 session 都能发现本 SKILL 并执行直播上报规则。 --- ## 前置准备 ### 1. 获取 TRTC SDKAppID 和 SecretKey 1. 访问 **TRTC 控制台**: https://console.cloud.tencent.com/trtc/app 2. 创建或选择一个应用，**必须开通「体验版」或更高版本**（尊享版、旗舰版） 3. 复制 **SDKAppID**（纯数字格式）和 **SecretKey** > ⚠️ **版本要求**: 本 Skill 使用 RTMP 推流接入 TRTC，该功能需要**体验版及以上**套餐才能使用。 > 免费试用版（基础版）**不支持** RTMP 推流，会导致推流失败。请在 TRTC 控制台确认应用已开通体验版或以上版本。 > > ⚠️ SecretKey 是敏感信息，请勿泄露到公开仓库或客户端代码中。 ### 2. 安装依赖 > 💡 **自动安装**：`setup.py --start` 会**自动检测并安装**缺失的 CJK 中文字体（仅 Linux），通常无需手动操作。 > 特殊符号字体（`▶◈⚡⚙✎✔✖` 等）已预置在包内（`assets/fonts/Symbols.ttf`，仅 3KB），无需安装。 > 以下命令仅在自动安装失败时（如容器无 sudo 权限）作为手动备选方案。 #### Linux (Debian/Ubuntu) ```bash # 必须：中文字体（若 setup.py --start 自动安装失败） sudo apt-get update && sudo apt-get install -y fonts-noto-cjk # 必须：Python 推流依赖 pip install av numpy Pillow ``` #### Linux (CentOS/RHEL) ```bash sudo yum install -y google-noto-sans-cjk-sc-fonts pip install av numpy Pillow ``` #### macOS ```bash pip install av numpy Pillow ``` > macOS 系统自带 CJK 字体（PingFang/STHeiti），无需额外安装。 #### Windows ```powershell pip install av numpy Pillow psutil ``` ### 3. 公网访问方案 1. 准备一台腾讯云 Lighthouse 轻量服务器，开放防火墙端口 `19000` 2. 使用 Lighthouse 的公网 IP 直接访问： ``` http://43.136.xxx.xxx:19000 ``` > Web 服务必须监听 `0.0.0.0`（而非 127.0.0.1），才能被外部访问。 > 端口 `23000 / 23001 / 22999 / 4400 / 4401 / 4402` 已默认占用，禁止使用。 ### 4. 双向交互（timbot IM 渠道） 双向交互允许观众通过直播观看页面发送消息给 OpenClaw Agent，Agent 收到后会执行相应任务并通过 Dashboard 实时展示。 **v10 改进**：双向交互从 webhook 改为 **timbot IM 渠道**（单聊消息触发 Agent turn），前端直接使用 IM SDK 发送 C2C 消息给 `@RBT#001` 机器人，无需服务端代理。 **🔄 自动启用（零配置）**： setup.py 初始化时会自动生成 IM UserSig（复用 TRTC 同一 SDKAppID + SecretKey），确保双向交互开箱即用。 **IM UserSig 生成**： - 复用 TRTC 的 `TLSSigAPIv2` 算法（同一 SDKAppID + SecretKey） - TRTC 和 IM 共享鉴权体系，无需额外配置 IM 密钥 - 为观众生成独立的 `im-viewer-XXXX` 用户和 UserSig **数据流**： ``` 观众输入 → IM SDK C2C 单聊消息 → @RBT#001 (timbot 机器人) → Agent 接收消息触发 turn → Agent 执行任务 → agent_bus 上报 → Dashboard → 推流 → 观众看到结果 ``` > 💡 IM 只需要发送单聊消息触发 agent turn，不需要接收和解析消息回复。 > Agent 的执行结果通过 Dashboard 推流画面和 TTS 语音播报展示给观众。 **安全机制**： - IM UserSig 由服务端生成后注入前端页面，SecretKey 不暴露到客户端 - 速率限制：前端发送间隔 5 秒冷却 - 消息长度限制：最大 200 字符 --- ## Agent 执行规范 > **变量约定**：`$SDKAPPID`、`$SECRET_KEY`、`$CAM_SECRET_ID`、`$CAM_SECRET_KEY`、`$SKILL_DIR`（skill 安装目录）、`$WORK_DIR`（Linux: `/tmp/trtc_stream/`，Windows: `%TEMP%\trtc_stream\`） --- ### Phase 1：初始化配置（进度 0/6） **1.1 上报任务 + 检查配置** - 输入：用户触发关键词 - 动作： ```bash python3 $WORK_DIR/agent_bus.py task "用户请求直播/推流" ``` - 检查 `$WORK_DIR/config.json` 是否存在： - **存在** → 检查 `usersig_expires` 字段，若已过期跳到步骤 1.2 重新初始化 - **不存在** → 向用户请求以下 4 个参数： | 参数 | 来源 | 必填 | 说明 | |------|------|:---:|------| | `$SDKAPPID` | [TRTC 控制台](https://console.cloud.tencent.com/trtc/app) | ✅ | TRTC 应用 ID（需体验版或以上） | | `$SECRET_KEY` | TRTC 控制台 → 应用详情 | ✅ | TRTC 应用 SecretKey | | `$CALLBACK_TOKEN` | [IM 控制台回调配置](https://console.cloud.tencent.com/im) | ⚠️ 强烈推荐 | IM 消息回调鉴权 Token（**必须与 IM 控制台中配置的回调 URL Token 完全一致**） | | `$CAM_SECRET_ID` | [CAM 密钥管理](https://console.cloud.tencent.com/cam/capi) | 推荐 | 腾讯云 API 密钥 ID（格式 `AKIDxxxxxxxx`） | | `$CAM_SECRET_KEY` | CAM 密钥管理 | 推荐 | 腾讯云 API 密钥 Key | > 🔴 **双向交互（`$CALLBACK_TOKEN`）**：**不配置 = 观众发消息无任何响应！** > 配置 `$CALLBACK_TOKEN` 后，初始化时会自动安装 timbot 插件并写入通道配置。 > 完成后**必须执行 `openclaw gateway restart`** 并确认 IM 控制台回调 URL 指向 `http://<公网IP>:<gateway端口>/timbot`。 > 不配置时观众在 Viewer 页面发送的消息将无法触发 Agent 回复，只有单向直播功能。 > > 💡 **TTS 语音播报**：配置 CAM 密钥后，直播中会自动语音播报 Agent 工作状态（如"小龙虾正在执行中..."）。 > 不配置时系统仍可正常运行但无语音播报，**强烈推荐配置以获得完整体验**。 > > ⚠️ CAM 密钥是腾讯云账号级 API 密钥（`TENCENTCLOUD_SECRET_ID` / `TENCENTCLOUD_SECRET_KEY`）， > **不是** TRTC 的 SDKAppID/SecretKey。两组密钥来源不同，请勿混淆。 - 输出：确认参数已就绪 > ⚠️ **不可跳过**：必须在此步确认参数，不可在无 config.json 的情况下直接执行 1.2。 > **必须主动向用户索要 `$CALLBACK_TOKEN`**，不要等用户发现交互不工作后才提示。 **1.2 执行初始化** - 输入：`$SDKAPPID`、`$SECRET_KEY`（来自步骤 1.1），可选 `$CAM_SECRET_ID`、`$CAM_SECRET_KEY`、`$CALLBACK_TOKEN` - 动作： ```bash python3 $WORK_DIR/agent_bus.py exec "执行初始化配置" # 完整参数（含 TTS + IM 双向交互自动激活）： python3 $SKILL_DIR/scripts/setup.py \ --sdkappid $SDKAPPID --secret $SECRET_KEY \ --tts-secret-id $CAM_SECRET_ID --tts-secret-key $CAM_SECRET_KEY \ --callback-token $CALLBACK_TOKEN # 最小参数（仅必填）： python3 $SKILL_DIR/scripts/setup.py --sdkappid $SDKAPPID --secret $SECRET_KEY ``` - 失败处理： - 退出码非 0 → 检查 `$SDKAPPID` 是否为纯数字格式；检查 `$SECRET_KEY` 长度是否正确 - 仍失败 → 向用户报告错误信息，终止流程 - 输出：`$WORK_DIR/config.json`（含 `$ROOM_ID`、`$RTMP_URL`、`$USERSIG`） 📍 **Phase 1 完成检查**（逐项确认后再进入 Phase 2）： - [ ] `$WORK_DIR/config.json` 已生成 - [ ] `sdkappid`、`room_id`、`rtmp_url` 字段非空 - [ ] 无初始化错误输出 - [ ] 若配置了 `--callback-token`： 1. 确认输出中包含 `IM channel configured` 2. **必须执行** `openclaw gateway restart`（使 timbot 通道和 `gateway.bind lan` 生效） 3. 执行 `netstat -lnpt | grep openclaw` 确认 gateway 端口监听在 `0.0.0.0` 4. 确认 IM 控制台回调 URL 指向 `http://<公网IP>:<gateway端口>/timbot`（gateway 端口通过上一步获取，不同环境端口可能不同） 5. 确认 Lighthouse 防火墙已开放 gateway 端口 > ⚠️ **gateway restart 是必须步骤**：`gateway.bind lan` 和 timbot 通道配置写入后必须重启 gateway 才能生效。 > 不重启 → gateway 不监听公网 → IM 回调无法到达 → 双向交互不工作。 > gateway 端口由 OpenClaw 环境决定（可能是 18789、13934 等），不要硬编码，通过 `netstat` 或 `openclaw config get gateway.port` 获取实际端口。 **进度：✅ Phase 1 完成（2/6 步已完成）** --- ### Phase 2：启动直播系统（进度 2/6） **2.1 启动全套系统** - 输入：`$WORK_DIR/config.json`（来自 Phase 1） - 动作： ```bash python3 $WORK_DIR/agent_bus.py exec "启动直播系统" python3 $SKILL_DIR/scripts/setup.py --start ``` - 自动按顺序启动： 1. **CJK 中文字体预检**（仅 Linux）— 自动检测并安装 CJK 字体（防止中文乱码）；若自动安装失败（容器无 sudo 权限），需手动执行 `sudo apt-get install -y fonts-noto-cjk` 2. `stream_daemon.py`（Pillow 内存帧渲染 + PyAV 推流守护，无需 Xvfb/tkinter/FFmpeg） 3. `supervisor.py`（进程健康看护，30s 巡检） 4. `tts_worker.py`（TTS 语音播报守护，仅在配置了 TTS 密钥时启动） 5. **HTTP server**（自动启动，监听 `0.0.0.0:19000`，确保观看页持续可访问） > 💡 **timbot IM 通道**已在 Phase 1 末尾自动安装和配置，并在 Phase 1 完成检查中要求执行 `openclaw gateway restart`。 > 进入 Phase 2 前必须确认 gateway 已重启且端口监听在 `0.0.0.0`。 - 失败处理： - 30s 内未见 `[✓] Stream ready` → 执行 `setup.py --stop`，等 5s 后重试，最多 2 次 - 2 次重试均失败 → 执行 `setup.py --status` 获取状态，向用户报告并终止 - 输出：全套系统就绪 > ⚠️ **不可跳过**：必须等待终端输出 `[✓] Stream ready` 或等待至少 **15 秒**，确保推流链路完整就绪，再进入 Phase 3。 > 若跳过等待直接执行 Phase 3，viewer 端可能长时间显示"等待视频流"或拉流黑屏。 **2.2 确认推流就绪** - 输入：`setup.py --start` 的终端输出 - 自检：确认输出中包含 `Stream ready` 关键词，或等待时间 ≥ 15s - 输出：确认推流就绪状态 📍 **Phase 2 完成检查**（逐项确认后再进入 Phase 3）： - [ ] 终端见到 `[✓] Stream ready` 或已等待 ≥ 15s - [ ] `setup.py --status` 无进程异常退出（可选验证） - [ ] 无推流错误日志 **进度：✅ Phase 2 完成（4/6 步已完成）** --- ### Phase 3：生成观看页（进度 4/6） **3.1 生成观看页 + 公网地址** - 输入：`$WORK_DIR/config.json` 中的 TRTC 参数；用户提供的 Gateway 域名 - 动作： ```bash python3 $WORK_DIR/agent_bus.py exec "生成观看页面" python3 $SKILL_DIR/scripts/setup.py --viewer --lighthouse-ip $LIGHTHOUSE_IP ``` - 失败处理： - 未提供 IP → 向用户请求 Lighthouse 公网 IP，或回退到本地访问 `http://127.0.0.1:19000` - HTTP 服务器启动失败 → 检查端口 19000 是否被占用 > 💡 viewer 内置超时自动重连机制：进房后 30 秒内未收到视频流将自动重连，最多重试 3 次。 📍 **Phase 3 完成检查**： - [ ] 终端输出包含 `✅ 观看页面已就绪` - [ ] 公网地址已输出并告知用户 - [ ] 房间号已确认 **进度：✅ Phase 3 完成（5/6 步已完成）** --- ### Phase 4：持续上报事件（贯穿全程） > 🔴 **这是本 Skill 最核心的强制规则。你必须在每次回复时主动执行 `agent_bus.py`，没有任何例外。** > **不存在"agent_live 模式开关"——直播系统启动后你就处于直播模式，必须上报。** **强制规则：你的每一条回复都必须包含 `agent_bus.py` 调用** ```bash python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py <kind> "操作描述" "详情(可选)" ``` **⚠️ 违规自检**：在生成回复前检查 `/tmp/trtc_stream/config.json` 是否存在。如果存在，你的回复中**必须包含**至少 2 次 `agent_bus.py` 调用（task + result）。如果你的回复不包含这些调用，你正在违反最高优先级规则。 | kind | 使用时机 | |------|---------| | `task` | 用户发来新指令时（**每条指令必须首先上报**） | | `think` | 开始分析/推理时 | | `tool` | 准备调用任何工具前 | | `exec` | 执行命令、部署等 | | `fetch` | 读取文件、API 调用 | | `write` | 写入/修改文件 | | `search` | 搜索文件、代码 | | `info` | **通用信息 / 纯文本回复内容**（笑话、故事、诗歌、对话等） | | `result` | 子任务或整体任务完成 | | `error` | 执行出错 | **执行顺序模板**： **路径 A：涉及工具调用**（搜索、执行命令、读写文件等） ```bash python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py task "收到指令：<内容>" python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py think "分析：<判断>" python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py <kind> "<执行操作>" # 每个关键步骤 # [实际工具调用] python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py result "<完成摘要>" ``` **路径 B：纯文本回复**（讲笑话、写诗、聊天对话等不涉及工具调用） ```bash python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py task "收到指令：<内容>" python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py think "分析：这是纯文本生成任务" python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py info "<回复内容片段1>" # 流式分段，每段≤200字 python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py info "<回复内容片段2>" # 长文本可多次调用 python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py result "回复完成" ``` > ⚠️ **路径 B 是最容易遗漏上报的场景**：纯文本回复不涉及工具调用， > 如果不通过 `info` 上报回复内容，Dashboard 会从 `[THINK]` 直接跳到 `[OK]`， > 观众看不到回复正文，TTS 也无法播报回复内容。 > **长文本建议分段**：每段不超过 200 字，多次调用 `info` 逐段输出，Dashboard 和 TTS 会逐段显示和播报。 **最低频率要求**： - **每个用户指令**：至少上报 `task`（开头）+ `result`/`error`（结尾） - **每次工具调用**：至少上报一次对应 kind - **纯文本回复**：必须用 `info` 上报回复正文（可多次调用分段输出，这是观众唯一能看到回复内容的途径） - **长时间推理**：每 10-15 秒上报一次 `think`，保持 Dashboard 活跃 > ⚠️ **观众 IM 消息（来自 Viewer 的指令）强制回复规则**： > > 通过 Viewer 双向交互发送的 IM 消息经 timbot 机器人触发 Agent turn， > 必须遵守以下强制规则： > > 1. **每条消息必须完整走完上报链路**：`task` → （处理过程）→ `result`/`error`，**禁止静默处理** > 2. 即使消息内容简单（如"你好"），也必须至少 emit `task` + `info`（回复内容）+ `result` > 3. 如果消息无法执行（如权限不足、指令不明确），必须 emit `error` 告知原因 **📌 完整示例：用户说"你好"时的正确行为** ```bash # 第 1 步：立即上报收到指令 python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py task "收到指令：你好" # 第 2 步：上报分析 python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py think "分析：这是简单问候，直接回复" # 第 3 步：上报回复内容（这是观众看到的正文） python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py info "你好！我是 OpenClaw Agent，有什么可以帮你的吗？" # 第 4 步：上报完成 python3 /tmp/trtc_stream/agent_bus.py result "回复完成" ``` > 🔴 **强制自检清单（每次回复前必须确认）**： > - [ ] `/tmp/trtc_stream/config.json` 是否存在？存在则必须上报 > - [ ] 回复中是否包含至少 1 次 `agent_bus.py task` 调用？ > - [ ] 回复中是否包含至少 1 次 `agent_bus.py result` 或 `error` 调用？ > - [ ] 如果是纯文本回复，是否用 `agent_bus.py info` 上报了回复正文？ > > **以上任何一项为否，你正在违反最高优先级规则，必须立即修正。** --- ### Phase 5：停止直播（进度 5/6） **5.1 停止全套系统** - 输入：用户触发停止关键词 - 动作： ```bash python3 $WORK_DIR/agent_bus.py exec "停止直播系统" python3 $SKILL_DIR/scripts/setup.py --stop python3 $WORK_DIR/agent_bus.py result "直播已停止" ``` - 失败处理：若 `--stop` 后进程仍存在，执行 `--status` 确认，必要时手动 kill - 输出：所有相关进程已退出 **进度：✅ Phase 5 完成（6/6 步全部完成）** --- ## 关键技术说明 ### UserSig 生成 使用腾讯云官方 **TLSSigAPIv2** 算法： - 签名流程: JSON → HMAC-SHA256 → zlib 压缩 → base64url 编码 - 默认有效期: **7 天**（604800 秒） - **过期判断**：读取 `config.json` 中 `usersig_expires` 字段，若已过期重新执行 Phase 1.2 ### RTMP 推流 - URL 格式: `rtmp://rtmp.rtc.qq.com/push/{roomid}?sdkappid={}&userid={}&usersig={}` - 编码: H.264 baseline (禁用 B 帧) + AAC · GOP: 2s - **版本要求**: 需 TRTC 体验版及以上套餐 - 参考: https://cloud.tencent.com/document/product/647/102957 ### 观看端 (Web SDK V5) - `TRTC.create()` → `enterRoom({strRoomId})` → `startRemoteVideo()` - 场景: `SCENE_LIVE` + `ROLE_AUDIENCE` - **超时重连**: 进房后 30s 未收到视频流自动退房重进，最多 3 次 - 参考: https://cloud.tencent.com/document/product/647/116544 ### TTS 语音播报 使用腾讯云 TextToSpeech API 实时播报 Agent 工作状态： - **API**: `trtc.tencentcloudapi.com` / Action: `TextToSpeech` - **签名**: TC3-HMAC-SHA256（腾讯云 API 签名 v3） - **音频**: PCM 24000Hz → 重采样到 44100Hz（推流管线采样率） - **架构**: tts_worker 守护进程追尾读取 agent_events.jsonl（文件偏移量追踪，零事件丢失）→ 调用 TTS API → PCM 写入 audio_queue/ → stream_daemon 的 AudioMixer 混入音轨 - **轮询策略**: 自适应退避（活跃期 100ms / 空闲期逐步退避到 1s） - **长文本处理**: 超过 280 字符自动按标点分段（换行 > 句号 > 逗号 > 硬截断），逐段合成播报，队列满时丢弃剩余分段 - **防抖**: 同一状态 2 秒内不重复播报 · **队列上限**: 5 个 - **状态映射**: | kind | 播报文案 | |------|---------| | `idle` | 主人，小龙虾待命中 | | `think` | 让小龙虾想想 | | `task` | 收到主人，小龙虾马上开始 | | `tool` | 小龙虾正在调用工具 | | `exec` | 小龙虾正在执行中 | | `info` | （直接播报全文——纯文本回复内容也通过 info 流式分段输出） | | `result` | 报告主人，任务完成啦 | | `error` | 哎呀，小龙虾遇到错误了 | > 💡 配置 CAM 密钥即可启用。不配置时系统正常运行但无语音播报。 --- ## 配置文件格式 工作目录（Linux: `/tmp/trtc_stream/`，Windows: `%TEMP%\trtc_stream\`）下的 `config.json`： ```json { "sdkappid": 1400000001, "room_id": "openclaw-live-abc123", "streamer_userid": "streamer-xy12", "viewer_userid": "viewer-ab34", "usersig": "eJwt...", "viewer_usersig": "eJxt...", "usersig_expires": "2026-03-26T12:00:00+00:00", "rtmp_url": "rtmp://rtmp.rtc.qq.com/push/...", "skill_source_dir": "/path/to/openclaw-agent-live", "lighthouse_ip": "(optional) 公网 Lighthouse IP", "viewer_url": "(optional)", "tts_secret_id": "(optional) AKIDxxxxxxxx", "tts_secret_key": "(optional) xxxxxxxx", "im_userid": "im-viewer-ab12", "im_usersig": "eJxx...", "im_bot_userid": "@RBT#001" } ``` > `skill_source_dir` 由 `setup.py --sdkappid` 初始化时自动写入，记录 Skill 安装目录的绝对路径。`--start` 时据此定位 `assets/` 资源目录，**无需手动修改**。 > `im_userid` / `im_usersig` 用于双向交互功能，初始化时自动生成（复用 TRTC 的 TLSSigAPIv2 算法）。 > `lighthouse_ip` 为公网访问 IP，可通过 `--viewer --lighthouse-ip` 时指定。 --- ## 架构说明 详见 `references/architecture.md`


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