ADK 中的双向流式处理（实时）¶
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这是一个实验性功能。目前仅在 Python 中可用。
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这与服务端流式处理或令牌级流式处理不同。本节内容是关于双向流式处理（实时）的。
ADK 中的双向流式处理（实时）为 AI 智能体添加了 Gemini Live API 的低延迟双向语音和视频交互能力。
通过双向流式处理（实时）模式，你可以为终端用户提供自然的、类似人类的语音对话体验，包括用户能够通过语音命令中断智能体响应的能力。具有流式处理的智能体可以处理文本、音频和视频输入，并且可以提供文本和音频输出。
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快速入门（流式处理）
在此快速入门中，你将构建一个简单的智能体，并使用 ADK 中的流式处理来实现低延迟和双向语音与视频通信。
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自定义音频流式处理应用示例
本文概述了使用 ADK 流式处理和 FastAPI 构建的自定义异步 Web 应用的服务器和客户端代码，实现了使用服务器发送事件（SSE）和 WebSocket 的实时双向音频和文本通信。
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双向流式处理开发指南系列
一系列文章帮助你深入了解使用 ADK 进行双向流式处理开发。你可以学习基本概念和用例、核心 API 以及端到端应用程序设计。
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流式处理工具
流式处理工具允许工具（函数）将中间结果流式传输回智能体，智能体可以对这些中间结果做出响应。例如，我们可以使用流式处理工具来监控股票价格的变化，并让智能体对此做出反应。另一个例子是，我们可以让智能体监控视频流，当视频流中有变化时，智能体可以报告这些变化。
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自定义音频流式处理应用示例
本文概述了使用 ADK 流式处理和 FastAPI 构建的自定义异步 Web 应用的服务器和客户端代码，实现了使用服务器发送事件（SSE）和 WebSocket 的实时双向音频和文本通信。
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博客文章：Google ADK + Vertex AI Live API
本文展示了如何在 ADK 中使用双向流（实时）进行实时音视频流传输。它提供了一个使用 LiveRequestQueue 构建自定义交互式 AI 智能体的 Python 服务器示例。