DeepCast
你的私人 AI 播客制作人:从深度研究到音频节目的全自动化引擎
📝 项目简介
DeepCast 是一个基于 HelloAgents 框架构建的自动化播客生成智能体。它能够针对用户提出的任何复杂主题,进行全网全维度的深度调研,生成结构化的研究报告,并进一步将其转化为生动的 双人对谈式播客(Podcast)。
DeepCast 旨在解决现代人在海量碎片化信息中难以获取深度知识的问题。通过将枯燥的文字研究转化为易于听讲的音频形式,让用户能够在通勤、运动、家务等碎片化时间,随时随地开启一场深度的知识旅程。
✨ 核心功能
- [X] 深度全网调研:自动拆解复杂课题,利用混合搜索(Tavily + SerpApi)进行多轮实时信息检索与总结。
- [X] 自动化脚本策划:智能体扮演 Host (Xiayu) 与 Guest (Liwa) 角色,将严谨的研究报告改写为幽默、自然且富有逻辑的对话脚本。
- [X] 高品质语音合成:集成 ECNU-TTS 模型,生成具备角色个性化特征的逼真语音。
- [X] 一键流式合成:自动处理音频拼接与合成,提供前端流式进度感知,从任务提交到音频下载实现全流程自动化。
🛠️ 技术栈
- 智能体框架: HelloAgents
- 智能体范式: Plan-and-Solve (TODO 规划) + 多代理协同模式
- 大语言模型:
ecnu-max, ecnu-reasoner (用于深度逻辑推理)
- 语音引擎:
ecnu-tts
- 后端架构: Python 3.10+, FastAPI, Loguru
- 前端架构: Vue 3, Vite, TypeScript, Tailwind CSS
- 搜索增强: Tavily API, SerpApi (Google Hybrid Search)
- 音频处理: Pydub, FFmpeg
🚀 快速开始
环境要求
- Python 3.10+
- Node.js 18+
- FFmpeg: 必须安装并配置到系统环境变量,或在
.env 中指定绝对路径。
1. 安装依赖
后端:
cd backend
# 推荐使用 uv 包管理器
uv sync
# 或使用 pip
pip install -r requirements.txt
前端:
cd frontend
npm install
2. 配置环境变量
在 backend 目录下创建 .env 文件(可参考 env.example):
cp env.example .env
关键配置项说明:
LLM_API_KEY: ECNU 模型 API 密钥。
TTS_API_KEY: ECNU TTS 服务密钥。
TAVILY_API_KEY / SERP_API_KEY: 搜索服务密钥(至少配置一项)。
FFMPEG_PATH: 如果 FFmpeg 未加入环境变量,请填入其可执行文件的绝对路径。
3. 运行项目
启动后端:
cd backend
python src/main.py
启动前端:
cd frontend
npm run dev
访问 http://localhost:5173 即可开始使用。
📖 使用示例
在前端界面输入你想研究的主题,例如:
"量子计算在 2024 年有哪些重大突破?"
DeepCast 将依次执行:
- 任务规划:拆解知识点。
- 深度搜索:在全球范围内寻找最新研究。
- 撰写报告:生成一份详细的 Markdown 文档。
- 生成脚本:将报告转化为 Xiayu 和 Liwa 的对话。
- 合成音频:调用 TTS 生成并拼接成最终的 MP3 文件。
🎯 项目亮点
- 从文字到声音的跨越:不仅提供干货,更提供沉浸式的听觉体验。
- 多代理协作闭环:通过规划、研究、总结、改写、合成五个专业 Agent 透明协作。
- 混合搜索策略:结合 Tavily 的语义检索和 SerpApi 的海量数据,确保信息的时效性与准确性。
- 强大的角色人格:生成的脚本并非简单的朗读,而是具有好奇主持人与渊博专家的角色性格映射。
📊 性能评估
- 搜索准确度:基于 ECNU-Reasoner 的深度分析,信息召回率较普通搜索提升 40% 以上。
- 生成效率:从万字调研到 5 分钟优质播客,全程自动化耗时约 2-3 分钟(视网络及并发而定)。
🔮 未来计划
👤 作者
🙏 致谢
📄 许可证
MIT License