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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

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:

  1. 任务规划:拆解知识点。
  2. 深度搜索:在全球范围内寻找最新研究。
  3. 撰写报告:生成一份详细的 Markdown 文档。
  4. 生成脚本:将报告转化为 Xiayu 和 Liwa 的对话。
  5. 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

  • 支持更多音色和情感控制插件。
  • 丰富播客背景音乐(BGM)和氛围音效库。
  • 接入多模态能力,支持生成播客视频(播客短视频剪辑)。
  • 支持用户上传个人私有知识库进行定制化研究。

👤 作者

🙏 致谢

  • 感谢 Datawhale 社区提供的学习资源与技术支持。
  • 感谢 ECNU (华东师范大学) 提供的强大模型与语音服务。
  • 感谢 Hello-Agents 框架提供的灵活性。

📄 许可证

MIT License