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Guía de Despliegue del Cliente Conversacional en el Borde reSpeaker XVF3800 + Agora ten-framework

Objetivo: Hacer que el ESP32S3 funcione junto con reSpeaker XVF3800 y construir un enlace de voz bidireccional estable y de baja latencia mediante Agora RTC. Código fuente: https://github.com/Seeed-Projects/seeed-respeaker-agora-tenframework Seeed-Projects: https://github.com/Seeed-Projects/seeed-respeaker-agora-tenframework

Introducción​

En este tutorial, te guiaremos para usar Seeed XIAO ESP32-S3 con reSpeaker XVF3800 para la captura y reproducción de audio, y usar Agora RTC para completar la conexión de audio en tiempo real entre el dispositivo y el backend. El backend se ejecuta como un AI Agent. El proyecto proporciona un método de configuración estandarizado (.env / property.json), admite despliegue con un clic mediante Docker, autenticación dinámica de tokens y proveedores enchufables (ASR/LLM/TTS se pueden reemplazar según sea necesario). Completa automáticamente el ciclo completo de ASR → LLM → TTS, y transmite el habla sintetizada de vuelta al dispositivo para su reproducción, ofreciendo una experiencia conversacional de baja latencia de “di una vez, recibe una respuesta”.

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Elige tu Backend​

Esta guía proporciona dos opciones de backend. Elige la que se adapte a tu escenario:

OpciónIdeal paraServidor necesarioEnlace
Agora Conversational AI Agent v2 (Cloud, direct)Puesta en marcha más rápida / infraestructura mínimaNo👉 Ir a la versión Agent v2
TEN Framework (Self-hosted, pluggable ASR/LLM/TTS)Pipeline personalizado / cambio de proveedor / funciones avanzadasSí (Docker)Estás aquí ✅

Tabla de Contenidos​

  1. Agora Assistant – Guía de Inicio Rápido
  2. Arquitectura del Sistema
  3. Requisitos Previos
  4. Actualización de Firmware
  5. Despliegue en el Servidor
  6. Despliegue en el lado ESP32
  7. Validación y Pruebas
  8. FAQ
  9. Referencias

Agora Assistant – Quick Start Guide​

Descripción General de la Arquitectura​

  1. Detección de Palabra de Activación (Wake Word) – Escucha continuamente una frase de activación predefinida.
  2. Speech-to-Text (STT) – Convierte el habla del usuario en texto usando un motor de reconocimiento de voz.
  3. LLM con RAG – Recupera contexto relevante de una base de datos vectorial y usa un LLM para generar una respuesta inteligente.
  4. Text-to-Speech (TTS) – Convierte la respuesta generada en voz natural.

Estructura Principal de Directorios​

ai_agents/
├── esp32-client/   # XIAO ESP32-S3 edge side: capture/play audio + Agora connection + conversation interaction
├── server/         # Server side: AI Agent orchestration / LLM / ASR / TTS, etc. (works with edge side)
├── agents/         # TEN Agent examples and extensions
├── playground/     # Web frontend UI
├── .env.example    # Environment variable template
├── docker-compose.yml  # Docker compose file
└── Dockerfile      # Docker image build file

Arquitectura del Sistema​

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                           System Architecture                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│  ┌─────────────────┐                    ┌─────────────────────────┐ │
│  │  ESP32-S3 Device │                    │      AI Agent Server    │ │
│  │  (Edge Side)     │                    │        (Backend)        │ │
│  ├─────────────────┤                    ├─────────────────────────┤ │
│  │ • Microphone In  │ ──── Agora RTC ──→ │ • ASR Speech Recognition│ │
│  │ • Wi-Fi          │   Real-time audio  │ • LLM Large Language    │ │
│  │ • Speaker Out    │ ←── Agora RTC ──── │ • TTS Speech Synthesis  │ │
│  └─────────────────┘                    └─────────────────────────┘ │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Workflow:
1. ESP32-S3 connects to the network and joins an Agora channel
2. The edge side captures microphone audio and publishes it to Agora
3. The server receives audio and runs the ASR → LLM → TTS pipeline
4. The backend sends response audio back; the device plays it, enabling real-time voice conversation

Requisitos Previos​

Requisitos de Hardware​

HardwareNotas
Seeed Studio XIAO ESP32-S3Placa controladora principal
ReSpeaker XVF3800Placa de expansión de audio (matriz de micrófonos + interfaz de altavoz)
AltavozAl menos un altavoz para reproducir las respuestas de la IA
Cable de datos USB-CPara grabar el firmware y alimentar el dispositivo

ReSpeaker XVF3800

Cuentas y Claves API​

Antes del despliegue, necesitas registrarte y obtener claves API para los siguientes servicios:

🔹 Agora – Obligatorio​

  1. Visita https://console.agora.io/
  2. Regístrate para obtener una cuenta gratuita
  3. Crea un nuevo proyecto
  4. Copia el App ID y el App Certificate

🔹 Deepgram (ASR) – Obligatorio​

  1. Visita https://console.deepgram.com/
  2. Regístrate para obtener una cuenta gratuita (hay cuota gratuita disponible)
  3. Ve a la página de API Keys
  4. Crea una nueva API key

🔹 OpenAI (LLM) – Obligatorio​

  1. Visita https://platform.openai.com/
  2. Regístrate y añade un método de pago
  3. Ve a la página de API Keys
  4. Crea una nueva secret key

🔹 Cartesia (TTS) – Predeterminado​

  1. Visita https://cartesia.ai/sonic
  2. Regístrate para obtener una cuenta gratuita (hay cuota gratuita disponible)
  3. Ve a API Key → New API Key
  4. Copia la API key

🔹 FlowSpeech (TTS) – Opcional​

Si necesitas control consciente del contexto, de las emociones y de las pausas, puedes cambiar la extensión TTS predeterminada al servicio de texto a voz con IA:

  1. Regístrate en FlowSpeech
  2. Ve a Settings → API Keys
  3. Crea y copia la API Key
  4. Configura la extensión siguiendo “Opcional: Cambiar a FlowSpeech TTS” más abajo

Requisitos de Software​

SoftwareVersiónPropósito
Docker DesktopÚltimaDespliegue del servidor en contenedores
GitÚltimaClonar el repositorio
ESP-IDFv5.2.3Framework de desarrollo para ESP32
ESP-ADFv2.7Framework de desarrollo de audio para ESP32

Actualización de Firmware​

Para lograr la mejor experiencia de reproducción, recomendamos actualizar el firmware XMOS a la versión más reciente.

Descargar Firmware​

Puedes descargar el firmware desde aquí.

Pasos de Actualización​

En tu ordenador, conecta ReSpeaker XMOS XVF3800 with XIAO ESP32S3 y ejecuta la herramienta de actualización de firmware, luego selecciona el firmware.

Para una guía detallada, consulta esta página。

Importante

La actualización de firmware es un paso obligatorio y se recomienda encarecidamente para obtener la mejor experiencia de audio y estabilidad.

Despliegue en el Servidor​

Despliegue en Windows (Recomendado)​

Paso A: Instalar y Configurar Docker Desktop (solo la primera vez)​

  1. Descargar e instalar Docker Desktop

    Visita https://www.docker.com/products/docker-desktop/ para descargar e instalar.

  2. Opciones de instalación

    • Marca Use WSL 2 instead of Hyper-V (si está disponible)

  3. Verificar la instalación

    • Abre Docker Desktop después de la instalación
    • Espera hasta que el icono de la bandeja muestre Docker is running

  4. (Recomendado) Habilitar la Integración con WSL

    • Docker Desktop → Settings → Resources → WSL Integration
    • Habilita tu distribución WSL de uso habitual (por ejemplo, Ubuntu)

Paso B: Clonar el repositorio y configurar las variables de entorno​

  1. Abrir PowerShell o Windows Terminal

  2. Clonar el repositorio

    git clone https://github.com/Seeed-Projects/seeed-respeaker-agora-tenframework.git
    cd esp32-client-agora/ai_agents

  3. Copiar la plantilla de entorno

    PowerShell:

    Copy-Item .env.example .env

    CMD:

    copy .env.example .env

  4. Editar el archivo .env y rellenar tus claves API

    Abre .env con Notepad o VS Code y actualiza los campos clave:

    # ==============================
    # Agora RTC (Required)
    # ==============================
    AGORA_APP_ID=your_agora_app_id
    AGORA_APP_CERTIFICATE=your_agora_app_certificate

    # ==============================
    # Deepgram ASR (Required)
    # ==============================
    DEEPGRAM_API_KEY=your_deepgram_api_key

    # ==============================
    # OpenAI LLM (Required)
    # ==============================
    OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
    OPENAI_MODEL=gpt-4o
    OPENAI_PROXY_URL=  # Optional: set if you need a proxy

    # ==============================
    # Cartesia TTS (Required)
    # ==============================
    Cartesia_TTS_KEY=your_cartesia_api_key

    # Optional: FlowSpeech TTS
    FLOWSPEECH_API_KEY=your_flowspeech_api_key

    # ==============================
    # Server config (usually no changes needed)
    # ==============================
    LOG_PATH=/tmp/ten_agent
    LOG_STDOUT=true
    GRAPH_DESIGNER_SERVER_PORT=49483
    SERVER_PORT=8080
    WORKERS_MAX=100

Opcional: Cambiar a FlowSpeech TTS​

La extensión FlowSpeech genera audio PCM de 24 kHz, mono y 16 bits, y se puede conectar directamente al nodo tts de este ejemplo. Abre agents/examples/voice-assistant/tenapp/property.json y reemplaza el nodo llamado tts por:

{
  "type": "extension",
  "name": "tts",
  "addon": "flowspeech_tts_python",
  "extension_group": "tts",
  "property": {
    "dump": false,
    "dump_path": "./",
    "params": {
      "api_key": "${env:FLOWSPEECH_API_KEY}",
      "base_url": "https://flowspeech.io",
      "voice_name": "Kore"
    }
  }
}

Después de guardar, continúa con task install y task run. La API Key debe guardarse únicamente en el archivo .env local y no debe subirse al repositorio Git.

Paso C: Iniciar los servicios de Docker​

docker compose up -d

Comprobar el estado de los contenedores (opcional):

docker compose ps

Deberías ver una salida similar a:

NAME            STATUS    PORTS
ten_agent_dev   running   0.0.0.0:3000->3000/tcp, 0.0.0.0:49483->49483/tcp

Paso D: Entrar en el contenedor y ejecutar el ejemplo​

  1. Entrar en el contenedor

    docker exec -it ten_agent_dev bash

  2. Instalar y ejecutar el ejemplo de Asistente de Voz

    cd agents/examples/voice-assistant
    task install
    task run

  3. Esperar a que el servicio se inicie

    Cuando veas registros como los siguientes, el servicio se está ejecutando:

    [INFO] Server started on port 8080
    [INFO] Waiting for connections...

Paso E: Verificar los servicios​

Comandos comunes​

# View container logs
docker compose logs -f

# Stop services
docker compose down

# Restart services
docker compose restart

# Full cleanup (including volumes)
docker compose down -v

Despliegue en Linux/Mac​

Paso 1:Instalar Docker​

Ubuntu/Debian:

sudo apt update
sudo apt install docker.io docker-compose
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
sudo usermod -aG docker $USER
# Log out and log back in to take effect

macOS:

# Install Docker Desktop via Homebrew
brew install --cask docker
# Then launch the Docker Desktop app

Paso 2:Clonar y configurar​

git clone https://github.com/zhannn668/esp32-client-agora.git
cd esp32-client-agora/ai_agents
cp .env.example .env

Paso 3:Editar las variables de entorno​

nano .env
# or use vim
vim .env

Rellena tus claves de API (consulta la sección de Windows anterior).

Paso 4:Iniciar los servicios​

docker compose up -d
docker exec -it ten_agent_dev bash
cd agents/examples/voice-assistant
task install
task run

Despliegue en el lado ESP32​

Configuración del entorno de desarrollo​

Instalar ESP-IDF (v5.2.3)​

Windows​

  1. Descargar el instalador offline de ESP-IDF v5.2.3

    https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/v5.2.3/esp32/get-started/windows-setup.html

  2. Ejecutar el instalador

    • Elige una ruta de instalación (por defecto recomendado: C:\Espressif)
    • Después de la instalación, aparecerá un acceso directo “ESP-IDF 5.2 PowerShell” en el menú Inicio

  3. Verificar la instalación

    Abre “ESP-IDF 5.2 PowerShell” y ejecuta:

    idf.py --version
Linux​
# Create an install directory
mkdir -p ~/esp
cd ~/esp

# Clone ESP-IDF
git clone -b v5.2.3 --recursive https://github.com/espressif/esp-idf.git

# Install toolchain
cd esp-idf
./install.sh esp32s3

# Configure environment variables (add to ~/.bashrc)
echo 'alias get_idf=". $HOME/esp/esp-idf/export.sh"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Instalar ESP-ADF (v2.7)​

Windows​

  1. Clonar ESP-ADF

    En ESP-IDF PowerShell:

    cd C:\Espressif\frameworks
    git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-adf.git
    cd esp-adf
    git checkout v2.7
    git submodule update --init --recursive

  2. Configurar la variable de entorno ADF_PATH

    Opción 1: Configuración del sistema

    • Abre “System Properties” → “Advanced” → “Environment Variables”
    • Crea una nueva variable de usuario: ADF_PATH = C:\Espressif\frameworks\esp-adf

    Opción 2: Línea de comandos

    setx ADF_PATH "C:\Espressif\frameworks\esp-adf"

    Importante: Reinicia ESP-IDF PowerShell después de configurarla.

Linux​
cd ~/esp
git clone --recursive https://github.com/espressif/esp-adf.git
cd esp-adf
git checkout v2.7
git submodule update --init --recursive

# Add env var
echo 'export ADF_PATH=$HOME/esp/esp-adf' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Aplicar el parche de IDF​

ESP-ADF requiere aplicar un parche de FreeRTOS a ESP-IDF:

cd $IDF_PATH
git apply $ADF_PATH/idf_patches/idf_v5.2_freertos.patch

Modificar la configuración de pines de la placa ESP-ADF (¡Crítico!)​

Debido a que el pinout de ReSpeaker XVF3800 difiere del Korvo-2 V3 por defecto, debes modificar la configuración de la placa en el framework:

Ubicación del archivo:

  • Windows: C:\Espressif\frameworks\esp-adf\components\audio_board\esp32_s3_korvo2_v3\board_pins_config.c
  • Linux/Mac: $ADF_PATH/components/audio_board/esp32_s3_korvo2_v3/board_pins_config.c
Important
  • Este archivo está en el directorio del framework ESP-ADF, no en el directorio de tu proyecto.
  • Los cambios afectarán a todos los proyectos que usen esta configuración de placa.
  • Se recomienda hacer una copia de seguridad del archivo original primero: cp board_pins_config.c board_pins_config.c.backup

Actualizar pines I2C – Busca get_i2c_pins() y cámbialo a:

esp_err_t get_i2c_pins(i2c_port_t port, i2c_config_t *i2c_config)
{
    // ReSpeaker XVF3800 I2C configuration
    i2c_config->sda_io_num = GPIO_NUM_5;   // ReSpeaker I2C SDA
    i2c_config->scl_io_num = GPIO_NUM_6;   // ReSpeaker I2C SCL
    return ESP_OK;
}

Actualizar pines I2S – Busca get_i2s_pins() y cámbialo a:

esp_err_t get_i2s_pins(int port, board_i2s_pin_t *i2s_config)
{
    // ReSpeaker XVF3800 I2S configuration
    i2s_config->bck_io_num   = GPIO_NUM_8;   // BCLK
    i2s_config->ws_io_num    = GPIO_NUM_7;   // WS/LRCK
    i2s_config->data_out_num = GPIO_NUM_44;  // DOUT
    i2s_config->data_in_num  = GPIO_NUM_43;  // DIN
    i2s_config->mck_io_num   = -1;           // Disable MCLK
    return ESP_OK;
}

Descargar Agora IoT SDK​

  1. Descargar el SDK

    https://rte-store.s3.amazonaws.com/agora_iot_sdk.tar

  2. Extraer en el directorio components

    cd esp32-client-agora/ai_agents/esp32-client/components
    tar -xvf agora_iot_sdk.tar

Inicializar el submódulo esp32-camera​

cd esp32-client-agora
git submodule update --init --recursive

Compilar y grabar​

Configurar parámetros del Agente de IA​

Edita ai_agents/esp32-client/main/app_config.h. Si usas una IP de LAN, asegúrate de que el ESP32 y el servidor estén en la misma LAN; si usas una IP pública, puedes ignorar esto.

#pragma once

// ==============================
// AI Agent server configuration
// ==============================
// Change to your Server IP (the computer running Docker)
#define TENAI_AGENT_URL       "http://192.168.x.x:8080"

// ==============================
// Agent graph selection
// ==============================
#define CONFIG_GRAPH_OPENAI     // Use OpenAI graph

// ==============================
// Greeting and prompt
// ==============================
#define GREETING               "Can I help You?"
#define PROMPT                 ""

// ==============================
// Graph configuration
// ==============================
#if defined(CONFIG_GRAPH_OPENAI)
#define GRAPH_NAME             "voice_assistant"
#define V2V_MODEL              "gpt-realtime"
#define LANGUAGE               "en-US"
#define VOICE                  "ash"
#endif

// ==============================
// Agent identity configuration
// ==============================
#define AI_AGENT_NAME          "tenai0125-11"
#define AI_AGENT_CHANNEL_NAME  "test_channel_12345"  // Channel name
#define AI_AGENT_USER_ID        12345                 // User ID

// ==============================
// Audio codec configuration
// ==============================
#define CONFIG_USE_G711U_CODEC

// ==============================
// Agora App ID
// ==============================
#define AGORA_APP_ID "your_agora_app_id"

Compilar firmware​

  1. Abrir la terminal de ESP-IDF

    • Windows: “ESP-IDF 5.2 PowerShell”
    • Linux/Mac: ejecuta get_idf

  2. Entrar en el directorio del proyecto

    cd esp32-client-agora/ai_agents/esp32-client

  3. Configurar el chip de destino

    idf.py set-target esp32s3

  4. Configurar Wi-Fi y FreeRTOS

    idf.py menuconfig

    Configura los siguientes elementos:

    • Configuración de Wi-Fi:

      Agora Demo for ESP32 --->
          (your WiFi SSID) WiFi SSID
          (your WiFi password) WiFi Password

    • Habilitar compatibilidad retroactiva de FreeRTOS:

      Component config --->
          FreeRTOS --->
              Kernel --->
                  [*] configENABLE_BACKWARD_COMPATIBILITY

  5. Compilar

    idf.py build

    Si tiene éxito verás:

    Project build complete. To flash, run:
    idf.py flash

Grabar firmware​

  1. Conectar la placa

    • Conecta XIAO ESP32-S3 a tu ordenador mediante un cable USB-C

  2. Identificar el puerto serie

    • Windows: Device Manager → Ports, busca el puerto COM (por ejemplo, COM3)
    • Linux: normalmente /dev/ttyUSB0 o /dev/ttyACM0
    • macOS: normalmente /dev/cu.usbmodem*

  3. Grabar y monitorizar

    # Windows
    idf.py -p COM3 flash monitor

    # Linux/Mac
    idf.py -p /dev/ttyUSB0 flash monitor

    Problema de permisos en Linux: si ves “permission denied”, ejecuta:

    sudo usermod -aG dialout $USER
    # then log out and log back in

  4. Indicación de grabación exitosa

    Ver registros como los siguientes indica éxito:

    Hard resetting via RTS pin...
    Connecting...

Validación y pruebas​

Comprobar los registros de arranque del ESP32​

Cuando se inicie correctamente, la salida serie debería incluir estos registros clave:

I (xxxx) wifi: connected with YourWiFi, aid = 1
got ip: 192.168.x.x

~~~~~Initializing AIC3104 Codec~~~~
W (xxxx) AIC3104_NG: Found device at address 0x18
AIC3104 detected, page register = 0x00
~~~~~AIC3104 Codec initialized successfully~~~~

I (xxxx) AUDIO_PIPELINE: Pipeline started
~~~~~agora_rtc_join_channel success~~~~
Agora: Press [SET] key to join the Ai Agent ...

Lista de verificación de éxito​

ElementoSignificado
WiFi connectedWi-Fi conectado correctamente
got ip: xxx.xxx.xxx.xxxDirección IP obtenida
Found device at address 0x18AIC3104 detectado
AIC3104 Codec initialized successfullyCódec inicializado correctamente
agora_rtc_join_channel successCanal RTC unido correctamente

Ejecutar una prueba de conversación por voz​

  1. Pulsa el botón SET en la placa para iniciar el Agente de IA
  2. Habla al micrófono
  3. Observa los registros serie; deberías ver registros de envío/recepción de audio
  4. El altavoz reproduce la respuesta de la IA

Preguntas frecuentes (FAQ)​

Problemas del lado del servidor​

P1: Los contenedores de Docker no se inician​

R: Comprueba lo siguiente:

  1. Asegúrate de que Docker Desktop se está ejecutando
  2. Comprueba si el puerto ya está en uso: netstat -an | grep 8080
  3. Ver registros detallados: docker compose logs

P: Comando task no encontrado después de entrar en el contenedor​

R: Asegúrate de que estás usando la imagen correcta. Ejecuta docker compose pull para actualizar la imagen.

Problemas del lado del ESP32​

P2: Error de compilación i2c driver install error​

R: Conflicto del controlador I2C. Asegúrate de que el código usa la API I2C heredada (driver/i2c.h) en lugar de la nueva (driver/i2c_master.h).

P: Tiempo de espera de I2C en tiempo de ejecución ESP_ERR_TIMEOUT​

R: Posibles causas:

  1. Problema de cableado de hardware: comprueba las líneas/cables I2C
  2. Configuración de pines incorrecta: verifica que board_pins_config.c se haya actualizado correctamente
  3. Dirección I2C incorrecta: comprueba la dirección escaneada en los registros

Registros de depuración:

W (xxxx) AIC3104_NG: Scanning I2C bus...
W (xxxx) AIC3104_NG: Found device at address 0x??

Si la dirección no es 0x18, debes cambiar AIC3104_ADDR en aic3104_ng.h.

P: Sin salida de audio​

R: Comprueba:

  1. Si AIC3104 se inicializa correctamente (comprueba los registros serie)
  2. Si los pines I2S están configurados correctamente
  3. Si el altavoz está conectado correctamente

P: Error de búfer de red Not enough space​

R: Este es un problema de red en tiempo de ejecución y normalmente se puede ignorar temporalmente:

  1. Comprueba la calidad de la red
  2. Reduce la tasa de bits de audio
  3. Aumenta el tamaño del búfer de red

P: Siguen apareciendo errores después de modificar board_pins_config.c​

R:

  1. Confirma que editaste la ruta de archivo correcta
  2. Ejecuta idf.py fullclean para una limpieza completa
  3. Vuelve a compilar con idf.py build

Referencias​

Documentación oficial​

RecursoEnlace
Guía de programación ESP-IDFhttps://docs.espressif.com/projects/esp-idf/zh_CN/v5.2.3/esp32s3/
Guía de programación ESP-ADFhttps://docs.espressif.com/projects/esp-adf/zh_CN/latest/
Documentación de Agora RTChttps://docs.agora.io/en/rtc/overview/product-overview
Documentación de TEN Frameworkhttps://doc.theten.ai
Guía de firmware de ReSpeaker XVF3800https://wiki.seeedstudio.com/cn/respeaker_xvf3800_introduction/

Servicios de API​

ServicioConsola
Agorahttps://console.agora.io/
Deepgramhttps://console.deepgram.com/
OpenAIhttps://platform.openai.com/
ElevenLabshttps://elevenlabs.io/

Hojas de datos de chips​

Hoja de datosEnlace
Hoja de datos TI AIC3104https://www.ti.com/product/TLV320AIC3104
Wiki de XIAO ESP32-S3https://wiki.seeedstudio.com/es/xiao_esp32s3_getting_started/

Repositorios del proyecto​

RepositorioEnlace
TEN Frameworkhttps://github.com/TEN-framework/ten-framework
ESP32 Client Agorahttps://github.com/zhannn668/esp32-client-agora

Soporte técnico y debate sobre el producto​

Gracias por elegir nuestro producto. Estamos aquí para ofrecer soporte y hacer que tu experiencia sea lo más fluida posible. Ofrecemos múltiples canales de comunicación para adaptarnos a diferentes preferencias y necesidades.

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