xiaozhi-esp32-server
本项目为xiaozhi-esp32提供后端服务,帮助您快速搭建ESP32设备控制服务器。Backend service for xiaozhi-esp32, helps you quickly build an ESP32 device control server.
- 评测生成时间(北京时间)
- 本报告引擎
- v3.17.3
- 当前引擎
- v3.17.3
规则版本一致,但报告只反映生成时的证据,不代表项目代码和安全状态始终不变。
进入后确认来源与额度,提交才会创建任务。
核对代码版本与送评文本摘要
仅记录实际送评的受限文本,不是完整仓库审计、安装结果或运行时安全保证。Stars、下载量和仓库元数据为采集时的独立信号,不属于此 commit 快照。
xinnan-tech/xiaozhi-esp32-server @ f1965167cc2993556cd3e963f8657e2686006c77目录树:eb3feea3defc41606de4319195aaee45c2a65740
README 来源:README.md
- README.md · 14586 字符
SHA-256: d9aef38a4ae5a1e4cd3860e34bcf29112ed712849ae7eefb85b9e7940708e340 - main/manager-mobile/package.json · 6356 字符
SHA-256: a005cdc76e15111242b00ef1c3d3559a7dc6d0e50e34047dd880b461229e6c93 - main/manager-web/package.json · 1756 字符
SHA-256: 52780fdc131fc25409edfbae1544c5796024964102d115a33e1d1055f445a489 - main/xiaozhi-server/docker-compose.yml · 578 字符
SHA-256: 65161e6de9dbd5dee3f5aef8e97c89b74c08de7cdc2c1989179e65ad6d28a3d1 - main/xiaozhi-server/pyproject.toml · 226 字符
SHA-256: 8f872d62ac619bdd33ac47dbc0608d30608fcb714c58f3090513cfef66807f3f - main/xiaozhi-server/requirements.txt · 928 字符
SHA-256: 892a01521f85ff7810d92f258e16e85576bd69e67f36e1c17fc8b877b5d5d9ec - main/digital-human/wakeword_runtime/requirements.txt · 57 字符
SHA-256: d855713f02a705932bf8ae1000011cb06f7dd753d689355897096e95b1b60da2
摘要对应送评 UTF-8 文本,可能为限额节选,不等于 Git blob SHA。来源由采集方提供,摘要本身不证明来源真实性。
综合采用结论
具备基础能力,但文档或工程质量仍需完善
- 基础评测完成+25/25确定性评分与静态安全扫描已完成
- README 有效证据+18/257,141 个去重后的有效字符
- 独立证据来源+16/204 类非重复证据,重复文件不叠加
- 仓库元数据+10/10已取得仓库状态与采用数据
- 活跃记录+5/5已取得最近提交时间
- AI 复核+15/15已完成结构化 AI 证据复核
本报告评了什么
综合分用于静态采用筛选,不是任务成功率,也不代表使用 Skill 后的能力提升。
- 静态检查范围
- 记录 7 个文件 · 24,487 字符
- 只检查采集到的受限文本与已知风险模式;未读取的脚本、依赖和运行环境不在结论内。
- AI 内容复核
- 已使用
- 复核送评文本的说明和设计,不是安装测试或实际任务执行。记录缺失时不推断已使用或未使用。
- 真实任务效果
- 本报告未提供实测证据
- 没有使用/不使用 Skill 的任务对照、重复运行或耗时与 token 成本结果。采用前仍需在隔离环境验证自己的任务。
脚本引用覆盖
脚本引用覆盖记录不可得;不推断没有引用或已经检查。
小智后端组件与设备接入关系
README以组件清单与协议接入方式描述系统构成,无明确时序步骤,适合用组件依赖图表达
左右滑动查看完整图示
- • 核心架构:基于MQTT+UDP网关、WebSocket、HTTP服务器,提供控制台管理和认证系统
- • 功能清单:支持客户端IOT协议、MCP协议、MCP接入点协议、自定义工具函数
- • 指令下发:依托MQTT协议,支持从智控台将MCP指令下发到ESP32设备
- 适用人群章节:需配合ESP32硬件,且成功对接过虾哥部署的后端服务
- 部署文档表格:最简化安装与全模块安装,分别链接docs/Deployment.md与docs/Deployment_all.md
- 警告章节第2条:功能未完善且未通过网络安全测评,请勿在生产环境中使用
- 声纹识别表备注:需单独部署voiceprint-api服务并依赖MySQL
- 测试工具表:performance_tester.py与digital-human/index.html的启动方式
- 问题与用途描述
- 有效 README
- 许可证信息
- 结构化章节
- 未发现已知高风险模式
- 缺少提供可执行、可核对的接入与边界证据
- 缺少安装或接入步骤
- 缺少可执行示例
- 部署仅以链接指向docs/Deployment.md,README内无安装命令或最小可运行步骤
- 无输入输出、接口参数或MCP工具定义说明
已持有ESP32硬件并希望自建小智后端的开发者、需要本地化语音对话链路的家庭或教学场景、需要MCP工具调用与知识库扩展的集成者
无ESP32硬件、仅想调用通用API的用户、要求生产级安全与稳定性的部署场景(README明确未通过网络安全测评)、希望开箱即用、无需阅读外部部署文档的用户
也有自己的公开项目?先看完证据,再用当前规则生成独立报告。
评测我的项目 →静态扫描不是安全保证,生产接入前仍应人工复核权限和数据边界。
- 01补充提供可执行、可核对的接入与边界证据
- 02补充安装或接入步骤
- 03补充可执行示例
方法、证据与局限展开收起
GitHub Repository API
7 个文件 · 24,487 字符
v3.17.3 · AI 内容复核:已使用(deepseek-flash)
- 静态评测不会安装或执行项目代码
- 安全扫描基于高信号文件与已知模式,不能替代人工审计
- 流行度只反映采用程度,不代表安全或工程质量
30 天热度趋势
README
小智后端服务xiaozhi-esp32-server
本项目基于人机共生智能理论和技术研发智能终端软硬件体系
为开源智能硬件项目
xiaozhi-esp32提供后端服务
根据小智通信协议使用Python、Java、Vue实现
支持MQTT+UDP协议、Websocket协议、MCP接入点、声纹识别、知识库
Spearheaded by Professor Siyuan Liu's Team (South China University of Technology)
刘思源教授团队主导研发(华南理工大学)
适用人群 👥
本项目需要配合 ESP32 硬件设备使用。如果您已经购买了 ESP32 相关硬件,且成功对接过虾哥部署的后端服务,并希望独立搭建自己的
xiaozhi-esp32 后端服务,那么本项目非常适合您。
想看使用效果?请猛戳视频 🎥
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
警告 ⚠️
1、本项目为开源软件,本软件与对接的任何第三方API服务商(包括但不限于语音识别、大模型、语音合成等平台)均不存在商业合作关系,不为其服务质量及资金安全提供任何形式的担保。 建议使用者优先选择持有相关业务牌照的服务商,并仔细阅读其服务协议及隐私政策。本软件不托管任何账户密钥、不参与资金流转、不承担充值资金损失风险。
2、本项目功能未完善,且未通过网络安全测评,请勿在生产环境中使用。 如果您在公网环境中部署学习本项目,请务必做好必要的防护。
部署文档

本项目提供两种部署方式,请根据您的具体需求选择:
🚀 部署方式选择
| 部署方式 | 特点 | 适用场景 | 部署文档 | 配置要求 | 视频教程 |
|---|---|---|---|---|---|
| 最简化安装 | 智能对话、单智能体管理 | 低配置环境,数据存储在配置文件,无需数据库 | ①Docker版 / ②源码部署 | 本地跑 FunASR 较耗内存,全部走 API 时资源占用低 | - |
| 全模块安装 | 智能对话、多用户管理、多智能体管理、智控台界面操作 | 完整功能体验,数据存储在数据库 | ①Docker版 / ②源码部署 / ③源码部署自动更新教程 | 本地跑 FunASR 较耗内存,另需数据库资源,全部走 API 时资源占用低 | 本地源码启动视频教程 |
常见问题及相关教程,可参考这个链接
💡 提示:以下是按最新代码部署后的测试平台,有需要可烧录测试,并发为6个,每天会清空数据,
智控台地址: https://2662r3426b.vicp.fun
智控台(h5版): https://2662r3426b.vicp.fun/h5/index.html
服务测试工具: https://2662r3426b.vicp.fun/test/
OTA接口地址: https://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/ota/
Websocket接口地址: wss://2662r3426b.vicp.fun/xiaozhi/v1/
🚩 配置说明和推荐
[!Note] 本项目提供两种配置方案:
入门全免费配置:适合个人家庭使用,所有组件均采用免费方案,无需额外付费。
流式配置:适合演示、培训、超过2个并发等场景,采用流式处理技术,响应速度更快,体验更佳。自
0.5.2版本起,项目支持流式配置,相比早期版本,响应速度提升约2.5秒,显著改善用户体验。
| 模块名称 | 入门全免费设置 | 流式配置 |
|---|---|---|
| ASR(语音识别) | FunASR(本地) | 👍XunfeiStreamASR(讯飞流式) |
| LLM(大模型) | glm-4-flash(智谱) | 👍qwen-flash(阿里百炼) |
| VLLM(视觉大模型) | glm-4v-flash(智谱) | 👍qwen3.5-flash(阿里百炼) |
| TTS(语音合成) | EdgeTTS(微软) | 👍HuoshanDoubleStreamTTS(火山流式) |
| Intent(意图识别) | function_call(函数调用) | function_call(函数调用) |
| Memory(记忆功能) | mem_local_short(本地短期记忆) | mem_local_short(本地短期记忆) |
如果您关心各组件的耗时,请查阅小智各组件性能测试报告,可按报告中的测试方法在您的环境中实际测试。
🔧 测试工具
本项目提供以下测试工具,帮助您验证系统和选择合适的模型:
| 工具名称 | 位置 | 使用方法 | 功能说明 |
|---|---|---|---|
| 音频交互测试工具 | main》digital-human》index.html | 在 main/digital-human 按其 README 装好依赖后执行 python start.py,然后访问 http://127.0.0.1:8006/index.html | 测试音频播放和接收功能,验证Python端音频处理是否正常 |
| 模型响应测试工具 | main》xiaozhi-server》performance_tester.py | 执行 python performance_tester.py | 测试ASR(语音识别)、LLM(大模型)、VLLM(视觉模型)、TTS(语音合成)等核心模块的响应速度 |
💡 提示:测试模型速度时,只会测试配置了密钥的模型。
功能清单 ✨
已实现 ✅

| 功能模块 | 描述 |
|---|---|
| 核心架构 | 基于MQTT+UDP网关、WebSocket、HTTP服务器,提供完整的控制台管理和认证系统 |
| 语音交互 | 支持流式ASR(语音识别)、流式TTS(语音合成)、VAD(语音活动检测),支持多语言识别和语音处理 |
| 声纹识别 | 支持多用户声纹注册、管理和识别,与ASR并行处理,实时识别说话人身份并传递给LLM进行个性化回应 |
| 智能对话 | 支持多种LLM(大语言模型),实现智能对话 |
| 视觉感知 | 支持多种VLLM(视觉大模型),实现多模态交互 |
| 意图识别 | 支持外挂的大模型意图识别、大模型自主函数调用,提供插件化意图处理机制 |
| 记忆系统 | 支持本地短期记忆、mem0ai接口记忆、PowerMem智能记忆,具备记忆总结功能 |
| 知识库 | 支持RAGFlow知识库,让大模型判断需要调度知识库后再回答 |
| 工具调用 | 支持客户端IOT协议、客户MCP协议、服务端MCP协议、MCP接入点协议、自定义工具函数 |
| 指令下发 | 依托MQTT协议,支持从智控台将MCP指令下发到ESP32设备 |
| 管理后台 | 提供Web管理界面,支持用户管理、系统配置和设备管理;界面支持中文简体、中文繁体、英文、德语、越南语、巴西葡萄牙语显示 |
| 测试工具 | 提供模型响应性能测试工具和音频交互测试工具 |
| 部署支持 | 支持Docker部署和本地部署,提供完整的配置文件管理 |
| 插件系统 | 支持功能插件扩展、自定义插件开发;新增插件文件在下次设备连接时自动加载,改动已加载插件的代码需重启服务 |
正在开发 🚧
想了解具体开发计划进度,请点击这里。常见问题及相关教程,可参考这个链接
如果你是一名软件开发者,这里有一份《致开发者的公开信》,欢迎加入!
产品生态 👬
小智是一个生态,当你使用这个产品时,也可以看看其他在这个生态圈的优秀项目
本项目支持的平台/组件列表 📋
LLM 语言模型
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| openai 接口调用 | 阿里百炼、火山引擎、DeepSeek、智谱、Gemini、科大讯飞、LM Studio | 智谱、Gemini |
| ollama 接口调用 | Ollama | - |
| dify 接口调用 | Dify | - |
| fastgpt 接口调用 | Fastgpt | - |
| coze 接口调用 | Coze | - |
| xinference 接口调用 | Xinference | - |
| homeassistant 接口调用 | HomeAssistant | - |
实际上,任何支持 openai 接口调用的 LLM 均可接入使用。
VLLM 视觉模型
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| openai 接口调用 | 阿里百炼、智谱ChatGLMVLLM | 智谱ChatGLMVLLM |
实际上,任何支持 openai 接口调用的 VLLM 均可接入使用。
TTS 语音合成
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| 接口调用 | EdgeTTS、科大讯飞、火山引擎、腾讯云、阿里云及百炼、CosyVoiceSiliconflow、TTS302AI、CozeCnTTS、CustomTTS、OpenAITTS、MinimaxTTS | EdgeTTS、CosyVoiceSiliconflow(部分) |
| 本地服务 | FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3、IndexStreamTTS、PaddleSpeechTTS | IndexStreamTTS、PaddleSpeechTTS、FishSpeech、GPT_SOVITS_V2、GPT_SOVITS_V3 |
VAD 语音活动检测
| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| VAD | SileroVAD | 本地使用 | 免费 |
ASR 语音识别
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| 本地使用 | FunASR、SherpaASR、SherpaParaformerASR、VoskASR | FunASR、SherpaASR、SherpaParaformerASR、VoskASR |
| 接口调用 | FunASRServer、火山引擎、科大讯飞、腾讯云、阿里云及百炼、百度云、OpenAI ASR、GroqASR、Qwen3ASRFlash | FunASRServer |
Voiceprint 声纹识别
| 使用方式 | 支持平台 | 免费平台 |
|---|---|---|
| 接口调用 | 声纹识别服务(voiceprint-api) | - |
声纹识别需要单独部署 voiceprint-api 服务(基于 3D-Speaker),并依赖 MySQL,详见声纹识别启用指南
Memory 记忆存储
| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Memory | mem0ai | 接口调用 | 1000次/月额度 | |
| Memory | powermem | 本地总结 | 取决于LLM和DB | OceanBase开源,支持智能检索 |
| Memory | mem_local_short | 本地总结 | 免费 | |
| Memory | nomem | 无记忆模式 | 免费 |
Intent 意图识别
| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Intent | intent_llm | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型识别意图,通用性强 |
| Intent | function_call | 接口调用 | 根据LLM收费 | 通过大模型函数调用完成意图,速度快,效果好 |
| Intent | nointent | 无意图模式 | 免费 | 不进行意图识别,直接返回对话结果 |
Rag 检索增强生成
| 类型 | 平台名称 | 使用方式 | 收费模式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Rag | ragflow | 接口调用 | 根据切片、分词消耗的token收费 | 借助RagFlow的检索增强生成功能,提供更准确的对话回复 |
鸣谢 🙏
| Logo | 项目/公司 | 说明 |
|---|---|---|
![]() | 百聆语音对话机器人 | 本项目受百聆语音对话机器人启发,并在其基础上实现 |
![]() | 十方融海 | 感谢十方融海为小智生态制定了标准的通讯协议、多设备兼容性方案及高并发场景实践示范;为本项目提供了全链路技术文档支持 |
![]() | 玄凤科技 | 感谢玄凤科技贡献函数调用框架、MCP通信协议及插件化调用机制的实现代码,通过标准化的指令调度体系与动态扩展能力,显著提升了前端设备(IoT)的交互效率和功能延展性 |
![]() | huangjunsen | 感谢huangjunsen 贡献智控台移动端模块,实现了跨平台移动设备的高效控制与实时交互,大幅提升了系统在移动场景下的操作便捷性和管理效率 |
![]() | 汇远设计 | 感谢汇远设计为本项目提供专业视觉解决方案,用其服务超千家企业的设计实战经验,赋能本项目产品用户体验 |
![]() | 西安勤人信息科技 | 感谢西安勤人信息科技深化本项目视觉体系,确保整体设计风格在多场景应用中的一致性和扩展性 |
![]() | 代码贡献者 | 感谢所有代码贡献者贡献者,你们的付出让项目更加健壮和强大。 |






















