在构建基于大型语言模型（如 Gemini）的 AI 应用时，开发者通常面临以下难题：
- 多模态输入（语音、图像、文本）流程复杂
- 需要组合多个异步 API 调用
- 数据处理逻辑零散、维护成本高
- 实时响应（如语音助手）性能难以保障
Google 发布了开源 Python 库：GenAI Processors，旨在简化和标准化构建基于 Gemini 大模型的 AI 应用的开发流程。
GenAI Processors 提供了一种结构化、流式、模块化的方式来构建基于大模型（Gemini）的多模态 AI 应用。
它提供了一个名为”Processor”的核心概念,可以将复杂的任务分解为可重用的单元,并通过链接或并行化来创建复杂的数据流和智能行为。该库与Gemini模型API集成,并支持各种内容类型,如文本、图像和音频。
尤其适合处理流式、多模态、实时交互等复杂场景。它让 AI 系统的构建更接近工程化、模块化和高性能运行的目标。
比如你正在开发一个 AI 应用：
- 一个能看图说话的智能助手
- 一个能实时听你说话并回复的语音 AI
- 一个能同时处理文字、语音、视频的多模态对话系统
以前要做这些事情非常复杂——你得拼凑很多不同的模块，比如语音识别、文字理解、图像处理、模型调用，流程容易混乱，代码难以维护。
🎉 现在 Google 给你一套“积木工具”：GenAI Processors
这套工具帮你把这些功能“标准化”，每个处理步骤就像一个“处理器（Processor）”，你只要像搭积木一样把它们组合起来，就能快速构建出复杂的 AI 应用。
为什么好用？
- 模块化：把大任务拆成小块，便于测试和改动。
- 异步：用 Python 的 asyncio，让程序响应快，不卡顿。
- 集成 Gemini：直接连 Google 的 Gemini API，少写重复代码。
- 可扩展：你能自己加自定义部分，比如连其他 API。
- 多模态：轻松处理文本、图像、音频等不同类型数据。
- 开源：大家都能用，还能贡献代码。
主要原理与功能特点
GenAI Processors 的核心是将所有输入和输出视为异步的 ProcessorParts 流（即双向或双向流）。可以将其视为标准化的数据部分（例如，一段音频、一段文本转录、一帧图像）连同相关元数据一起流经您的处理管道。基于流的 API 允许无缝地链接和组合不同的操作，从低级数据操作到高级模型调用。
- 模块化设计
GenAI Processors 的核心设计思想是将复杂的工作流拆解为多个可独立处理的“模块”（称为 Processor）。每一个 Processor 是一个功能模块，接收一段“数据流”，处理后输出另一段数据流。它可以是：- 文本预处理器
- Gemini 模型调用器
- 音频转文本或文本转语音模块
- 图像帧提取器等
这些模块通过流式数据传递连接成一个处理管道，帮助开发者清晰地定义应用的处理流程，减少复杂度和代码重复。
GenAI Processors 中所有输入/输出都以 ProcessorPart 的形式流动，它是一种封装数据片段（如音频块、图像帧、文本段落）及其元信息的结构。这种统一的数据结构让多模态数据处理变得简单且一致。
- 异步流式处理
该库利用 Python 的 asyncio 库进行异步处理，使得数据流在整个应用中可以并发执行。数据通过 ProcessorPart 作为流在各个模块间传递，实现了双向流式传输，适用于实时性要求高的应用。比如，语音输入、模型处理和语音输出可以同时进行，大大提高了响应速度和处理效率。 - 并发执行与优化
GenAI Processors 在处理过程中支持自动并发执行。它根据数据流的依赖关系动态决定哪些操作可以同时进行，避免了人工干预。这种并行处理能够减少响应时间（例如减少 Time to First Token (TTFT)），提升应用的实时响应能力，适合高并发或实时场景。 - 与 Gemini API 集成
该库原生支持与 Gemini API 集成，简化了与 Gemini 模型（如 GenaiModel 和 LiveProcessor）的交互。通过封装常用的 API 调用，开发者可以轻松与 Gemini 模型进行对接，避免了手动编写复杂的接口代码，提高了开发效率。 - 统一的多模态数据处理
GenAI Processors 支持多种类型的数据（如文本、音频、图像等），并通过统一的接口（ProcessorPart）处理这些数据。无论是语音、图像还是文本数据，都能通过相同的方式进行处理，减少了开发者在处理不同数据类型时的复杂性。 - 灵活的扩展性
除了库内置的标准处理器，开发者还可以自定义 Processor，扩展功能，或者集成外部 API。通过继承基本类或使用装饰器，开发者可以创建适用于特定需求的处理器。这种灵活性使得 GenAI Processors 能够适应多种业务场景，并便于开发者根据需要扩展系统功能。 - 流操作工具
GenAI Processors 提供了多种内建的流操作工具，例如流的拆分、合并、节流等。这些工具让开发者能够在数据流动过程中实现精细控制，优化系统性能，确保在处理大规模数据时有效管理资源。
典型应用场景与代码示例
🌐 示例 1：实时语音交互系统（语音助手）
流程：
用户语音 → 语音转文字 → Gemini 模型生成回复 → 文本转语音 → 输出语音
📦 积木组合方式如下（伪代码，能看懂逻辑就好）：
音频输入（麦克风）
+ 语音转文字
+ Gemini 模型对话
+ 文字转语音
+ 语音输出（说出来）示例代码：
from genai_processors.core import audio_io, live_model, video
# Input processor: combines camera streams and audio streams
input_processor = video.VideoIn() + audio_io.PyAudioIn(...)
# Output processor: plays the audio parts. Handles interruptions and pauses
# audio output when the user is speaking.
play_output = audio_io.PyAudioOut(...)
# Gemini Live API processor
live_processor = live_model.LiveProcessor(...)
# Compose the agent: mic+camera -> Gemini Live API -> play audio
live_processor = live_model.LiveProcessor(...)
live_agent = input_processor + live_processor + play_output
async for part in live_agent(streams.endless_stream()):
# Process the output parts (e.g., print transcription, model output, metadata)
print(part)完整代码：GitHub
示例 2：视频 + 语音输入的实时 Agent
您还可以利用 GenAI Processor 库的双向流功能和 Google Speech API，构建您自己的基于标准文本的实时代理（完整代码见 GitHub）：
流程：
摄像头 + 麦克风输入 → Gemini Live 模型处理 → 语音输出
from genai_processors.core import genai_model, realtime, speech_to_text, text_to_speech
# Input processor: gets input from audio in (mic) and transcribes into text
input_processor = audio_io.PyAudioIn(...) + speech_to_text.SpeechToText(... )
play_output = audio_io.PyAudioOut(...)
# Main model that will be used to generate the response.
genai_processor = genai_model.GenaiModel(...),
# TTS processor that will be used to convert the text response to audio. Note
# the rate limit audio processor that will be used to stream back small audio
# chunks to the client at the same rate as how they are played back.
tts = text_to_speech.TextToSpeech(...) + rate_limit_audio.RateLimitAudio(...)
# Creates an agent as:
# mic -> speech to text -> text conversation -> text to speech -> play audio
live_agent = (
input_processor
+ realtime.LiveModelProcessor(turn_processor=genai_processor + tts)
+ play_output
)
async for part in live_agent(streams.endless_stream()):
…实时接入摄像头和麦克风流，流式送入 Gemini 模型，返回语音输出，实现多模态交互。
