LiveKit Agents

만든 곳 LiveKit

LiveKit WebRTC 스택 위에서 음성·영상·물리 AI 에이전트를 만드는 실시간 프레임워크입니다.

웹사이트 ↗ 저장소 ↗ 문서 ↗

livekit-agents@1.6.62026-07-18PythonApache-2.0

#voice #webrtc #real-time #python

11.5k 오픈소스 무료 티어 유료

문서버전 1.0 · 업데이트 2026년 6월 28일

개요

LiveKit Agents는 LiveKit WebRTC 스택 위에서 음성·영상·물리 AI 에이전트를 만드는 실시간 프레임워크입니다.
AgentSession이 음성 인식, LLM, 음성 합성을 저지연 파이프라인으로 이어 붙이고, 턴 감지가 내장되어 있어 발신자가 끼어들며 자연스럽게 대화할 수 있습니다.

flowchart LR
  caller[caller] --> lk[LiveKit room]
  lk --> agent[Agent: STT → LLM → TTS]
  agent --> lk

코드 샘플 탭에는 STT·LLM·TTS를 이어 붙인 최소 음성 에이전트 진입점 예시가 있습니다.

언제 쓰면 좋은가

턴 기반 텍스트 채팅이 아니라 WebRTC로 동작하는 실시간 음성·영상 대화 에이전트가 필요할 때 LiveKit Agents를 고르세요. 오픈소스 프레임워크를 직접 호스팅하거나, 글로벌 엣지 인프라가 관리되는 LiveKit Cloud에서 운영할 수 있습니다.

가격

오픈소스 프레임워크라 무료로 셀프호스트할 수 있고, LiveKit Cloud는 사용량 기반 호스팅형 WebRTC 서비스입니다.

플랜	가격	비고
Build	$0	세션 1,000분·동시 5개
Ship	$50/월부터	세션 5,000분·커스텀 음성
Scale	$500/월부터	세션 5만 분·HIPAA
Enterprise	문의	볼륨 가격·SSO·SLA

출처 ↗ · 기준일 2026-06-27

예제

Python · voice agent

언제 쓰나

WebRTC로 동작하는 실시간 음성·영상 에이전트가 필요할 때 LiveKit Agents를 쓰세요.

흐름

에이전트가 룸에 참가하고, AgentSession이 STT → LLM → TTS를 이어 붙여 발신자가 모델과 실시간으로 대화합니다.

구조

flowchart LR
  caller[caller] --> lk[LiveKit room]
  lk --> agent[Agent: STT → LLM → TTS]
  agent --> lk

from livekit import agents
from livekit.agents import AgentServer, AgentSession, Agent, inference

server = AgentServer()

@server.rtc_session(agent_name="my-agent")
async def entrypoint(ctx: agents.JobContext):
    session = AgentSession(
        stt=inference.STT(model="deepgram/nova-3"),
        llm=inference.LLM(model="openai/chat-latest"),
        tts=inference.TTS(model="cartesia/sonic-3"),
    )
    await session.start(room=ctx.room, agent=Agent())

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