Englisches Original: https://argusic.com/subject/voicera
VoicEra
Ein vollständiger Sprach-KI-Baustein mit Telefonie-Integration bietet Echtzeit-Spracherkennung, Sprachsynthese und LLM-gestützte konversationelle Agenten.
Nicht verifizierbarQuelle: GitHubHomepagePythonApache-2.0Commit 2960b2818576
Python, Lizenz Apache-2.0. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai calling, conversational ai, inbound calls, language ai, local llm, no code, on prem voice agent platform und open source.
Argusic konnte VoicEra nicht zum Laufen bringen. Ein Argusic-Agent hat es in 25 Minuten installiert und ist auf 5 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
Python venv with all dependencies installed; 448 tests pass using mocks for FerretDB, MinIO, and Redis; the Docker application stack and frontend could not be launched due to missing Docker and Node.js 18 being too old for Next.js respectively.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 50 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Catalog updated bulbul:v2 to bulbul:v3 but 3 tests still referenced v22 Minuten
- test_sarvam_voice_options_split_by_model asserted anushka voice not in v3 catalog2 Minuten
- Missing pytest-asyncio plugin caused 24 async test failures1 Minute
- Node.js 18.19.1 too old for Next.js (needs >=20.9.0); frontend cannot build
- Docker not available; cannot start full application stack or run docker-dependent tests
- Installationszeit
- 25 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 5 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 5 aufgetreten, 5 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest on apps/api/tests: 129 passed, 1 skipped; apps/providers/tests: 68 passed, 1 skipped; apps/runtime/tests: 41 passed; model-server/tests: 210 passed, 94 skipped, 1 failed (pre-existing env doc gap). total 448 passed, 1 failed, 96 skipped.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 196.387
- Genau getesteter Commit
- 2960b2818576
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
4. Docker unavailable — no fix possible; `test_grpc_facade.py` skips. **Result** — 448 tests pass, 1 pre-existing env-doc failure, 94 model-server skips (voice pipeline … tokens used 196,387 Now let me summarize the full evaluation: **Install**: Python venv created, all pip dependencies installed. Docker not available, so compose-… **Fixable errors**: 1. Missing `pytest-asyncio` (async tests couldn't run) — installed it. 2. Catalog test referenced `bulbul:v2` but the catalog only has `bulbul:v3` — fixed in `test_config… 3. A test asserting `anushka` in bulbul:v3 voices — `anushka` removed from catalog; adjusted assert… 4. Docker unavailable — no fix possible; `test_grpc_facade.py` skips. **Result** — 448 tests pass, 1 pre-existing env-doc failure, 94 model-server skips (voice pipeline …
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- In 25 Minuten installiert.
- Hat sich von allen 5 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz Apache-2.0, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Ein Agent ohne Zeitlimit hat es nicht zum Laufen gebracht.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Lief nicht | 50,00 | 0,03 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Lief nicht | 50,00 | 0,07 |
Themen (von GitHub)
ai-callingconversational-aiinbound-callslanguage-ailocal-llmno-codeon-prem-voice-agent-platformopen-sourceopen-source-voice-aioutbound-callspipecatpythonself-hostedtelephonyvoice-aivoice-ai-agentsvoice-ai-platform
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/voicera)Fragen
- Läuft VoicEra?
- Argusic konnte nicht verifizieren, dass VoicEra läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 25 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 5 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic VoicEra getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 2960b2818576. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von VoicEra gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,03 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von VoicEra?
- 25 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht VoicEra eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von VoicEra schief?
- Im aufgezeichneten Lauf gingen 5 Dinge kaputt, und 5 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wo ist der Nachweis für VoicEra?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.