В современном мире развитие технологий компьютерного зрения и обработки естественного языка открывает новые горизонты для создания интеллектуальных ассистентов, которые способны не просто выполнять команды, а по-настоящему взаимодействовать с пользователем в режиме реального времени. Одним из подобных амбициозных проектов является разработка помощника J.A.R.V.
I.S., вдохновленного одноименным AI из фильмов Marvel. В центре внимания — эффективная архитектура, построенная на базе Gemini API и мощных возможностей языка Rust с его поддержкой асинхронного програмирования и параллелизма. Понимание проблематики создания AI-ассистента, реагирующего на голосовые команды, текст и визуальную информацию с экрана, требует глубокого анализа технических вызовов, которые стоят перед разработчиком.
В отличие от традиционных систем, где пользователь обязан явно вызвать помощника кнопкой или определенной фразой, J.A.R.V.I.
S. построен таким образом, чтобы иметь возможность самостоятельно вступать в диалог и прерывать текущий поток информации, когда это необходимо. Основная сложность архитектуры заключается в плавном и своевременном выделении сегментов аудио- и видеопотоков, после чего именно в эти моменты отправлять запросы на генерацию ответа в систему Gemini API. Процесс можно сравнить с задачей сегментации речи и видеоданных: когда правильно «нажать Enter» в бесконечном потоковом промпте, состоящем из последовательных аудио и видеокадров? На практике первая проблема — понять, какие именно куски данных требуют реакции модели. Вместо того чтобы пытаться строго определять момент для голосового отклика, разработчики предлагают инвертировать задачу, обучая модель распознавать условия тишины и воздержаться от генерации ответа.
Таким образом сама модель учится в определенных ситуациях «молчать», что существенно экономит вычислительные ресурсы и снижает нагрузку на систему. Для обработки видеопотоков применяется стратегия съемки кадров с определенной частотой, например, два кадра в секунду. Каждую секунду кадры объединяются и передаются на оценку системе Gemini для знания, стоит ли формировать ответ. Чтобы не перегружать канал, реализовано сравнение хешей кадров: повторяющиеся или очень похожие изображения отбрасываются, что позволяет экономить пропускную способность. Аудио поток гораздо более сложен для сегментации из-за высокой частоты семплирования и непрерывности речи.
Здесь используется встроенный в Gemini API механизм обнаружения голосовой активности (VAD), который позволяет начать передачу данных только при наличии речи, а после её окончания — формировать ответ. Тем не менее при разговоре нескольких собеседников или быстрых репликах требуется более тонкая настройка, ведь иногда нужно реагировать посреди предложения, а не дожидаться паузы. В связи с этим Gemini API включён с выключенным автоматическим VAD, а собственный модуль VAD в тандеме с ASR (автоматическим распознаванием речи) работает параллельно, обеспечивая своевременное выделение сегментов. Если VAD замечает активность, начинается потоковая передача аудио с периодичностью 20 миллисекунд, а ASR в это время транскрибирует речь. Как только обнаруживается окончание предложения или пауза, происходит отправка запроса на ответ модели.
Важно заметить, что передается не текст транскрипции, а «маркер» активности, позволяющий Gemini понять, где именно закончился сегмент звукового потока. Совместное использование аудио и видео требует грамотного управления переключениями состояния системы. Когда система фиксирует начало речи, видеопоток продолжается, но принятие решения о начале ответа забирается на себя модулем VAD и ASR. При отсутствии речи видео обрабатывается в режиме, когда каждое сообщение формируется с установкой флага NO_INTERRUPTION, что гарантирует высылку всех кадров и получение ответов даже с задержками. Если же начинается аудио активность, система переключается на режим START_OF_ACTIVITY_INTERRUPTS, прерывающий текущие видео-ответы ради быстрой реакции на голос.
Чтобы сохранять актуальность визуальных данных, после завершения аудио сегмента отправляется свежий кадр экрана, обогащающий информацию для модели. Таким образом голос получает приоритет, но видео не теряется из внимания системы. Реализация архитектуры выстроена из трех основных слоев, взаимодействующих через асинхронные каналы. Первый слой отвечает за медиа захват: аудио и видео поток. Второй слой — конечный автомат управления состояниями и границами диалоговых «ходов».
Третий отвечает за взаимодействие с WebSocket Gemini API. Для VAD и ASR выделены отдельные нити исполнения, позволяя голосовым обработчикам работать параллельно и не блокировать основной процесс, что важно для непрерывного захвата и передачи видеофреймов. Такой подход предотвращает «зависание» приложения и позволяет эффективно использовать ресурсы процессора. В Rust применяются каналы передачи сообщений для упорядоченного обмена данными между слоями: широковещательный канал отвечает за рассылку медиасобытий, что позволяет нескольким потребителям получать одинаковые данные, а каналы mpsc (одиночный производитель, несколько потребителей) передают управляющие команды конкретным частям приложения. Это реализует паттерн каналов коммуникации последовательных процессов, что облегчает масштабирование и отладку.
Для хранения аудио данных организован lockless кольцевой буфер, позволяющий работать с аудио в режиме реального времени без блокировок, что крайне важно при высокой частоте обработки и длительном хранении звука. Управление состояниями внутри конечного автомата предполагает разные режимы работы, переключающиеся по событиям. Например, при активном видеорежиме система собирает количество кадров до формирования пакета для отправки. При голосовой активности происходит отмена незавершенных видеоответов и переход к режиму обработки аудио. После окончания речи автоматически запрашивается свежий видеофрейм для актуализации данных с экрана.
Отправка сообщений по WebSocket выполнена с разделением управляющих маркеров активности и самих аудиовизуальных данных. Команды activity_start и activity_end обозначают начало и окончание сегмента для Gemini, что критично для корректной работы API. Такая реализация позволяет в рамках одной системы получать быстрые и точные ответы без необходимости ручного вмешательства, гарантируя баланс между скоростью отклика и качеством обработки шумов и прерывистости речи. Несмотря на все успехи, проект остается экспериментальным и имеет ряд ограничений и проблем. В частности, он ограничен Linux системами с Xorg и протестирован только на оконном менеджере DWM.
Интерфейс пользователя и логика подсказок нуждаются в улучшении для более естественного и аккуратного поведения помощника. Настройка ASR требует доработок для повышения устойчивости к шумам и работы в более широком спектре условий. Тем не менее описанный подход к построению архитектуры интеллектуального помощника с применением современных API и техники параллельного программирования открывает перспективы масштабирования и использования подобных решений в реальных продуктах. Использование языка Rust обеспечивает эффективность и безопасность программного кода, а гибкая система управления состояниями и потоками данных позволяет быстро адаптироваться к новым вызовам и сценариям работы. Таким образом, проект J.
A.R.V.I.S.
с использованием Gemini API представляет собой интересное и инновационное решение, демонстрирующее, как современные технологии могут быть объединены для создания интеллекта, реагирующего не только на команды, но и на контекст, меняющийся в реальном времени. Такой подход в архитектуре AI систем приближает нас к более естественному и удобному взаимодействию с машинами и открывает путь к новым возможностям в области пользовательских интерфейсов и автоматизации.
