推荐这份清单，几个新出的 TTS 和实时语音工具。 首个专门的开源 TTS 模型来了，WebRTC SDK 也开源了——从模型到基础设施，都有东西在动。 Voice Agent 领域的几个新发布和工具。 1. Qwen3-TTS（新） 阿里 Qwen 团队发布的开源 TTS 模型。目前细节不多但值得标记——Qwen 系列在语音方向上的第一个专门 TTS 模型，不再是通用 LLM 的附加功能。 GitHub： 2. MOSS-TTS / MOSS-TTS-Nano OpenMOSS 团队发布的两个 TTS 模型。Nano 版本主打轻量和本地部署，适合嵌入式和边缘设备场景。 GitHub： 3. LLMRTC — 开源实时语音/视觉 Agent SDK 纯 TypeScript 的开源 SDK，用于构建实时语音和视觉 AI agent。基于 WebRTC，直接支持浏览器端和 Node.js。适合想自己搭建类似 ChatGPT Voice Mode 或 Gemini Live 体验的开发者。 GitHub： 4. Building Enterprise Realtime Voice Agents from Scratch 一篇从零构建企业级实时语音 Agent 的技术教程。覆盖了 WebRTC 信令、STT 选型（Whisper vs Deepgram vs 自建）、LLM 延迟优化、TTS 流式输出、以及生产环境的断线重连和状态恢复。 5. Voice Agent Latency Optimization 最佳实践 社区维护的语音 Agent 延迟优化指南。核心发现：端到端延迟的主要瓶颈往往不在模型推理，而在 audio chunking 策略和 VAD（Voice Activity Detection）参数调优。一个常被忽略的优化点是服务端音频缓冲区大小——默认 20ms 的帧长在某些网络条件下会导致不必要的等待。 GitHub：voice-agent-examples #VoiceAgent# #TTS# #WebRTC#