01
商品与话术
让每次讲解，都有自己的商品资料。
将商品信息、卖点、直播脚本与常见问题放在同一个项目中。AI 辅助生成话术，运营人员可以编辑、保存，并为同一个问题设置不同问法。
OUR TECHNOLOGY
Luqira 技术
把数字人、声音与直播运营
连成一套系统。
我们围绕真实的直播流程，自主开发工作台、互动编排与场景合成，连接数字人、语音和推流引擎，让商品讲解、观众问答与直播画面协同运行。
系统能力
围绕直播的每一个环节，
把技术做进工作流。
从开播前的准备，到直播中的互动，再到媒体输出，四个模块在同一个项目中衔接。
02
数字人与语音
把文字，变成有声音、有形象的表达。
接入 OpenTalking 数字人引擎，将口播内容与语音合成连接起来。语音层接入 CosyVoice 等引擎，按声音和语言配置选择服务，支持声音试听与授权后的克隆任务。
03
实时互动
先用你设定的答案，再让 AI 补充。
观众消息经过互动规则与频率控制，依次匹配自定义回复、项目问答和商品 FAQ；未命中时再调用已配置的大语言模型。回复进入口播队列，方便追踪处理状态。
04
场景与推流
工作台里的画面，进入真正的直播输出。
自主开发的场景合成模块将数字人画面、商品、文字和贴纸按图层组合。媒体网关接收 WebRTC 音视频，经编码后通过 RTMP 输出到已配置的直播地址。
实时处理链路
一条评论，如何成为主播的回应。
每一步都有明确的处理逻辑，回复来源和执行状态可以追踪。
- 01
观众消息
接收已接入渠道的评论与互动事件。
- 02
规则与问答
过滤、限频，优先匹配已保存的回答。
- 03
生成与口播
按需调用语言模型，再交给语音与数字人引擎。
- 04
画面合成
叠加当前场景中的商品、文字与素材。
- 05
直播输出
编码推流，并记录会话与运行状态。
实际响应速度取决于所选模型、语音长度、计算资源与平台网络。开播前可先预演，检查话术、声音与画面。
工程实现
自主开发系统，开放连接引擎。
我们的技术积累，体现在把内容、互动和媒体服务组织成可配置、可运行、可追踪的直播系统。
- 业务与互动层LUQIRA
- 直播工作台、商品与问答管理、场景编辑、事件规则、口播队列和会话管理，由 Luqira 项目统一组织与实现。
- 模型与引擎层OpenTalking · CosyVoice · LLM
- 数字人使用 OpenTalking 引擎；语音接入 CosyVoice，并按语言与配置路由至其他语音服务；话术与兜底回复调用已配置的大语言模型。模型能力与服务范围以实际配置为准。
- 媒体传输层WebRTC · FFmpeg · MediaMTX
- 通过 WebRTC 接收音视频，自主开发的合成模块处理场景图层，再使用 PyAV / FFmpeg 编码、MediaMTX 路由与 RTMP 输出，连接编辑画面与直播目的地。
运行管理
开播前有检查，运行中有记录。
检查服务与目的地
检查数字人、语音和推流服务状态，以及直播地址是否完成配置。先完成预演，再进入正式直播。
跟踪状态与异常
保存直播会话记录，跟踪互动与口播任务状态。媒体链路提供有限次数的重连，停止直播时释放相关资源。
授权与权限控制
声音克隆任务需要确认权利人授权。业务接口检查工作区访问权限，平台凭据由服务端管理。
平台接入
按平台能力接入，
按真实状态开播。
通用 RTMP 用于连接具备推流地址的平台；评论与互动接入则需要对应的平台接口、账号授权和配置。
- 通用 RTMP
配置推流地址与密钥后，通过媒体网关输出直播音视频。
- Bilibili
项目已实现弹幕事件采集与直播会话绑定，用于接收互动消息。
- YouTube / Twitch
项目已实现授权与互动适配，实际使用需完成应用凭据配置、账号授权与平台验收。
- 抖音 / TikTok / 快手等
按平台开放能力及官方或合作方授权接入，具体可用能力以工作台显示为准。