Agent stays "speaking" forever when the avatar participant leaves mid-reply
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 54/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- audio-video-rtc, backend
Direzione di ricerca
Start by locating DataStreamAudioOutput and its playout wait and clear-buffer timeout handling, then compare the Synthesia plugin's participant-disconnect teardown. Trace how participant_disconnected should release a pending segment, including after the avatar rejoins; done means pending playout completes as interrupted and the agent no longer stays in speaking.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Title: Agent stays "speaking" forever when the avatar participant leaves mid-reply
With any avatar built on DataStreamAudioOutput, if the avatar participant disconnects while a reply is pending, lk.playback_finished never arrives. wait_for_playout() has no timeout, so the agent stays speaking until the user interrupts. With allow_interruptions=False, or a user waiting in silence, it never recovers.
It also stays stuck after the avatar rejoins with the same identity: the old segment is never finished, so every later playout wait is behind it.
Repro
- Start an
AgentSessionwith an avatar plugin (e.g. Anam). session.say("<long text>", allow_interruptions=False)- Mid-reply, remove the avatar participant. Killing the avatar worker also works once the server's departure timeout fires.
- The speech never completes;
agent_statestaysspeaking.
DataStreamAudioOutput doesn't listen for participant_disconnected at all. Only the Synthesia plugin handles avatar loss, and its teardown doesn't release pending playout either.
Expected: pending playout completes as interrupted, the same as the existing clear-buffer timeout fallback.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 14.6k
- Fork
- 3.9k
- Merge medio
- 3g 11h
- PR unite (30g)
- 196
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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