24小时营业：基于 VTube Studio + 硅基流动的 AI 看板娘直播全流程
目录导航
- 前言：为什么你的官方号需要一个“赛博打工人”？
- 准备工作：硬件环境与虚拟声卡
- Step 1. 大脑构建：接入硅基流动 (SiliconFlow) API
- Step 2. 感官系统：B 站弹幕抓取与过滤逻辑
- Step 3. 躯体驱动：VTube Studio 的口型与表情同步
- Step 4. 直播集成：OBS 推流与自动化兜底
- 结语
前言：为什么你的官方号需要一个“赛博打工人”？
做过游戏社群运营的都知道，官方直播间最难熬的就“长草期”。真人主播这周播了 2 小时下班了，剩下 22 小时直播间是黑屏的，流量白白流失。“AI 值守”已经成为官方号的标配。但市面上那些几百块买的“一键 AI 直播软件”效果太差，声音像电音，回复像客服。
我们要做的，是一套工业级的解决方案：
- 低延迟：利用 硅基流动 (SiliconFlow) 的 Token 加速，让回复延迟控制在 3 秒内。
- 高表现力：用 VTube Studio 的 API 控制 Live2D 模型做表情（生气时皱眉，收到礼物时比心）。
- 甚至能打游戏：通过视觉识别让 AI 边打游戏边解说（本文重点讲互动逻辑）。
准备工作：硬件环境与虚拟声卡
在写代码前，必须搞定音频路由。这是新手最容易卡关的地方：怎么让 AI 说话的声音，既能被 VTube Studio 听到（做口型），又能被直播间观众听到？
1. 软件清单
- VTube Studio (Steam版)：目前面捕最稳的工具。
- VB-Cable (Virtual Audio Cable)：免费的虚拟声卡驱动。
- Python 3.12+：编写中控脚本。
- OBS Studio：推流软件。
2. 关键设置：VB-Cable
下载安装 VB-Cable 后，你的电脑会多出一个“CABLE Input”和“CABLE Output”。
- 逻辑：Python 把 TTS 生成的音频 -> 发送给 CABLE Input。
- VTube Studio：麦克风输入选择 CABLE Output。
- 结果：AI 一说话，VTube Studio 就以为有人对着麦克风说话，皮套嘴巴自动动起来。
- 图注：音频信号流向图。Python TTS -> VB-Cable Input -> (分流) -> VTube Studio (口型) & OBS (观众听到)。
- 目的：直观展示虚拟声卡的连接方式，解决“有声音没口型”的常见 Bug。
Step 1. 大脑构建：接入硅基流动 (SiliconFlow) API
我们在国内首选 硅基流动。原因很简单：DeepSeek-V3 和 Qwen-2.5 等国产顶流模型在上面的推理速度极快（TPOT < 20ms），且 API 兼容 OpenAI 格式。
代码实操 (Python)
我们需要封装一个 AIBrain 类，负责把弹幕变成回复。
from openai import OpenAI
class AIBrain:
def init(self):
# 2025年硅基流动 API 配置
self.client = OpenAI(
api_key="你的_SILICONFLOW_API_KEY",
base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)
self.history = [] # 短期记忆池
# 核心：System Prompt (人设注入)
self.system_prompt = """
你现在是游戏《赛博修仙》的官方看板娘“小师妹”。
【性格】傲娇，贪财，护短。
【知识】熟知游戏内所有攻略，特别是“结丹期”的渡劫技巧。
【限制】回答要在 30 字以内，多用口语，禁止像客服一样说话。
"""
def chat(self, user_text):
# 构建消息链
messages = [{"role": "system", "content": self.system_prompt}] + self.history
messages.append({"role": "user", "content": user_text})
response = self.client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-V3", # 2025年性价比之选
messages=messages,
temperature=0.8, # 稍微调高，增加活泼感
max_tokens=100
)
reply = response.choices[0].message.content
self.update_history(user_text, reply)
return reply
不要用全部历史记录，会爆 Token 且费钱。保留最近 10 轮对话即可。一定要加上敏感词过滤（本地 SDK），防止 LLM 被钓鱼说出违规内容导致直播间封禁。
Step 2. 感官系统：B 站弹幕抓取与过滤逻辑
B 站直播平台有 WebSocket 协议，我们可以用开源库 blivedm 实时抓取。
1. 抓取逻辑
我们不能回复每一条弹幕，否则 AI 会累死，观众也会觉得吵。我们需要一个“优先级队列 (Priority Queue)”。
2. 过滤策略 (Filter)
- SC / 礼物 (High Priority)：必须秒回，触发“感谢语音”+“比心动作”。
- 提问 (Medium Priority)：包含“怎么”、“哪里”、“什么时候”关键词的弹幕，放入 LLM 处理。
- 闲聊 / 复读 (Low Priority)：随机抽取 10% 进行回复，或者忽略。
- 黑名单：正则匹配 GHS、政治敏感词，直接丢弃。
- 图注：弹幕漏斗模型。海量弹幕 -> 正则过滤 -> 权重排序 -> LLM 生成 -> 语音输出。
- 目的：展示如何处理直播间的高并发消息。
Step 3. 躯体驱动：VTube Studio 的口型与表情同步
光有声音不行，皮套得动起来。VTube Studio 提供了一套强大的 VTS API。
1. 口型同步 (Lip Sync)
只要按照准备工作里设置好了 VB-Cable，口型是自动的，无需代码控制。
2. 表情触发 (Expression Trigger)
我们需要 LLM 在输出文本的同时，顺便告诉我们需要做什么表情。
- Prompt 修改：要求 AI 输出格式为
[Happy] 谢谢老板的辣条！ - Python 控制脚本：
import pyvts
import asyncio
async def trigger_expression(expression_name):
myvts = pyvts.vts(plugin_info=plugin_info)
await myvts.connect()
# 发送热键指令触发表情
await myvts.request(
myvts.vts_request.requestTriggerHotkey(expression_name)
)
逻辑判断
if "[Angry]" in ai_reply:
await trigger_expression("Face_Angry") # 触发皱眉
elif "[Love]" in ai_reply:
await trigger_expression("Anim_Heart") # 触发比心动画
- 图注：VTube Studio 的插件授权界面。你需要在这里允许你的 Python 脚本（Client Name）控制模型。
- 目的：指导用户打通代码与美术资源的最后一公里。
Step 4. 直播集成：OBS 推流与自动化兜底
最后一步，把画面推出去。
1. OBS 场景搭建
- 来源 1：游戏画面捕获（作为背景）。
- 来源 2：VTube Studio（选“允许透明”）。
- 来源 3：文字源（实时显示“正在回复：XXX 的弹幕”），防止观众以为是录播。
2. 兜底机制 (Failsafe)
AI 是不稳定的，网络是会波动的。我们需要 “冷场保护”。
- 闲聊模式：如果队列里 30 秒没有新弹幕，脚本自动触发
Topic_Generator，让 AI 自己聊游戏背景故事、天气或者讲冷笑话。 - 报错处理：如果 API 报错，播放预设的录音：“脑子有点痒，正在重启系统...”，而不是让直播间死寂。
3. 合规性 (Compliance)
2025 年新规：必须在直播间显著位置（通常是右上角贴片）标注 “AI 生成内容” 或 “虚拟主播” 字样，否则会被限流。
- 图注：标准的 AI 直播间布局。
- 目的：提供一个标准的直播间装修模板。
结语
这套系统的核心不在于技术（其实都是 API 调用），而在于策划。 当你看到深夜 2 点，依然有几十个玩家在直播间和你的 AI 讨论游戏剧情，甚至为了测试 AI 的反应而刷礼物时，你会明白：这不是省钱，这是在创造一种全新的陪伴关系。
Tags： #虚拟主播 #VTubeStudio #Python开发 #硅基流动 #B站直播 #AI应用 #OBS推流#
