Блог: Кастомная разработка на Agora.io — что нужно знать AI-мобильным компаниям

Главное

  • SDK от Agora из коробки закрывает только последнюю милю RTC. AI-функции, ради которых вы и затеваете продукт, он не закрывает. Распознавание эмоций, перевод в реальном времени, кастомная замена фона, разговорные агенты, AR-фильтры — всё это живёт в слое разработки на заказ поверх Agora.
  • Главное поле боя — frame observer. registerVideoFrameObserver и registerAudioFrameObserver — две точки входа, в которых происходит 80% кастомной AI-работы. Сделаете их правильно — остальное пойдёт следом.
  • Серьёзный кастомный AI поверх Agora обходится в 3–15 млн ₽. Плюс стоимость инференса, плюс инженерия энергопотребления, плюс QA на бюджетных Android-устройствах. Закладывайте бюджет честно.
  • Agora Conversational AI Engine, OpenAI Realtime, LiveKit Agents, Deepgram и Cartesia теперь чисто стыкуются между собой. Не нужно выбирать одного AI-партнёра — вы выбираете пайплайн.
  • Agent Engineering снимает 30–40% работы со скаффолдинга — обвязка SDK, токен-сервис, управление каналами, прокладка событий — без вмешательства в ML-решения, требующие инженерного суждения.

Если коротко: построить в 2026 году AI-мобильное приложение на Agora.io — значит взять на себя три слоя, которых нет в стандартном SDK: кастомный пайплайн обработки видеокадров, кастомный пайплайн обработки аудиокадров и слой AI-оркестрации, который встраивает сторонние модели (OpenAI Realtime, Deepgram, Cartesia, Hume, MediaPipe, ваши собственные) в звонки, не убивая задержку, батарею и качество связи.

Это руководство написано для CTO и продуктовых лидов AI-мобильных компаний, которые уже выбрали Agora (или вот-вот выберут) и хотят понять, как на самом деле устроен слой разработки на заказ: что он стоит, где ломается и в каких случаях другой RTC-вендор (LiveKit, Daily.co, 100ms) подойдёт лучше.

Делаете AI-функцию поверх Agora?

С 2018 года Фора Софт выпускает кастомные frame-процессоры, разговорных агентов, пайплайны перевода и AR-фильтры на Agora. За 30 минут разговора скажем, что в ваших сроках реалистично, а что нет.

Позвоните нам → Напишите нам →

Что Agora даёт из коробки в 2026 году

Базовый стек Agora — крепкий. Имеет смысл проговорить, что вы получаете сразу:

  • Video SDK с автосогласованием кодеков (H.264, VP8, VP9, AV1 там, где он доступен), адаптацией битрейта и симулкастом.
  • Voice SDK с AI-шумоподавлением, эхоподавлением и динамической адаптацией к сети.
  • Real-Time Messaging и сигналинг для чата, presence и сигналинга звонков.
  • Cloud Recording для композитной и индивидуальной записи плюс Web Recording с headless Chromium.
  • Virtual Background (сегментация + блюр или картинка).
  • Voice AI Agent и появившийся в 2024 году Conversational AI Engine для встраивания AI-агентов в звонки.
  • Аналитика (Agora Analytics, Vocal Analytics) для отладки качества связи.

Этим закрывается, пожалуй, 60–70% RTC-потребностей AI-мобильного приложения. Остальное живёт в зоне разработки на заказ — об этом и пойдёт речь дальше.

Где заканчивается стандартный SDK и начинается кастомная работа

Как только вы хотите сделать что-то AI-овое, чего нет в Agora, — вы сразу попадаете в зону разработки на заказ. Честный список:

  • Кастомная обработка видеокадров. Регистрируете VideoFrameObserver, получаете CVPixelBuffer (iOS) или byte[] YUV (Android), прогоняете через Core ML / TFLite / MediaPipe / собственную модель и возвращаете обработанный кадр обратно.
  • Кастомная обработка аудиокадров. Регистрируете AudioFrameObserver, направляете сырой PCM в модель транскрипции / распознавания эмоций / шумоподавления, возвращаете аудио обратно в звонок.
  • Интеграции со сторонним AI. Подключение Deepgram, AssemblyAI, Hume, OpenAI Realtime, Cartesia, TwelveLabs к живым стримам так, чтобы не разнести задержку.
  • Серверные пайплайны. Agora Cloud Recording / Media Push наружу, FFmpeg, сервис инференса (Groq, Cerebras, Triton, SageMaker) и обратный путь в канал через Media Pull.
  • AR-фильтры. Banuba / DeepAR / ModiFace / Snap Camera Kit, у каждого свой текстурный пайплайн.
  • Live-модерация. Hive, Sightengine, собственные классификаторы поверх записей.
  • Пространственный звук. Кастомная HRTF-обработка, объектно-ориентированное позиционирование.
  • Разговорные AI-агенты. Движок от Agora работает; интеграция собственной логики агента — всё ещё кастом.

AI-интеграции, которые мы чаще всего видим в Agora-приложениях

Функция Типовой стек Типовая стоимость запуска На что обратить внимание
Транскрипция и субтитры в реальном времениAudioFrameObserver → Deepgram streaming / AssemblyAI / Azure Speech → оверлей с субтитрами.900 тыс.–2,2 млн ₽WER на не-английских языках, диаризация спикеров, задержка под 600 мс.
Перевод в реальном времениDeepgram/AssemblyAI → Translation API → Cartesia Sonic TTS → обратно в звонок через Media Push.2,2–5,2 млн ₽Сложение задержек по цепочке; держите общую под 1,5 с.
Распознавание эмоций и тональностиHume AI (голос) + MediaPipe FaceLandmarker (видео), слитые на клиенте.1,8–4,5 млн ₽Тестирование на смещения, согласие пользователя, расход батареи.
Кастомные блюр и замена фонаVideoFrameObserver → MediaPipe Selfie Segmentation или Core ML DepthPro → композитор на Metal/OpenGL.1,1–3 млн ₽Ореолы по краю волос, нагрев GPU на длинных звонках.
AR-фильтрыSDK от Banuba / DeepAR → мост через VideoFrameObserver.1,5–4,5 млн ₽ + лицензия SDKУровни лицензирования, пайплайн ассетов, производительность на бюджетных устройствах.
Разговорный AI-агент в звонкеAgora Conversational AI Engine или OpenAI Realtime через Media Push; оркестрация Pipecat / LiveKit Agents.3–9 млн ₽Перебивание, очерёдность реплик, стоимость минуты LLM-инференса.
Live-модерация на AICloud Recording → Hive / Sightengine → дашборд модерации.1,1–3,7 млн ₽Соответствие GARM, рабочий процесс ручной проверки ложноположительных.

Три архитектурных паттерна, которые действительно работают

Паттерн 1 — полный пайплайн на устройстве. Frame observer → модель на устройстве (MediaPipe, Core ML, TFLite) → возврат обработанного кадра. Минимальная задержка (10–30 мс). Подходит для блюра фона, AR-фильтров, лёгкого трекинга лица, шумоподавления на устройстве. Главный риск — расход батареи и нагрев; оптимизации под Metal / Vulkan здесь не опциональны.

Паттерн 2 — серверный sidecar-пайплайн. Agora Media Push передаёт аудио/видео звонка на ваш сервер, где FFmpeg + сервис инференса (Groq, Cerebras, кастомный кластер на Triton) обрабатывают поток, а результаты идут либо в сопутствующий канал, либо обратно в звонок через Media Pull. Подходит для тяжёлых моделей (Whisper Large, Llama 3.3 70B). Задержка — 300–1200 мс в зависимости от сети и модели.

Паттерн 3 — гибридный. Дешёвые модели на устройстве (VAD, сегментация, wake-word, лёгкое распознавание эмоций), тяжёлые — на сервере (большие LLM, диаризация, перевод). Это наша рекомендация по умолчанию для любого продукта, который выходит на потребительский iOS + Android.

Бюджет задержки, при котором «всё ещё ощущается живым»

Естественный разговор с AI-агентом из конца в конец начинает ощущаться нормальным примерно при 700 мс на полный круг, и отлично — ниже 400 мс. Типовая раскладка:

  • Захват аудио и Media Push в Agora: 80–150 мс.
  • STT (Deepgram Nova, AssemblyAI): 150–300 мс на частичный результат, 600 мс на финальный.
  • Первый токен LLM (Groq Llama 3.3 70B или OpenAI Realtime): 150–350 мс.
  • Первый аудиочанк TTS (Cartesia Sonic): 80–150 мс.
  • Media Pull обратно в звонок: 80–150 мс.

Если хотя бы одно звено превысит 400 мс, разговор перестанет ощущаться как живой. Инженерная работа здесь — складывание оптимизаций, а не поиск одного «быстрого» сервиса.

Правило задержки. Закладывайте бюджет полного круга от дальнего конца WAN, а не от ноутбука разработчика на офисном Wi-Fi. Демо, которое мгновенно отзывается на 20 мс LAN, на мобильном LTE стабильно деградирует на 250–400 мс — именно там, где сидит большинство ваших платящих пользователей.

Платформенные нюансы, которые имеют значение

  • iOS: CVPixelBuffer, CIImage, AVAudioEngine. Запускайте модели через Core ML (по возможности с ANE) и собирайте кадры на Metal Performance Shaders. Будьте готовы к скачкам задержки от CIKernel.
  • Android: SurfaceTexture, MediaCodec, TFLite с GPU/NNAPI-делегатами, Vulkan для композитинга. Тестирование на бюджетных устройствах обязательно — собственный SDK Agora отлажен, но кастомная работа с кадрами безжалостно вытаскивает разброс по железу.
  • React Native Agora: официальный плагин поддерживает базовые звонки и часть работы с frame observer через нативные модули. Продвинутые AI-пайплайны почти всегда требуют написания собственного TurboModule.
  • Flutter Agora: комьюнити-плагин зрелый для базовых звонков; кастомная обработка кадров требует platform channels к нативному Swift/Kotlin.
  • Agora Web SDK: MediaStreamTrackProcessor + WebCodecs + ONNX Runtime Web / TensorFlow.js работают в современных браузерах на Chromium. Safari отстаёт по поддержке; планируйте фолбэки.

Реалистичная модель затрат на 2026 год

Уровень проекта Стоимость разработки Что получаете Эксплуатационные расходы
Лёгкий AI3–6 млн ₽Звонки на Agora + живые субтитры + кастомный блюр фона + лёгкая модерация.Agora 74–299 ₽ за 1000 минут + STT 0,22–0,75 ₽ за минуту.
Средний AI6,7–11,2 млн ₽+ перевод в реальном времени, распознавание эмоций, AR-фильтры, разговорный агент в звонке.+ LLM-инференс 15–150 ₽ за час разговора.
Тяжёлый AI12–22 млн ₽+Многосторонние звонки с переводом, клонирование голоса, эмпатичный голос (Hume), дообучение собственных LLM, пространственный звук, модерация студийного уровня.Серверный инференс обычно доминирует в эксплуатационных расходах; считайте за минуту, а не за пользователя.

Совет по переговорам. Прайс-лист Agora — это отправная точка, а не итоговая цена. Любая команда, которая делает больше 100 млн минут в год, может выторговать 30–60% скидки. Получите коммерческое предложение до того, как зафиксируете юнит-экономику.

Agora против альтернатив для AI-мобильных приложений

  • LiveKit. Open source, модульный, фреймворк Agent первого класса. Лучший вариант, если хотите разворачивать у себя, владеть инфраструктурой или плотно собирать AI на сервере.
  • Daily.co. SDK, заточенный именно под видеозвонки, с отличной AI-документацией (Daily Bots). Самая чистая интеграция с OpenAI Realtime и Pipecat.
  • 100ms. Силён в Южной Азии, хорошие цены, развивающийся набор AI-функций.
  • Amazon Chime SDK. Работает, особенно если вы уже глубоко в AWS. AI-интеграция — своими руками.
  • Zoom SDK. Подходит, чтобы переиспользовать доверие к бренду Zoom. Кастомизация AI ограничена тем, что разрешает Zoom.
  • Vonage (Nexmo / Video API). Стабилен в энтерпрайзе, по AI-кастому слабее Agora.
  • Twilio Video. Закрыт в 2024 году. Здесь начинать не стоит.

Agora выигрывает, когда: нужна отличная работа на узком канале, сильное покрытие в APAC и Китае, предсказуемая цена и широкий SDK по iOS / Android / Web / RN / Flutter / Unity.

LiveKit или Daily выигрывают, когда: команда предпочитает open source, AI-оркестрация — ядро продукта или вы строите всё на OpenAI Realtime с первого дня.

Real-time AI-стек 2026 года, собранный из частей

Сегодня никто не строит всё это собственными силами. Вот сборка, которую мы запускаем на Agora чаще всего:

  • RTC: Agora Video + Voice SDK.
  • STT: Deepgram Nova-2 или AssemblyAI Universal-Streaming. Whisper Large V3 на сервере, когда точность важнее задержки.
  • LLM: OpenAI Realtime для нативной очерёдности реплик, Groq + Llama 3.3 70B по цене, Claude через Bedrock / Vertex по качеству.
  • TTS: Cartesia Sonic для скорости ниже 100 мс, ElevenLabs для клонирования голоса, Azure Neural TTS для широкого языкового покрытия.
  • Эмоции и эмпатия: Hume AI для голоса, MediaPipe FaceLandmarker для мимики.
  • Модерация: Hive для живой, Sightengine для изображений и видео.
  • Оркестрация: Pipecat, LiveKit Agents или собственная промежуточная прослойка — в зависимости от того, что лучше ложится на интеграции.

Состав команды

  • Senior iOS (Core ML, Metal, AVFoundation). Без вариантов.
  • Senior Android (NDK, TFLite, Vulkan, MediaCodec). Без вариантов.
  • ML-инженер с фокусом на оптимизацию мобильных моделей — квантизация, прунинг, тюнинг делегатов.
  • Бэкенд-инженер на токен-сервис, управление сессиями, пайплайны Media Pull/Push, оркестрацию агента.
  • DevOps / SRE на инфраструктуру GPU-инференса и наблюдаемость.
  • QA с опытом работы на устройственных фермах — BrowserStack / Sauce Labs / AWS Device Farm для покрытия бюджетных Android.

Мини-кейс: чему V.A.L.T. научил нас в кастомных RTC-пайплайнах

Контекст. V.A.L.T. — наша платформа управления видео — не построена на Agora, но дисциплина кастомного пайплайна переносится один в один. 700+ организаций, 25 тыс. ежедневных пользователей, 2500+ камер, кастомные пайплайны кадров, доказательственное хранение.

Уроки, которые применимы к AI-приложениям на Agora. (1) Frame observer не должен блокировать собственный render-цикл SDK — всё крутится в собственной очереди Metal/Vulkan. (2) Логика переподключения — это 20% кода и 80% багов; тестируйте её на нестабильном LTE, а не на Wi-Fi. (3) Фича-флаги вокруг AI-возможностей спасут вас от откатов в сторах, когда новая модель окажется хуже предыдущей.

Результат. Мы переиспользуем мысленную модель пайплайна V.A.L.T. в каждой Agora-сборке с AI — и именно поэтому в этих сборках не случается сюрпризов на 12-й неделе. Если хотите, чтобы наш архитектор провёл вашу команду по той же дисциплине применительно к вашему пайплайну на Agora — забронируйте 30 минут и приходите со своей топологией.

Полевое правило. Если ваша AI-функция должна работать и на Android-устройстве за 11 тыс. ₽, и на флагманском iPhone — проектируйте сначала под телефон за 11 тыс. ₽, а флагман пусть просто работает быстрее. Каждая команда, которую мы вытаскивали из спирали троттлинга по нагреву, делала это в обратном порядке.

Запускаете AI-функцию на Agora в этом квартале?

Посмотрим конкретный пайплайн, который вы планируете, и скажем, где он сломается на бюджетном Android, ещё до того, как вы напишете первую строку кода.

Позвоните нам → Напишите нам →

План на 16 недель для AI-мобильного приложения на Agora

  • Недели 1–2. App ID Agora + токен-сервис, сигналинг, базовый звонок 1 на 1 на iOS и Android.
  • Недели 3–4. Обвязка кастомных VideoFrameObserver и AudioFrameObserver. Каркас инференса на Core ML / TFLite.
  • Недели 5–6. Первая AI-функция (обычно субтитры или блюр фона). Полный путь end-to-end на обеих платформах.
  • Недели 7–8. Вторая AI-функция (распознавание эмоций, перевод в реальном времени или AR-фильтры). Профилирование нагрева и батареи.
  • Недели 9–10. Разговорный агент через Agora Conversational AI Engine или OpenAI Realtime. Пайплайн Media Pull/Push.
  • Недели 11–12. Cloud Recording + пайплайн модерации. Фича-флаги, аналитика.
  • Недели 13–14. QA на бюджетных Android. Тестирование на слабой сети. Сценарии согласия и приватности.
  • Недели 15–16. Поэтапная раскатка, runbook’и для дежурных, SRE-алерты на задержку и стоимость инференса.

KPI, по которым видно, что AI-пайплайн здоров

  • Сквозная задержка аудио. Агент → пользователь < 700 мс по P50, < 1200 мс по P95.
  • Задержка AI-инференса. STT < 300 мс на частичный результат. Первый токен LLM < 350 мс. Первый чанк TTS < 150 мс.
  • Доля потерянных кадров на кастомной обработке видео. < 2% по P95.
  • Джиттер аудио. < 30 мс.
  • Расход батареи. < 10% за 30-минутный звонок на iPhone и Pixel среднего сегмента.
  • WER транскрипции. < 10% на английском, < 18% на основных не-английских языках.
  • Доля ложноположительных в модерации. < 5% при наличии очереди ручной проверки.
  • Доля успешных подключений к звонку. > 99,3%.

Семь ловушек, которые мы чиним на новых Agora-проектах с AI

  1. Безопасность токенов. App Certificate или короткоживущие токены, зашитые на клиенте. Всегда выпускайте токены на сервере с правильной RTC-ролью и сроком жизни.
  2. Потоки frame observer. Делать инференс на собственном потоке Agora — гарантированно уронить FPS. Всегда передавайте задачу на отдельную очередь GPU/CPU.
  3. Расход батареи от ML на устройстве. Агрессивно квантизуйте, ограничивайте FPS до 24 для лицевого ML, ставьте модель на паузу, когда звонок ушёл в фон.
  4. Переходы фон/передний план. iOS убивает AVAudioSession через 30 с в фоне. Реализуйте корректные background modes и пути переинициализации.
  5. Региональная маршрутизация. Подбирайте правильный регион Agora под пользователя; маршрутизация по умолчанию удивляет пользователей в Европе и APAC.
  6. Недооценка QoS. Тестируйте на слабом LTE и Wi-Fi с 10% потерь пакетов. Agora справляется хорошо, кастомные пайплайны — часто нет.
  7. Пропуск QA на бюджетных Android. Pixel 3a — самая дешёвая страховка, которую можно купить.

Главная статья расходов, за которой стоит следить. Поминутный LLM-инференс на разговорчивом агенте легко перешагивает поминутную цену самой Agora. Просчитайте стоимость минуты разговора до запуска и всегда держите «дешёвую модель» как фолбэк для бесплатного тарифа.

Как Agent Engineering меняет кастомную сборку на Agora

В нашей модели Agent Engineering сеньоры отвечают за архитектуру и за путь видео/аудиокадра; LLM-агенты берут на себя скаффолдинг: токен-сервисы, обёртки React Native / Flutter, управление каналами, экраны интерфейса, прокладку аналитики, тестовые каркасы.

Конкретно на Agora-сборках с AI мы видим сокращение времени и стоимости на 30–40% по скаффолдингу и связкам и примерно ноль — на сложных задачах: шейдеры на Metal, кастомные NNAPI-делегаты, отлов 50-миллисекундного джиттера, который вылезает только на Snapdragon 7 Gen 1. В этом и смысл разделения: агенты ускоряют то, где не требуется суждение сеньора, и держатся в стороне от того, где оно требуется.

Когда Agora НЕ подходит для вашего AI-мобильного приложения

  • Весь ваш продукт — AI-агент, который заходит в звонки. LiveKit Agents или Daily Bots + Pipecat дают более чистую историю по оркестрации.
  • По регуляторике вам обязательно держать всё у себя (жёсткий HIPAA, госсектор, оборонка). Self-hosted LiveKit или Jitsi Videobridge + кастомный стек выигрывают.
  • Вам нужна плотная оркестрация OpenAI Realtime с первого дня — SDK и документация Daily спроектированы именно под это.
  • Ваш рынок — только США и вы уже живёте в AWS — Chime SDK будет дешевле и проще.
  • Разговорные AI-агенты становятся стандартной функцией для любого видеопродукта с уклоном в поддержку клиентов или коучинг.
  • LLM с 1B параметров на устройстве (Gemma 3 Nano, Llama 3.2 1B, Phi-4-mini) уже идут во флагманских приложениях. Главным ограничением становится батарея.
  • Эмпатичный голос на AI (Hume, Cartesia) переходит из новинки в продуктовое ожидание в здравоохранении и образовании.
  • AI-дубляж в реальном времени сокращает разрыв с «естественным синхронным переводом».
  • Edge-инференс через Cloudflare Workers AI, AWS Local Zones и региональные эндпойнты Groq снимает 100–200 мс задержки на полном круге.
  • Пространственный звук в групповых звонках приходит на iOS и Android старшего сегмента. Готовьтесь к запросам от пользователей.

Частые вопросы

Можно ли добавить живую транскрипцию в звонок Agora без кастомной разработки?

Частично. Agora Real-Time Transcription (RTT) из коробки покрывает английский и ещё несколько языков. Если нужны кастомный словарь, диаризация спикеров или языки, которых нет в списке, — регистрируйте AudioFrameObserver и направляйте поток в Deepgram или AssemblyAI.

Как добавить собственного AI-агента в звонок Agora?

Два подхода. (1) Agora Conversational AI Engine — описываете определение агента, выход LLM маршрутизируется через Agora. (2) Media Push на собственный бэкенд — запускаете Pipecat или LiveKit Agents, синтезируете аудио в Cartesia / ElevenLabs и заводите его обратно в канал через Media Pull. Берите (1) ради скорости, (2) ради гибкости.

Как сделать кастомный блюр фона на Agora?

Регистрируете VideoFrameObserver, получаете кадр на каждом тике, прогоняете через MediaPipe Selfie Segmentation (на Core ML или TFLite), собираете на Metal/Vulkan и отдаёте обработанный кадр обратно. Ограничьте частоту обработки до 24 FPS, чтобы беречь батарею на устройствах среднего сегмента.

Agora всё ещё подходит для потребительских AI-приложений?

Да, особенно если ваша аудитория включает APAC или Китай или если надёжность на слабом канале — продуктовая фича. LiveKit и Daily.co — сильные альтернативы, когда продукт прежде всего про AI-оркестрацию и open source.

Сколько в 2026 году стоит реальный кастом-проект на Agora?

Лёгкие AI-функции поверх Agora: 3–6 млн ₽. Средние: 6,7–11,2 млн ₽. Тяжёлые (разговорные агенты, дообучение собственных LLM, AR-фильтры, эмпатичный голос): 12–22 млн ₽+. Плюс минуты Agora и стоимость инференса за минуту разговора.

Можно ли всё это сделать на React Native или Flutter?

На 80% — да. Последние 20% — frame observer, тюнинг ML-делегатов, фоновые режимы — всегда требуют нативного Swift / Kotlin и senior-инженера на iOS / Android. Закладывайте бюджет на это.

На какую цель по задержке ориентироваться?

Меньше 700 мс на полном круге, чтобы разговорный агент ощущался естественно; меньше 400 мс — чтобы он ощущался отлично. Собирайте стек так, чтобы каждое звено (STT, LLM, TTS, медиа-путь) укладывалось в 300 мс.

Фреймворк

Кросс-платформенная разработка видеоприложений: гайд CTO на 2026

Какой фреймворк подойдёт вашему AI-приложению — и где кросс-платформа упирается в нативные стены на Agora.

Стоимость

Стоимость разработки приложения для видеостриминга: ценовой гайд CTO на 2026

Финансовый двойник этого гайда — честные ценовые коридоры по видеоприложениям end-to-end.

Команда

Когда и зачем нанимать разработчиков computer vision

Роли в команде, которые нужны, чтобы собирать AI-мобильные пайплайны, остающиеся надёжными в масштабе.

Технический долг

Рефакторинг кода простым языком

Когда ваш пайплайн на Agora разросся настолько, что добавлять новую AI-функцию страшно, — вот план раскатки.

Кейс

V.A.L.T. — 700+ организаций, 25 тыс. ежедневных пользователей

Мысленная модель кастомного видеопайплайна, которую мы переиспользуем в каждой Agora-сборке с AI.

Запустите настоящую AI-функцию на Agora — не демо

Agora вместе с AI-стеком 2026 года позволяет запускать разговорных агентов, перевод в реальном времени, распознавание эмоций и кастомные визуальные эффекты — но только если кастомный пайплайн с первого дня собран с дисциплиной frame observer, бюджетом батареи и закалкой против слабых сетей.

Если хотите быстрый путь к конкретной архитектуре под ваш продукт — именно этот разговор у нас бывает практически каждую неделю.

Получите 30-минутный разбор пайплайна для вашей AI-сборки на Agora.

Путь frame observer, AI-оркестрация, бюджет задержки, стоимость минуты — всё за один звонок.

Позвоните нам → Напишите нам →

  • Технологии
    Разработка
    Услуги