大家都在谈技术，我还忘了另外一点，那就是这种音视频服务如果是公开对外的是需要牌照的
首先是第一点，企业做在线教育业务的目的肯定是为了营利，会涉及到经营性的活动，所以 ICP 许可证是肯定要有的。第二类增值电信业务--信息服务业务 简称 ICP ，主要是用于有偿信息服务的.经营性网站必须办理 ICP 证，否则就属于非法经营。因此，办理 ICP 证是企业网站合法经营的刚需.

其次就是要看在线教育业务，是用何种方式开展的，不同的开展方式，所需要的证书也是不同的.

公司经过选择、编辑、加工自己或他人创作的作品,并在互联网上发布供公众浏览、阅读、使用或下载的在线沟通行为,应当申请《互联网出版许可证》;

如果公司独立制作在线教育课程,学生可以在线点播动画视频内容,该模式可能包含以计算机为接收终端,通过移动信息网络、广播(包括点播、广播)、集成、传输、下载视听节目服务等活动,应申请《广播电视节目制作许可证》。

在线教育属于互联网生产、传播和流通文化产品,还会涉及到在线一对一,或者一对多视频传输课程知识点,一般是直播为主。所以就需要办理《网络文化经营许可证》(网络表演)范围的“直播文网文许可证”。

综上所述，开展在线教育业务，根据业务的开展方式不同，所需要的证书也是不同的.

如果你们找第三方专门做音视频会议和直播视频流的厂商来通过 SDK 做二次开发,可以看看声网。
https://www.shengwang.cn/

openmeetings 是最贴近在线教育的功能的，不过二次开发不太好弄。音视频的带宽和 CDN 是一定要花钱买的，除非你们做的是那种没几个人用的产品。

我觉得你们做不到这种需要专门音视频知识的开发，最简单的做法还是用别人的音视频会议服务器项目做二次开发，
这方面有 openmeetings,jitsi desktop, bigbluebutton.

openmeetins 是在 kurento 之上开发的，用到的音视频处理服务器比如 kurento, janus 也可以了解了解。

此外音视频最大的开支是 CDN 和 服务器带宽，这点你得多问问云厂商和不同的 ISP, 否则效果很差。

番茄小说 这种不好说，如果你重新自己开发一个类似的，并没有太多用户数量，可以考虑 postgresql, (配合一些插件比如 pgvector) 很不错。

CDN 服务商要注意，其他并没有什么特殊。

相关论文可以参考一下这篇，https://arxiv.org/pdf/2304.03442v2
v2ex 上的人对 AI 偏见不少啊。

其实是 Multi-agent 这种， 之前斯坦福的 AI 小镇还进化出了很多社会行为,可以看看
https://github.com/a16z-infra/ai-town
https://github.com/joonspk-research/generative_agents

如果摄像头视频流和展示网页在同一个局域网里面，可以写个 opencv 的后端处理直接一帧一帧展示就好了，这个我以前写过，用 opencv videocapture 读取出来，然后 imencode 成图像格式，发给前端，前端不断接受就可以了。
https://pyimagesearch.com/2019/09/02/opencv-stream-video-to-web-browser-html-page/

opencv 官方支持四种语言，c/c++/python/java, opencv.js 我没怎么尝试过，可以试试

https://medium.com/@amit25173/opencv-with-javascript-ff14a93296ff

我之前关注过，大佬很不错额，我还在内部项目中借鉴过你的项目

因为浏览器不支持 rtsp 协议, 并且 rtsp 实时流一旦出现延迟或者掉帧，就会出现花屏。
一般都是 rtsp 转成 rtmp 或者 hls, dash 协议后，然后播放。因为 hls, dash 就是走 http 的。
除此以外，要直接播放 rtsp, 需要写一些专门的 rtsp wasm 等处理方法了。

主要是现在做这个产品实在是竞品太多了，
趣味学习代码的网站，我举出一个
https://1024code.com
豆包看 app 截图可以生成 app 界面
https://mp.weixin.qq.com/s/q9bL737TZGXurky6wr5Ecg

另外还有这个 screenshottocde 项目
https://github.com/abi/screenshot-to-code

是不是大模型场景，如果是大模型场景，那么必然要显卡虚拟化，并且 nvidia 等各个显卡厂家都是支持不同粒度的虚拟化用来避免资源浪费。
显卡没虚拟化
第一、gpu 独占，gpu 使用率第
第二、导致资源孤岛，不同 team 的任务开发，训练、推理每一步所消耗的 gpu 是不一样的，而 gpu 资源没有池化，无法利用。

不是大模型场景，推理任务是很快的，往往任务都可以在一张显卡上完成，只要做好调度就可以了。

对 skynet https://github.com/cloudwu/skynet/
实际封装后的游戏服务器例子
https://github.com/li5414/RillServer

还是写得太少了，在高手面前编程范式都是可以挑选的，而不是拘泥于一种。上面也有人提到了 erlang, elixir 很多人都用来做游戏后端， 给一个 20 年老程序员 网易游戏总监云飞的 blog 地址，
他之前搞得 skynet 框架 正是借鉴了 erlang 的特点（比如热更新）。他写这些东西的时候已经是 10 年前了。
https://blog.codingnow.com/2013/08/skynet_update.html

专业一点都是 ingress, 南北流量 基本都是走 Ingress 或者 LB.
如果就是玩玩而已，集群可以搞 nodeport

youtube kids
加上下面这个网站
https://yingmiwo.me/index