Asterisk 20.19.0 发布，主要更新包括增加 HTTP 和 ARI 的 ACL 支持，修复 DTLS 数据包丢失问题，改进 CDR/CEL 性能，支持单向媒体的 WebSocket，以及队列优先级设置等。

2025年，语音人工智能面临挑战，需要协调多个AI服务以构建高效应用。Asterisk推出WebSocket通道，支持连接语音AI代理。Pipecat是一个开源Python框架，简化音频、视频和AI服务的编排，现有用户为其添加了Asterisk传输层功能。

Agent Voice Response (AVR) 是一个基于 Asterisk 的可部署对话式 AI 系统，支持灵活选择 ASR、LLM 和 TTS 服务。通过 Docker 启动 AVR 应用，管理客户与 VoIP PBX 的交互，实现语音转文本、AI 响应生成和文本转语音。该系统架构模块化，易于扩展和配置，支持实时音频流。

Asterisk公司发布了开源GUI工具Claudia，旨在简化Claude Code的使用。Claudia提供项目管理、自定义AI代理、沙盒环境和实时分析等功能，确保用户数据安全，降低开发者使用AI工具的门槛。该工具可免费下载，旨在提升开发效率。

Asterisk开源项目通过realtime接口与OpenAI实现低延迟通信，研究者利用API密钥和token开发了FreePBX插件，支持音频流式传输和实时文本转录。该项目使用WebSocket处理音频，记录事件并处理响应，为开发者提供学习和实现的基础。

Asterisk 现已支持SHA-256和SHA-512-256两种SIP认证摘要算法，替代已被破解的MD5。用户需更新PJSIP配置以使用新算法。

本文介绍了如何在 Docker 中安装 Asterisk，配置 pjsip.conf 和 extensions.conf，以便轻松搭建 VoIP 系统，实现分机通话和音频播放。调试时需关注网络设置和防火墙规则，推荐使用 Ubuntu 系统。

Asterisk caller是一个使用Node.js和Express集成Asterisk呼叫流程的示例，利用Windows TTS API生成实时音频。适用于自动化呼叫场景，如Zabbix自动化呼叫。需要Node.js、Asterisk配置和Windows电脑进行TTS转换。音频通过Powershell生成并转换格式供Asterisk播放。用户需配置环境变量。

本教程介绍了使用SIP.js、Vue.js、WebSocket、WebRTC和Asterisk开发软电话的方法，包括基本配置示例和在Vue.js项目中集成SIP.js的指导。作者总结了使用这些技术构建软电话应用程序的优势。