要在AI数字人小程序中实现实时交互，开发者可以采用以下几种方法：

通过集成语音识别和合成技术，数字人可以实时理解用户的语音指令，并以自然的语音进行回应。例如，开发者可以使用Google的语音识别API或者百度的语音识别服务，将用户的语音转化为文本，然后通过自然语言处理技术进行理解和回应，后再将回应转化为语音播放给用户。

利用NLP技术，数字人可以理解和生成自然语言，实现与用户的实时对话。这包括词法分析、句法分析、语义理解等技术，以及基于大型语言模型（如GPT系列、BERT等）的预训练模型，通过微调这些模型，可以使数字人具备特定领域的知识和对话能力。

通过动作捕捉技术，数字人的动作可以实时响应用户的动作或指令。例如，使用MediaPipe等库来捕捉用户的身体姿态，然后将这些姿态数据转化为数字人的动作，使数字人能够模仿用户的动作或者执行特定的动作序列。

为了实现流畅的视觉体验，数字人的渲染需要实时进行。这涉及到图形渲染技术，如OpenGL、DirectX等，以及优化渲染管线，确保在不同设备上都能实现高帧率的渲染效果，使数字人的动作和表情看起来自然流畅。

结合语音、文字、手势、表情等多种交互方式，数字人可以实现更加自然和丰富的交互体验。例如，用户可以通过语音指令让数字人执行某个动作，同时数字人可以通过面部表情和肢体语言来增强交互的真实感。

为了实现实时交互，数据的传输和处理需要在极短的时间内完成。这要求开发者优化数据传输协议，减少延迟，并在服务器端进行高效的数据处理，以确保数字人的响应速度。

利用机器学习和深度学习技术，数字人可以不断学习和进化，提高其交互能力。例如，通过强化学习算法，数字人可以学习如何在不同的情境下做出优的反应，或者通过生成对抗网络（GAN）来提高数字人的图像生成质量。

借助云计算和边缘计算技术，数字人的计算任务可以在云端或边缘设备上进行，减轻本地设备的负担，同时提高处理速度和响应效率。

通过上述方法的综合应用，开发者可以构建出具有高度实时交互能力的AI数字人小程序，为用户提供更加自然、流畅的交互体验。