Ailice

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注意！我们目前没有计划创建任何相关的加密货币。请保持警惕，识别骗局，以免上当受骗。（更新于 2025年1月6日）

:fire: 2025年3月22日：Ailice 现在可以使用 MCP 工具了！点击此处了解详情。

:fire: 2025年1月23日：更新了语音对话功能。得益于 ChatTTS 的优秀实现，语音对话终于摆脱了实验状态，变得实用。

:fire: 2024年6月22日：我们已经进入了本地运行类 JARVIS AI 助手的时代！最新的开源大语言模型使我们能够在本地执行复杂任务！点击此处了解更多。

Ailice 是一个完全自主的通用人工智能代理。本项目旨在基于开源大语言模型创建一个独立的、类似 JARVIS 的人工智能助手。通过其独特的 IACT（交互式代理调用树）架构，Ailice 能够将复杂任务分解为动态构建的代理，并以高容错性整合结果。目前，Ailice 在一系列任务中表现出色，包括主题研究、编程、系统管理、文献综述，以及超越这些基本能力的复杂混合任务。

我们的最终目标是实现AI代理的自我进化。即，AI代理将自主构建其功能扩展和新类型的代理，无缝地将大语言模型的知识和推理能力释放到现实世界中。

🚀 在线体验 Ailice

即刻在 kragent.ai 体验 Ailice——这是一个基于 Ailice 构建的平台，无需本地设置即可探索其功能。非常适合测试和发现这个 AI 助手能做什么！

使用您自己的 API 密钥配置强大的商业大语言模型，释放其全部潜力（这将与免费的默认配置完全不同！）。为了获得最佳的性价比，可以考虑结合使用商业和开源大语言模型的混合设置。推荐模型：Claude 3.5/3.7, Gemini 2.5 Pro。

• 特性
• 快速开始
• 快速安装
• 我们能做的酷炫事情
• 安装与使用
• 系统要求
• 环境配置与安装
• 如果您需要频繁使用谷歌
• 使用方式
• 配置扩展模块与 MCP 服务器
• 实用技巧
• 大语言模型的选择与配置
• 大语言模型选择指南
• 最出色的开源模型
• 如何添加大语言模型支持
  • 通过推理服务使用大语言模型
  • 示例 1: ollama + litellm
  • 示例 2: LM Studio
  • 示例 3: 添加开源多模态模型支持
  • Huggingface 上的开源模型
• 在不同代理中使用不同模型
• 开发
• 设计
  • 计算模型：交互式代理调用树
  • 基本计算单元：大语言模型与解释器的太极图
  • 代理设计：实现解释器框架
  • 脚本语言：从文本到现实
  • 多模态：富文本与变量机制的协作
  • 自我扩展：像树一样生长
• 开发者如何入门
• 项目开发标准与约束
• 未来开发路线图

特性

Ailice 的关键技术特性包括：

• 在专业主题上的深度研究能力。
• 阅读和分析文章及学术著作的能力。
• 在编程和脚本执行方面的高级自动化，作为全面的编码器和高效的系统管理工具，类似于 AI 驱动的操作系统。
• 语音交互支持。
• 兼容开源模型并与商业模型无缝集成。
• 所有代理的原生多模态支持。
• 丰富的媒体 UI，支持图像/视频/音频、LaTeX 公式、代码高亮和文件上传/下载。
• 自然且高容错的交互式代理调用树架构。
• 灵活解析大语言模型输出，支持更广泛的函数调用机制。
• 能够自我构建并动态加载与环境交互的模块，为功能扩展提供无限可能。

快速开始

快速安装

使用以下命令安装并运行 Ailice。Ailice 启动后，使用浏览器打开它提供的网页，会出现一个对话界面。通过对话向 Ailice 发出指令来完成各种任务。首次使用时，可以尝试 我们能做的酷炫事情 部分提供的命令来快速熟悉。

本地运行：

git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
cd AIlice
pip install -e .
ailice --contextWindowRatio=0.2

沙盒运行：

git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
cd AIlice
docker build -t ailice .
docker run -it -p 127.0.0.1:5000:5000 --name ailice ailice --expose=1 --contextWindowRatio=0.2

支持 CUDA 的沙盒运行（请先安装 nvidia-container-toolkit）：

git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
cd AIlice
docker build --build-arg BASE_IMAGE=nvidia/cuda:13.0.0-cudnn-devel-ubuntu24.04 -t ailice .
docker run --gpus all -it -p 127.0.0.1:5000:5000 --name ailice ailice --expose=1 --contextWindowRatio=0.2

支持 GUI 的沙盒运行（仅限 Linux，Windows 和 macOS 需要特殊配置）：

git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
cd AIlice
docker build -t ailice .
docker run -it -p 127.0.0.1:5000:5000 \
    -e DISPLAY=$DISPLAY \
    -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
    --name ailice \
    ailice --expose=1 --contextWindowRatio=0.2

• 要更详细地了解安装和配置方法，请访问 安装与使用 部分和 大语言模型的选择与配置 部分。
• 要掌握 Ailice 的基本设计原则，请导航到 设计 部分。

我们能做的酷炫事情

快速入门示例

• "列出当前目录的内容。"
• "查看旧金山今天的天气。"
• "计算 e^(-x^2) 从负无穷到正无穷的积分，并给出详细的推导步骤。"
• "使用任意选择的算法生成分形可视化。"

系统管理

• "在此系统上安装 Google Chrome 浏览器。下载最新的稳定版本，验证安装，并确认其正常工作。"

软件开发与分析

• "从 GitHub 克隆 GiraffeCV 项目，分析其架构，识别主要模块接口，并提供详细报告。"

人工智能

• "使用 SDXL 生成一张'胖橘猫'的图片。参考其 Hugging Face 页面上的示例代码，保存到当前目录并显示结果。"

网页开发

• "为 GitHub 上的 AIlice AI 代理项目生成一个专业主页。在本地端口 59001 上运行，界面美观，包含图片和文本内容。"

工程设计 & 仿真

• "设计一个调频（FM）无线电接收器并进行仿真。提供原理图和仿真结果。"
• "使用 CadQuery 生成一个自定义参数的齿轮。生成后提供多个角度的投影视图。"

网络安全

• "对 kragent.ai 网站进行全面安全扫描。检查常见漏洞，并提供详细的安全评估报告及建议。"

学术研究与文献综述

• "找一篇关于黑洞信息悖论的最新综述论文。用它来收集过去五年重要文献的 URL，阅读它们，并报告该领域的进展。"

理论物理

• "推导波动方程和干涉理论，创建数值模拟和可视化，生成 LaTeX PDF 幻灯片。"

数学

• "创建微分几何中完整性的 3D 可视化。"
• "生成傅里叶级数近似中吉布斯现象的动画演示。"

医学研究

• "研究当前心脏结节病的治疗方法。搜索 2022-2025 年的最新文献，分析临床试验结果，并汇编一份关于新兴治疗模式的全面报告。"

计算生物学

• "利用分子系统发育数据和比较基因组学，计算人类和猫之间的最近共同祖先（MRCA）时间。"

天文学 & 天体物理学

• "使用地平坐标系（高度和方位角）计算从加利福尼亚观测到的火星当前位置。"

文档生成

• "生成一篇具有适当格式和自定内容的科学风格 PDF 论文。"

数据集构建与自动化收集

• "在互联网上搜索 100 个涵盖各个分支的物理教程，并将 PDF 文件下载到 'physics' 文件夹中。按子学科（力学、电磁学、量子物理等）组织它们，并创建一个包含元数据的索引。"

视频处理与 AI 分析流水线

任务： 通过完整的 AI 流水线处理费曼的物理讲座视频

步骤：

1. 在 YouTube 上找到费曼的讲座视频，下载到 Feynman/ 子目录（先创建文件夹）
2. 从视频中提取音频，保存到 Feynman/audio/
3. 使用 whisper-large-v3 将音频转换为文本（参考 Hugging Face 示例代码），合并成单个文档
4. 从转录文本中提取以下问题的答案："为什么我们需要反粒子？"

这个多步骤任务需要与 AI 代理进行交互式沟通，必要时使用"中断"按钮来引导流程。

可扩展性与模块开发

1. "编写一个扩展模块，通过关键词获取维基百科页面内容。"
2. "加载新实现的维基模块，并使用它查询相对论条目。"

AI 代理可以自主构建外部交互模块（扩展模块），通过简单的提示提供无限的可扩展性。

安装与使用

系统要求

如果用户不打算在本地运行大语言模型，那么运行 Ailice 几乎没有硬件要求。对于希望在本地运行大语言模型的用户，目前只有 70B 或更多参数的模型才能良好地执行任务，因此您至少需要两张 RTX 4090 GPU（48GB 显存）才能有效完成任务。

• Ailice 是在 Ubuntu 上开发的，因此在 Ubuntu 上的安装和使用有最好的保证。
• 在 MacOS 环境中的可用性与 Ubuntu 环境类似。
• 对于 Windows 用户，使用 Docker 或安装 WSL（Windows Subsystem for Linux）并在 WSL 内运行 Ailice 是更好的选择，特别是对于需要执行编程任务的用户——我尚未集成 Windows 命令执行工具（这将在未来考虑，但命令行工具的灵活性对 AI 代理意义重大，这使得 Linux 平台更具优势）。此外，缺乏在 Windows 上的测试会显著增加出现 bug 的可能性；如果您遇到相关问题，请提交 issue 以便解决。

在安装 Ailice 之前，强烈建议先安装 Anaconda 并创建一个虚拟环境（您也可以使用您喜欢的其他工具，如 venv）。您还需要 Chrome，因为 Ailice 需要它来浏览网页。对于希望在完全受控的容器/虚拟机中运行 Ailice 的用户，您将需要 Docker（或其他虚拟机，如 VirtualBox）。

如果您想在虚拟机中运行 Ailice，请确保 Hyper-V 已关闭（否则无法安装 llama.cpp）。在 VirtualBox 环境中，可以按照以下步骤禁用它：在 VirtualBox 的虚拟机设置中禁用 PAE/NX 和 VT-X/AMD-V（Hyper-V）。将半虚拟化接口设置为默认，禁用嵌套分页。

环境配置与安装

您可以使用以下命令安装 Ailice：

git clone https://github.com/myshell-ai/AIlice.git
cd AIlice
pip install -e .

安装后 Ailice 的运行速度可能较慢，因为长期记忆模块的嵌入模型计算可能在 CPU 上运行。在这种情况下，我们可以尝试运行以下命令来安装 GPU 加速：

ailice_turbo

对于需要使用 pdf 阅读/语音对话/huggingface 模型/模型微调功能的用户，可以使用以下命令之一（安装过多功能会增加依赖冲突的可能性，因此建议只安装必要的部分）：

pip install -e .[pdf-reading]
pip install -e .[speech]
pip install -e .[huggingface]
pip install -e .[finetuning]

现在您可以运行 Ailice 了！使用 使用方式 中的命令。

如果您需要频繁使用谷歌

默认情况下，Ailice 中的谷歌模块受到限制，重复使用可能导致错误，需要一些时间才能解决。这是 AI 时代一个尴尬的现实；传统搜索引擎只允许真实用户访问，而 AI 代理目前不属于“真实用户”的范畴。虽然我们有替代解决方案，但它们都需要配置 API 密钥，这对普通用户来说门槛较高。然而，对于需要频繁访问谷歌的用户，我假设您愿意忍受申请谷歌官方 API 密钥的麻烦（我们指的是 Custom Search JSON API，创建时需要您指定搜索整个互联网）来进行搜索任务。对于这些用户，请打开 config.json 并使用以下配置：

{
    ...
    "services": {
        ...
        "google": {
          "cmd": "python3 -m ailice.modules.AGoogleAPI --addr=ipc:///tmp/AGoogle.ipc --api_key=YOUR_API_KEY --cse_id=YOUR_CSE_ID",
          "addr": "ipc:///tmp/AGoogle.ipc"
        },
        ...
    }
}

并安装 google-api-python-client：

pip install google-api-python-client

然后只需重启 Ailice。

使用方式

您可以直接复制以下典型用例中的命令来运行 Ailice。

```bash
ailice # 使用 config.json 中 agentModelConfig 字段下为不同代理单独配置的模型。
ailice_web --speechOn=1 --ttsDevice=cuda --sttDevice=cuda
ailice --modelID=anthropic:claude-sonnet-4-20250514 --contextWindowRatio=0.2
ailice --modelID=openrouter:z-ai/glm-4.5 --chatHistoryPath=./chat_history --contextWindowRatio=0.2
ailice --modelID=mistral:mistral-large-latest --prompt="researcher"
ailice --modelID=deepseek:deepseek-chat
ailice --modelID=hf:Open-Orca/Mistral-7B-OpenOrca --quantization=8bit --contextWindowRatio=0.6
ailice --modelID=groq:llama3-70b-8192
ailice --modelID=openrouter:google/gemini-2.5-pro
ailice --modelID